一种基于ICA－DVA分析预测锂离子电池SOH和RUL的方法

本发明公开了一种基于ICA－DVA分析预测锂离子电池SOH和RUL的方法，按以下步骤进行：第一是通过电压重构二阶RC模型对电压进行重构，得到IC和DV曲线；第二是特征提取，从IC和DV曲线中提取表征电池老化的特征；第三是构建特征预测模型、SOH预测模型和RUL预测模型，将第二步骤中提取的表征电池老化的特征输入SOH预测模型，得到SOH的预测值；第四是对SOH预测结果进行分解，并利用分解后的结果进行RUL预测。本发明通过结合二阶RC模型、ICA/DVA分析、BiGRU‑Attention模型和CEEMDAN算法，实现了高精度的锂离子电池SOH和RUL预测。该方法不仅提高了预测的精度和鲁棒性，还增强了对电池不一致性和温度不确定性的适应性，为储能系统的安全高效运行提供了可靠的技术支撑。