一种考虑老化情况下的锂离子电池电量预测方法

摘要

本发明公开了一种考虑老化情况的锂离子电池电量预测方法；本发明的输入数据包括充放电循环次数和内阻是电池的老化指标，建立五维度数据集，并经验小波分解对电池数据进行预处理，经验小波分解用于分离电池容量的整体退化和局部再生；然后设计并训练各分解分量的CNN‑GRU网络，CNN提取五维度数据之间的关系，GRU提取数据前后的历史关系，完成数据的特征捕捉；并使用注意力机制完成权重分配，将更多权重分配给关键特征并减少干扰。最后将所有模型的预测结果进行组合和重构，得到最终的电量预测结果。本发明能够实现锂离子电池电量的预测，并考虑了电池的老化情况，使网络不需要经常更改重新训练以适应电池在使用一段时间后的性能改变。