【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究附python代码

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🔥 内容介绍

一、Basisformer 架构基础

1.1 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是 Basisformer 的重要组成部分，它能够在时间序列数据中捕捉不同时间步长之间的依赖关系。在锂离子电池的运行过程中，不同时刻的电压、电流、温度等数据与电池的荷电状态（SOC）存在关联，自注意力机制通过计算各时间步特征向量之间的注意力权重，来确定每个时间步对最终预测结果的重要程度。例如，在电池充放电的关键阶段，相关数据的权重会被加大，从而使模型更关注这些对 SOC 影响较大的时刻。

具体计算过程中，输入序列首先经过线性变换得到查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个向量。通过 Query 与 Key 的点积运算，再经过 Softmax 函数归一化，得到注意力权重矩阵。该矩阵与 Value 向量相乘，得到加权后的输出，这个输出综合考虑了序列中各个位置的信息，有效提取了长距离依赖关系。在锂离子电池 SOC 预测中，这种机制可以挖掘出电池在不同工况下，各参数与 SOC 之间复杂的时间关联。

1.2 基函数层（Basis Function Layer）

基函数层是 Basisformer 区别于传统 Transformer 的关键创新部分。在锂离子电池 SOC 预测中，电池的特性呈现高度非线性，基函数层通过构建一系列可学习的基函数，来拟合这种复杂的非线性关系。每个基函数都是一个神经网络子模块，能够对输入数据进行特征提取和变换。

基函数层引入注意力机制来动态组合这些基函数。根据输入的电池数据特征，模型会自动学习每个基函数的权重，从而生成一个自适应的组合函数。这种动态组合方式使得模型能够灵活地适应电池在不同使用阶段、不同环境条件下的特性变化。例如，在电池老化过程中，基函数层可以调整权重，更准确地捕捉老化对 SOC 的影响。

二、Basisformer 用于锂离子电池 SOC 预测的流程

2.1 数据预处理

在使用 Basisformer 进行 SOC 预测前，需要对锂离子电池的时间序列数据进行预处理。收集到的原始数据通常包含电压、电流、温度、充放电次数等信息。首先对数据进行清洗，去除异常值和缺失值；然后进行标准化处理，将数据映射到特定的范围，以加快模型的收敛速度。标准化后的数据按照时间顺序划分为固定长度的序列，作为模型的输入。

2.2 模型输入与特征提取

将预处理后的时间序列数据输入到 Basisformer 模型中。数据首先经过输入投影层，将其映射到与模型相适应的维度。接着进入位置编码层，为数据添加位置信息，因为在时间序列数据中，不同时间点的数据顺序至关重要。经过位置编码后的数据，会同时进入自注意力层和基函数层。

自注意力层提取数据中不同时间步之间的依赖关系，基函数层则从非线性拟合的角度挖掘数据特征。两个部分并行处理，相互补充，共同提取出包含时间关联和非线性特性的高级特征。

2.3 特征融合与预测

自注意力层和基函数层提取的特征经过融合后，输入到后续的处理层。这些融合后的特征包含了电池运行过程中丰富的信息，能够全面反映电池的状态。通过多层的特征变换和处理，最终由输出层输出预测的 SOC 值。在训练过程中，模型通过反向传播算法，根据预测值与真实 SOC 值的误差，不断调整模型参数，优化自注意力机制的权重和基函数层的组合方式，以提高预测的准确性。