基于Transformer的锂电池健康状态估计方法

    公开(公告)号:CN119846485A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510336833.3

    申请日:2025-03-21

    Abstract: 本发明属于锂离子电池状态预测技术领域,具体涉及基于Transformer的锂电池健康状态估计方法。包括:对电池老化数据集进行异常值处理以及特征提取,获得特征因子;计算特征因子与锂离子电池的原始容量序列之间的相关度,获得满足预设相关度阈值的特征因子;基于完全自适应噪声集合经验模态分解算法分解原始容量序列,获得不同频率的本征模态函数;结合sin混沌映射、自适应动态权重因子及反向学习‑柯西交替变异策略改进麻雀搜索算法,并利用改进后的麻雀搜索算法优化训练好的Transformer模型,获得锂离子电池健康状态估计模型;对待锂离子电池健康状态进行估计。本发明能够准确估计健康状态有助于用户优化电池使用。

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