基于深度学习融合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

本发明公开了基于深度学习融合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，针对现有方法中对特征提取依赖复杂工程设计、预测精度不足及适应性较差的问题。该方法通过采集电池充放电过程中充放电次数、充放电电压、充放电时间以及电池容量数据，构建卷积神经网络‑双向长短期记忆网络‑注意力机制(CNN‑BiLSTM‑Attention)融合模型，用于预测电池的RUL。具体步骤包括：数据采集与预处理、构建模型、模型训练与测试、以及利用历史数据预测电池的RUL。卷积神经网络用于提取局部特征，双向长短期记忆网络捕捉时间序列中的时间依赖性，注意力机制为特征赋予不同权重。本方法显著提高锂离子电池RUL预测的准确性和适应性。