一种多时间尺度下的锂离子电池剩余寿命混合预测方法

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针对锂离子电池储能系统寿命预测不准确问题,提出了一种多时间尺度下的电池剩余寿命混合预测方法。首先,通过带自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN),将原始数据分解为多个低频和高频分量。接着,利用GS-LM模型对其低频分量进行拟合预测,再将分解后的高频分量作为LSM-STW模型(滑动时间窗口和长短期记忆神经网络)的输入,得到高频分量预测结果。最后,将所有预测结果相加,得到最终的锂离子电池剩余寿命预测。实验结果表明,所提出的预测方法可以准确地预测锂离子电池容量退化趋势,不同预测起点对预测结果影响较小,
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