一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，包括如下步骤：对超级电容器进行恒流充放电循环测试步骤；根据现有电容与额定电容的比值来定义寿命的步骤；建立回归误差评价体系的步骤；选取不同阈值，以得到不同成本下的不同精度结果的模型；选取与电压降、电容、IRdrop相关的物理量作为特征，以及由这些物理量进一步衍生出的特征；将上一步中得到的特征作为输入，使用人工神经网络进行模型调整超参数，以及训练并预测。以建立模型简单、精度高、速度快、灵活性强的早期循环寿命预测模型。