本發明提供了一種基于時間序列特征的鋰電池壽命預測方法,包括以下步驟:步驟1、挖掘充放電數據中反映鋰電池壽命的關鍵特征數據,其中包括:在一次完整的充放電循環中挖掘出的等升電壓時間序列特征、截止電壓時間序列特征、恒流始降時間序列特征、持續小電流時間序列特征、充電溫升時間序列特征、充電溫降時間序列特征和放電溫升時間序列特征;步驟2、對特征數據做預處理,組成反映電池健康狀態的特征向量組,利用向量組建立特征模型;步驟3、計算皮爾遜相關系數,篩選相關度更高的時間序列特征作為模型輸入;步驟4、建立GRU神經網絡預測模型并優化網絡參數以提升預測效果;步驟5、建立多維評價體系評價GRU模型預測效果;本發明能夠準確預測電池容量在整個壽命期內的非線性退化趨勢,模型適用范圍廣,適用于多種充電策略,預測響應快,預測精度高。
聲明:
“基于時間序列特征的鋰電池壽命預測方法” 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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