一种基于早期循环数据预测锂离子电池寿命的方法

本发明公开了一种基于早期循环数据预测锂离子电池寿命的方法，属于动力电池管理技术领域。该方法通过采集电池前100次充放电循环的放电电压和容量数据，生成Q‑U曲线，经高斯过程回归方法对齐Q‑U曲线采集点和平均处理后提取寿命因子向量(LFV)，作为门控循环神经网络(GRU)的输入特征，以电池容量衰减至80％时的循环次数为输出目标，训练寿命预测模型。采用五折交叉验证优化超参数，确保模型精度。对于待测电池，仅需进行前100次循环即可预测其循环寿命。实验表明，本发明方法能够为相同容量不同充放电循环电池进行寿命预测，相对误差低至3.68％，具有较高的准确性和工程实用性，提升电池系统安全性。