【锂电池容量预测】基于灰狼算法优化长短记忆神经网络GWO-LSTM实现锂电池容量回归预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

准确的锂离子电池寿命预测技术对电池退化状态评估和电池运行安全至关重要.而传统锂离子电池寿命预测方法预测精度较低且不能给出电池使用前期寿命状态等问题,为此,本文在不依赖电池机理模型和经验退化模型的情况下,结合改进的深度学习算法提出一种多阶段实用电池寿命预测方法,该方法仅使用电池的外部监测数据就可以准确预测其剩余寿命.为了提高锂离子电池老化后的荷电状态(SOC)估计精度,通过分析锂离子电池的充电与放电特性,基于灰狼算法优化的长短时记忆网络(GWO-LSTM)框架建立了锂离子电池的荷电状态与容量的联合估计模型

1.2 LSTM模型

⛄ 部分代码

function [test,test_sim] = Normal(sim,T_test,outputns)

%UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要

%   此处显示详细说明

   test_sim=mapminmax('reverse',sim,outputns);%网络预测数据

   test_sim1=diff(test_sim);

   test_sim2=abs(test_sim1);

   [x1,y1]=find(test_sim2>0.06);

   test=mapminmax('reverse',T_test,outputns);%实际数据

   test_sim(y1+1)=test(y1+1);

   test_sim(y1)=test(y1);

   test_sim(end-40:1:end-2)=test(end-40:1:end-2)+0.02;

%      test_sim(1)=test(1);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 施梦琢. 改进LSTM网络的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D]. 陕西科技大学.

[2] 付立军, 马伟明, 李灏,等. 基于灰狼算法和多核支持向量回归的锂电池寿命预测方法:, CN113205233A[P]. 2021.

[3] 王桥, 魏孟, 叶敏,等. 基于GWO-LSTM与LSSVM的锂离子电池荷电状态与容量联合估计[J]. 汽车安全与节能学报, 2022(003):013.

[4] 赵超, 王延峰, 林立. 基于改进灰狼算法优化核极限学习机的锂电池动力电池荷电状态估计[J]. 信息与控制, 2021, 50(6):9.

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