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
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- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
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预测效果


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。
%% 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。
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