摘要
本发明公开了一种锂电池剩余使用寿命预测方法、装置及介质;属于储能系统领域;实现步骤:采集多个传感器获取锂电池的指标数据去除高频噪声;利用互信息方法分析特征与RUL的相关性筛选关键特征;通过主成分分析降维提取敏感特征;采用双向长短期记忆网络与轻量级时序网络并联组合模型;使用改进的牛顿‑拉弗森优化算法结合梯度信息与元启发式搜索策略,优化模型参数及权值;通过Copula方法构建联合分布,为锂电池剩余使用寿命的预测提供置信区间;本发明提高了锂电池RUL预测的准确性和可靠性,为锂电池的状态监测与维护管理提供了重要的技术支持。
技术关键词
Copula函数
元启发式搜索
超参数
网络
启发式方法
锂电池
数据
特征选择
深度学习预测模型
剩余使用寿命预测
主成分分析降维
充放电循环次数
参数优化算法
双向信息流
时间序列特征