本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分解和集成學(xué)習(xí)模型的
儲能鋰電池壽命預(yù)測方法,用于儲能鋰電池裝置狀態(tài)檢測與管理領(lǐng)域,包括:獲取新能源高滲透率智能電網(wǎng)環(huán)境下不同參數(shù)特征的儲能鋰電池歷史容量退化數(shù)據(jù)集;將所述容量退化數(shù)據(jù)集分別進行預(yù)處理,增強數(shù)據(jù)潛在規(guī)律特性,使之更容易被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲;分別構(gòu)建基于LSTM的剩余壽命預(yù)測模型個體,并以MOEA/D多目標(biāo)優(yōu)化算法進行參數(shù)優(yōu)化;將得到的預(yù)測個體模型按照預(yù)測性能需求進行集成;本發(fā)明可以在較低的成本前提下,建立一種用于鋰電池剩余壽命的預(yù)測方法,并增強預(yù)測模型在多電池組壽命預(yù)測中的預(yù)測性能和泛化能力。
聲明:
“基于數(shù)據(jù)分解和集成模型的儲能鋰電池壽命預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)