基于熵和深度学习的锂离子电池剩余寿命预测方法.pdf

摘要

摘要

随着当前新能源产业的不断发展，锂离子电池成为其中不可或缺的设备。然

而，在使用过程中，随着充放电次数的增加，将导致不可逆的电池性能退化，从

而引发安全问题。因此，对锂离子电池剩余使用寿命进行准确预测对于提高电池

可靠性至关重要。本文引入了基于熵和深度学习的数据驱动算法，用以提取健康

因子并构建寿命预测模型，旨在提高锂离子电池剩余寿命预测方法的准确性和可

靠性，主要研究内容如下：

首先，对目前相关文献进行研究总结，分析了锂离子电池工作原理。本文基

于熵理论对NASA数据集中的电池参数进行健康因子提取，分析各健康因子与电

池容量退化的相关性。随后，采用随机森林算法进行初步预测并得到各健康因子

重要性排序，最终确立能够更准确反映电池容量变化的健康因子。

其次，本文构建了基于单熵输入的神经网络模型，用以研究短期寿命预测。

采用蜣螂优化算法以训练集准确率作为适应度函数，调整长短时记忆神经网络的

参数，从而达到最优的预测效果。实验结果表明，该模型即使在较少数据样本情

况下也能实现较高的预测精度。

然后，考虑到电池容量退化受到多外在因素的影响以及单一神经网络模型的

局限性。本文构建了基于多熵输入的卷积门控循环单元神经网络,引入鲸鱼优化算

法和注意力机制来提高模型性能。将模型的预测结果与常用的数据驱动算法进行

比较，结果表明本文提出的组合模型具有更高的预测精度。

最后，为了加强模型对电池内部物理机制的解释性，进一步提高锂离子电池

-

剩余寿命预测的准确性，本文提出了基于模型数据驱动融合的预测方法。构建一

RC

阶等效电路，提取欧姆电阻、极化电阻、极化电容等与电池容量退化有关参数，

然后将这些参数进行前面的健康因子提取分析后加入到多输入神经网络中进行训

练，最终实现对电池寿命的预测。实验结果表明，该融合模型能实现对锂离子电

池剩余寿命的准确评估。

本文基于熵和深度学习理论，针对锂离子电池剩余寿命预测中存在的不同问

题问题分别构建预测模型，提供解决方法，为锂离子电池的可靠使用和维护提供

了保障。

关键词：锂离子电池，剩余寿命预测，熵，神经网络，等效电路

I

ABSTRACT

ABSTRACT

Astherenewableenergyindustrycontinuestoexpand,lithiumbatteriesplaya

crucialrolewithinit.However,anincreaseinthenumberofcharge-dischargecycles

leadstoirreversibledegradationofbatteryperformance,therebyposingsafetyconcerns.

Therefore,accuratepredictionoftheremainingusefullifeoflithium-ionbatteriesis

crucialforenhancingbatteryreliability.Thisthesisintroducesadata-drivenalgorithm

basedonentropyanddeeplearningtoextracthealthfactorsandconstructaprediction

model,aimingtoimprovetheaccuracyandreliabilityoftheremainingusefullife

predictionmethodforlithium-ionbatteries.Themainresearchcontentsareasfollows:

Firstly,astudyandsummary