【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

随着电动汽车、储能锂离子电池凭借高能量密度、长循环寿命等优势，成为众多领域的核心电源。荷电状态（State of Charge，SOC）作为反映锂电池剩余电量的关键参数，其准确估计对于电池管理系统（Battery Management System，BMS）的安全、高效运行至关重要。然而，锂电池在充放电过程中呈现出高度复杂的非线性特性，且受温度、充放电电流等多种因素影响，导致 SOC 精确估计难度较大。传统的 SOC 估计方法，如安时积分法、开路电压法等，在应对复杂工况时存在精度不足、适应性差等问题。近年来，深度学习在时间序列预测领域展现出强大能力，而 Basisformer 作为一种新型的时间序列处理模型，结合 PyTorch 强大的深度学习框架，为锂离子电池 SOC 预测提供了新的有效途径 。本研究旨在探索基于 Basisformer 和 PyTorch 的锂离子电池 SOC 预测方法，提高预测精度与模型泛化能力。

二、锂电池 SOC 估计概述与研究现状

2.1 SOC 估计的重要性与挑战

准确的 SOC 估计是保障锂电池安全运行和优化电池性能的基础。在电动汽车中，精确的 SOC 估计能够帮助驾驶者合理规划行程，避免因电量耗尽导致的抛锚风险；在储能系统里，可实现对电池充放电策略的优化调度，延长电池使用寿命，提高能源利用效率。但 SOC 估计面临诸多挑战，锂电池的化学反应过程复杂，存在迟滞效应、自放电等现象，使得 SOC 与可测量参数（如电压、电流、温度）之间的关系呈现高度非线性。此外，不同的使用工况（如高温、低温环境，大电流充放电）会进一步加剧这种非线性，给 SOC 估计带来困难。

2.2 传统 SOC 估计方法及局限性

传统的 SOC 估计方法主要包括安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波法等。安时积分法通过累计充放电电流与时间的乘积来估算 SOC，该方法原理简单、计算实时性强，但存在累计误差大，易受电流测量误差影响，长时间使用后估计精度下降明显的问题。开路电压法基于锂电池开路电压与 SOC 的对应关系进行估计，在电池静置一段时间后可获得较高精度，但需要电池长时间静置，无法满足实时性要求，且该对应关系受电池老化、温度等因素影响较大 。卡尔曼滤波法及其衍生算法（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）利用电池等效电路模型和观测数据进行 SOC 估计，在一定程度上能处理非线性问题，但模型参数的准确获取较为困难，对模型依赖性强，模型失配时估计精度会大幅降低。

2.3 深度学习在 SOC 估计中的应用进展

深度学习凭借其强大的非线性拟合能力，在锂电池 SOC 估计领域得到广泛应用。早期研究多采用多层感知机（MLP），通过构建多层神经网络，学习输入参数（电压、电流、温度等）与 SOC 之间的映射关系，相比传统方法提高了估计精度。随后，循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）被引入，由于它们能够有效处理时间序列数据，捕捉数据的时序依赖关系，在 SOC 动态估计中表现出更好的性能 。近年来，基于注意力机制的 Transformer 模型也逐渐应用于 SOC 估计，通过对不同时刻的输入信息赋予不同权重，聚焦关键信息，进一步提升了预测精度。但现有深度学习方法在处理长序列依赖、多变量复杂关系以及模型轻量化等方面仍存在改进空间，而 Basisformer 有望为解决这些问题提供新方案。

三、Basisformer 模型原理

3.1 Basisformer 基本架构

Basisformer 是一种专门针对时间序列数据设计的深度学习模型，其架构主要由编码器和解码器组成，整体结构类似于 Transformer 模型，但在设计上进行了针对时间序列特性的优化。编码器部分由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含多头注意力机制（Multi - Head Attention）和前馈神经网络（Feed - Forward Neural Network，FFN）两个子层，用于对输入的时间序列数据进行特征提取和编码。解码器同样由多个解码层组成，除了包含与编码器类似的多头注意力机制和前馈神经网络子层外，还引入了交叉注意力机制（Cross - Attention），用于处理编码器输出和当前解码状态之间的关系，从而生成预测结果。

