基于CNN-GRU神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测

作     者：辛付宇 邢丽坤 刘笑 XIN Fuyu;XING Likun;LIU Xiao

作者机构：安徽理工大学电气与信息工程学院 

出 版 物：《上海节能》 (Shanghai Energy Saving)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：819-826页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：锂电池 卷积神经网络 门控循环单元 健康状态 剩余有效工作时间 

摘      要：随着近几年新能源汽车市场的蓬勃发展,消费者对锂电池的电池性能和储能系统的整体要求逐步提升。锂电池作为新能源汽车的重要组成部分,对新能源汽车品牌的经济性能具有重要影响。针对锂电池健康状态(State Of Health,SOH)估计与剩余有效工作时间(Remaining Useful Life,RUL)预测无法直接测量,为了攻克在线准确测量的难题,提出基于卷积神经网络-门控循环单元(Convolutional Neural Network-Gated Recurrent Unit,CNN-GRU)的锂电池SOH估计与RUL预测方法。运用Python编程语言在TensorFlow框架下搭建CNN-GRU神经网络,利用GRU长时间记忆能力与CNN避免了对数据的复杂前期预处理,采用NASA开放实验数据测试,经过实验结果对比,基于CNN-GRU神经网络的估算模型相对于BP、CNN、GRU单独神经网络模型拥有更高的计算精度,以及更稳定的预测结果。