本發明公開了一種融合未來工況信息和歷史狀態信息的鋰電池健康狀態預測方法。首先基于實驗電池在不同工況下的循環實驗數據,處理得到由電池歷史狀態數據、對應未來工況數據和對應未來健康狀態數據組成的實驗數據集。之后,構建基于注意力層的多源序列到序列神經網絡模型,并基于電池實驗數據集對模型進行訓練。對于待預測電池,取其歷史健康狀態數據和未來工況數據輸入訓練完成的多源序列到序列模型,得到該電池的健康狀態預測結果。此外,將模型輸出作為新一輪的歷史健康狀態數據,迭代輸入至模型,以獲得長期預測結果。本發明可適用于預測鋰電池未來在不同工況下的健康狀態,適用條件廣、預測精度高,具有很高的實際應用價值。
聲明:
“融合未來工況信息和歷史狀態信息的鋰電池健康狀態預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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