3.2 核心机制与优势

Basisformer 的核心机制在于其创新的注意力机制设计和基函数表示方法。多头注意力机制能够从不同角度捕捉时间序列数据中不同位置元素之间的依赖关系，通过多个注意力头的并行计算，提取更丰富的特征信息。基函数表示方法是 Basisformer 的独特之处，它将时间序列数据映射到由基函数构成的空间中，利用基函数的线性组合来表示原始时间序列。这种表示方法能够有效降低数据维度，同时保留时间序列的关键特征，提高模型对长序列数据的处理能力和计算效率。相比传统的 Transformer 模型，Basisformer 在处理时间序列数据时，能够更高效地捕捉长期依赖关系，减少计算复杂度，且对数据中的噪声具有更好的鲁棒性，在时间序列预测任务中展现出更强的优势。

四、基于 PyTorch 的 Basisformer 锂电池 SOC 预测模型构建与训练

4.1 数据采集与预处理

为构建锂电池 SOC 预测模型，首先需要采集锂电池在不同工况下的运行数据。数据采集可通过专业的电池测试设备，模拟实际使用场景，记录锂电池在充放电过程中的电压、电流、温度以及对应的 SOC 值等参数。采集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理。对于噪声数据，可采用滤波算法（如中值滤波、卡尔曼滤波）进行平滑处理；对于缺失值，可根据前后数据的趋势采用线性插值、多项式插值等方法进行填充。此外，为了加快模型训练速度和提高训练稳定性，还需对数据进行归一化处理，将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 等特定区间。

4.2 模型构建与参数设置

在 PyTorch 框架下构建基于 Basisformer 的锂电池 SOC 预测模型。利用 PyTorch 的张量计算和自动求导功能，定义模型的各个组件，包括编码器、解码器、多头注意力机制、前馈神经网络等。根据锂电池数据的特点和预测任务需求，设置模型的超参数，如编码层和解码层的数量、注意力头的数量、隐藏层维度、基函数的类型和数量等。例如，编码层和解码层数量可设为 4 - 6 层，以保证模型具有足够的特征提取能力；注意力头数量设为 8 - 12 个，能够从多个角度捕捉数据特征；隐藏层维度根据数据维度和计算资源进行合理调整，一般在 128 - 512 之间；基函数可选择三角函数、多项式函数等，数量根据数据复杂度确定 。

4.3 训练过程与优化策略

模型训练采用监督学习方式，将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型参数的学习，验证集用于调整超参数和监控模型训练过程，防止过拟合，测试集用于评估模型的泛化能力。在训练过程中，选择合适的损失函数，由于 SOC 预测属于回归任务，常用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。优化器选择 Adam、Adagrad 等自适应学习率优化算法，根据模型参数的梯度自动调整学习率，加快模型收敛速度。在训练过程中，还可采用早停法（Early Stopping）等策略，当验证集上的损失不再下降时停止训练，避免过拟合。同时，定期保存模型的参数，以便后续分析和使用。

五、结论与展望

5.1 研究成果总结

本研究提出了一种基于 Basisformer 和 PyTorch 的锂离子电池 SOC 预测方法，通过分析锂电池 SOC 估计的现状和挑战，阐述了 Basisformer 模型的原理，详细介绍了基于 PyTorch 的模型构建、训练过程，并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，与传统方法和其他深度学习模型相比，基于 Basisformer 的模型在锂电池 SOC 预测中具有更高的精度和更好的泛化能力，为锂电池 SOC 估计提供了一种新的有效解决方案。

5.2 未来研究方向

未来的研究可以从以下几个方面展开。一是进一步优化 Basisformer 模型结构和参数，探索更适合锂电池 SOC 预测的基函数类型和组合方式，提高模型在极端工况下的预测精度。二是结合迁移学习、强化学习等技术，利用大量的先验知识和实时反馈信息，增强模型的适应性和自学习能力。三是开展实际应用研究，将模型集成到实际的电池管理系统中，验证其在实际运行环境中的可靠性和稳定性，并根据实际应用反馈进一步改进模型。此外，随着锂电池技术的不断发展，研究适用于新型锂电池（如固态电池）的 SOC 预测方法也将成为未来的重要研究方向 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 任安虎,李珊.集成Vissim-Python和Qt的信控交叉口DRL配时仿真系统设计[J].计算机应用与软件, 2024, 41(11):53-59,122.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2024.11.007.

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[3] 张康林,叶春明,李钊慧,等.基于Pytorch的LSTM模型对股价的分析与预测[J].计算机技术与发展, 2021.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.029.

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