一种基于深度学习的锂电池衰退轨迹动态预测系统

本发明公开了一种基于深度学习的锂电池衰退轨迹动态预测系统，系统包括：数据采集模块，用于采集锂电池相关数据；特征提取模块，用于对锂电池相关数据进行多维度特征融合，获取融合特征向量并发送至轨迹预测模块；轨迹预测模块，用于接收融合特征向量，将融合特征向量输入至预测模型中，通过预测模型，对锂电池进行衰退轨迹预测；更新模块，用于利用增量学习算法，动态更新预测模型参数；可视化模块，用于基于衰退轨迹预测和锂电池相关参数进行动态映射，生成可交互的衰退轨迹热力云图和剩余使用寿命概率分布曲面。本发明通过捕捉锂电池衰退过程中的非线性动态变化和长短期依赖关系，输出剩余使用寿命概率分布，实现对预测不确定性的量化分析。