基于SAM-BiGRU网络的锂电池RUL预测

摘要：

针对现有锂电池剩余使用寿命(RUL)预测方法精度低等问题,提出一种基于自注意力机制(SAM)的双向门控循环单元(BiGRU)网络模型.将锂电池的容量数据作为该模型输入序列,通过自注意力机制捕捉到锂电池容量历史信息中的关键时间点,并为其分配权重,利用BiGRU模型学习其容量退化趋势,据此实现剩余寿命预测.所提方法应用于CALCE锂电池数据集的CS2系列35、36、37号锂电池,实验结果表明所提方法35、36号锂电池上的预测误差均在1.5％以内,37号锂电池预测误差为2.22％.

关键词：锂电池、剩余使用寿命、自注意力机制、BiGRU

所属期刊栏目：47

分类号：TM912

资助基金：河南省科技攻关项目182102210088

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：199-203