基于深度学习的骑手换电柜电池寿命预测与动态调度方法

本发明公开了基于深度学习的骑手换电柜电池寿命预测与动态调度方法，包括如下步骤：S1、采集骑手换电柜中电池的多源时序数据，对多源时序数据进行预处理；S2、构建变分自编码器模型，利用预处理后的多源时序数据训练模型；S3、通过解码器输出未来状态数据，包括健康状态和寿命预测；S4、引入改进的蝴蝶优化算法，优化模型超参数；S5、基于电池寿命预测结果生成调度策略，优化充电、放电策略及更换时间；S6、应用调度策略对电池进行动态调度，定期更新模型并优化超参数。本发明通过深度学习的变分自编码器和改进蝴蝶优化算法，精准预测骑手换电柜中电池的寿命与健康状态，并优化调度策略，提高电池管理系统的效率和可靠性。