基于多维数据混合深度神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法和系统

基于多维数据混合深度神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法和系统，涉及锂离子电池技术领域。解决了现有基于深度学习对锂离子电池剩余使用寿命预测方法基本都需要多个电池循环的数据，对电池管理系统的数据存储提出了较大挑战的问题。方法包括：对电池进行充放电老化实验获得电池性能指标和观测数据，建立锂电池原始老化数据集并进行预处理；通过特征工程对数据集进行整理提取；搭建混合深度神经网络模型；采用k折交叉验证对混合深度神经网络模型进行训练；当k折交叉验证训练完成后，加载模型并计算每折模型在测试集数据上的输出，取平均后用于对锂离子电池的剩余使用寿命的预测。应用于新能源汽车领域。