基于数据处理与神经网络的锂电池剩余使用寿命预测方法

基于数据处理与神经网络的锂电池剩余使用寿命预测方法，涉及锂电池剩余寿命预测技术领域。包括如下步骤：获取锂电池的原始容量数据；对锂电池容量历史数据进行平滑处理转换为低频平滑序列与高频波动序列；得到每条序列相对于原始数据的权重；构建神经网络模型；利用粒子群优化算法，在不同模型参数下所对应的损失值，进行关键参数寻优；获得锂电池剩余的充放电循环次数。本申请针对锂离子电池容量的非线性变化趋势，将电池容量的原始数据进行平滑处理转化为低频平滑数据序列与高频波动数据序列，并计算各个序列相对于原始数据的权重，利用权重进行预测模型参数的寻优，同时利用权重将各个序列的预测结果进行重构，从而提高了预测精准度。