Advertisement

锂电池寿命预测 | Matlab基于GRU门控循环单元的锂电池寿命预测

阅读量:

目录

      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

Li电池剩余寿命估计问题 | 基于门控循环单元(GRU)的深度学习模型用于研究Li电池组的状态特性
该模型旨在解决在实际应用中难以准确获取状态信息的问题
其中包含两部分内容:一是针对单个Li电池的研究;二是针对Li电池组运行状态特征的研究
所有实验均在Matlab环境下进行并取得了满意的结果

基于GRU的锂电池剩余寿命预测(单变量)

运行环境Matlab2020及以上

准确预测锂电池剩余寿命是一项复杂的技术挑战。电池的容量通常通过充放电循环次数来评估,即一个完整的充放电循环是指电池从满状态充到空状态的过程。一般而言,在相同的充放电条件下,锂电池的容量衰减通常可以在300到500个充放电循环内完成,具体取决于电池类型、制造工艺以及材料性能等关键因素的影响。aiding电池容量衰减程度与充放电深度密切相关,深度充电和放电(充满或放空电池)会aiding电池内部化学反应速率增加,从而aiding电池内部反应强度上升,导致使用寿命缩短;相反,浅度充电和放电(在容量的一小部分范围内)可以aide容量衰减速度显著降低

程序设计

完整的程序及数据获取途径:通过私信与博主联系,并按照要求发送相关资料。

复制代码
    %% GRU时间序列预测
    %%  清空环境变量
    warning off             % 关闭报警信息
    close all               % 关闭开启的图窗
    clear                   % 清空变量
    clc                     % 清空命令行
    
    %%  导入数据(时间序列的单列数据)
    data = xlsread('B0005.xlsx');
    
    n=2;
    [x,y]=data_process(data,n);%前n个时刻 预测下一个时刻
    
    method=@mapminmax;%归一化
    % method=@mapstd;%标准化
    [xs,mappingx]=method(x');x=xs';
    [ys,mappingy]=method(y');y=ys';
    
    %划分数据
    n=size(x,1);
    m=round(n*0.7);%前70%训练 
    XTrain=x(1:m,:)';
    XTest=x(m+1:end,:)';
    YTrain=y(1:m,:)';
    YTest=y(m+1:end,:)';
    %% 参数设置
    rng(0)
    numFeatures = size(XTrain,1);%输入节点数
    numResponses = size(YTrain,1);%输出节点数
    miniBatchSize = 1; %batchsize
    numHiddenUnits= 200;
    maxEpochs=100;
    learning_rate=0.005;

参考资料

[1] 访问kjm13182345320在网上的个人资料页面。
[2] 下载kjm13182345320提供的技术文档,请确保选择正确的文件类型。
[3] 查看kjm13182345320发布的最新技术文章及下载资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~