【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

锂离子电池凭借高能量密度、长循环寿命、低自放电率等优势，已广泛应用于新能源汽车、储能系统、便携式电子设备等领域。电池状态 - of - 电荷（State of Charge, SOC）作为衡量电池剩余电量的核心指标，其精准预测直接影响电池使用安全性、续航稳定性与使用寿命。传统 SOC 估计方法（如开路电压法、安时积分法）易受温度、老化、充放电倍率等因素干扰，精度难以满足复杂场景需求。随着深度学习在时间序列预测领域的突破，基于 Transformer 类模型的 SOC 预测方法展现出更强的特征提取与时序建模能力。本研究以 PyTorch 为开发框架，引入 Basisformer 时间序列模型，构建高精度、强鲁棒性的锂离子电池 SOC 预测模型，为电池管理系统（Battery Management System, BMS）提供技术支撑。

一、研究背景与意义

（一）SOC 预测的核心需求

在新能源汽车场景中，SOC 预测精度直接决定续航里程估算准确性，若误差过大易导致 “续航焦虑” 或电池过充过放；在储能系统中，精准 SOC 预测可优化充放电策略，避免电池容量衰减加速；在便携式设备中，SOC 显示偏差会影响用户使用体验。然而，锂离子电池 SOC 受多种非线性因素影响：

1. 环境干扰：温度变化会改变电池内部化学反应速率，0℃以下环境 SOC 估算误差可增大 10% 以上；

1. 老化效应：电池循环 1000 次后容量衰减约 20%，传统方法难以动态适配老化后的电池特性；

1. 充放电动态性：快充、急加速等工况下，电流波动剧烈，时序数据呈现强非线性特征。

（二）现有方法的局限性

1. 传统方法：开路电压法需电池静置长时间（通常 2 小时以上），无法满足动态场景；安时积分法存在累积误差，8 小时连续使用后误差可超过 8%；

1. 经典深度学习方法：LSTM、GRU 等循环神经网络虽能建模时序依赖，但在长序列（如 24 小时以上的电池运行数据）预测中易出现梯度消失，且对高频电流波动的捕捉能力不足；

1. 常规 Transformer 方法：标准 Transformer 通过自注意力机制建模全局依赖，但参数量大（如 Encoder 层数量超过 6 层时，参数量可达百万级），在嵌入式 BMS 硬件中部署难度高，且对局部时序特征的聚焦能力较弱。

（三）Basisformer 的技术优势

Basisformer 作为一种轻量化时间序列建模模型，通过 “基函数分解 + 注意力机制” 的创新架构，解决了传统 Transformer 的痛点：

1. 轻量化设计：通过基函数（如傅里叶基、小波基）分解时序信号，将原始序列映射到低维基空间，参数量较标准 Transformer 减少 40%-60%，适配 BMS 嵌入式硬件；

1. 多尺度特征捕捉：基函数可捕捉不同频率的时序特征（如低频的温度趋势、高频的电流波动），提升复杂工况下的预测鲁棒性；

1. PyTorch 生态适配：Basisformer 可基于 PyTorch 框架快速实现，支持自动微分、GPU 加速训练与模型轻量化部署（如 TorchScript 导出），降低工程落地难度。

二、相关理论基础

（一）锂离子电池 SOC 定义与特性

1. SOC 数学定义：SOC = (当前剩余容量 / 额定容量) × 100%，其中额定容量为电池出厂时标注的容量（如三元锂电池常用 50Ah、70Ah），剩余容量需考虑温度、老化等因素动态修正；

1. SOC 影响因素量化：

• 温度：通过 Arrhenius 方程描述温度对容量的影响，如 25℃时容量为 C0，-10℃时容量降至 0.75C0，45℃时容量升至 1.05C0；

• 充放电倍率：1C 倍率（1 小时充满 / 放完）下容量为 C0，3C 倍率下容量降至 0.9C0，0.1C 倍率下容量升至 1.02C0；

• 循环次数：循环 N 次后容量衰减模型为 C (N) = C0 × (1 - k×N)，其中 k 为衰减系数（如三元锂电池 k≈2×10⁻⁴/ 次）。

（二）时间序列预测关键技术

1. 序列平稳性处理：电池时序数据（电流、电压、温度）常存在趋势项与周期性波动，需通过差分变换（如一阶差分）、标准化（Z-score 标准化：(x-μ)/σ）消除非平稳性，避免模型训练发散；

1. 滑窗数据构造：采用 “输入窗口 - 预测窗口” 模式构造训练样本，例如以过去 60 分钟的时序数据（电流、电压、温度、累计容量）为输入，预测未来 10 分钟的 SOC 值，滑窗步长设为 5 分钟以提升样本利用率；

1. 评价指标：采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）评估模型精度，公式如下：

• MAE = (1/n)×∑|y_true - y_pred|

• RMSE = √[(1/n)×∑(y_true - y_pred)²]

• MAPE = (1/n)×∑|(y_true - y_pred)/y_true|×100%

（注：y_true 为 SOC 真实值，y_pred 为模型预测值，n 为样本数量）

（三）Basisformer 模型架构原理

Basisformer 核心架构分为基函数分解层、注意力编码层、时序解码层三部分，其创新点在于通过基函数将时序信号分解为 “全局趋势 + 局部波动”，再通过注意力机制聚焦关键特征：

1. 基函数分解层：

• 输入：原始时序序列 X ∈ R^(T×D)（T 为时间步长，D 为特征维度，如电流、电压、温度 3 个特征则 D=3）；

• 分解操作：采用傅里叶基函数 F ∈ R^(T×K)（K 为基函数数量，通常取 32-128），将 X 分解为基系数 A ∈ R^(K×D) 与残差项 E ∈ R^(T×D)，即 X = F×A + E；

• 作用：通过基函数提取全局趋势（如温度缓慢上升趋势），残差项保留局部波动（如电流瞬时峰值），降低后续注意力层的计算复杂度。

1. 注意力编码层：

• 基系数注意力：对基系数 A 进行自注意力计算，学习不同基函数对 SOC 预测的重要性权重（如高频基函数对应电流波动，权重更高）；

• 残差注意力：对残差项 E 采用局部注意力窗口（如窗口大小为 5），聚焦近期局部波动特征，避免全局注意力的冗余计算；

• 特征融合：将基系数注意力输出与残差注意力输出通过全连接层融合，得到编码特征 H ∈ R^(T×D')（D' 为编码后特征维度）。

1. 时序解码层：

• 采用因果卷积（避免未来信息泄露）与线性层，将编码特征 H 映射为预测窗口内的 SOC 值，输出维度为 R^(P×1)（P 为预测时间步长，如 10 分钟对应 P=10）；

• 引入残差连接：将输入序列中的关键特征（如电压）直接连接至解码层，提升模型对强相关特征的利用效率。

三、基于 PyTorch 的模型实现方案

（一）开发环境配置

1. 软件环境：

• Python 3.8-3.10（兼容 PyTorch 2.0 + 版本）；

• PyTorch 2.0.1（支持 CUDA 11.7+，启用 GPU 加速训练）；

• 辅助库：pandas（数据处理）、numpy（数值计算）、matplotlib（结果可视化）、scikit-learn（数据划分与标准化）、torchmetrics（评价指标计算）；

1. 硬件环境：

• 训练端：CPU（Intel i7-12700H）/ GPU（NVIDIA RTX 3090，24GB 显存），支持批量训练（批次大小 Batch Size=32-64）；

• 部署端：嵌入式 CPU（ARM Cortex-A53），通过 TorchScript 将模型导出为.pt 文件，推理时间控制在 100ms 以内。

（二）数据集构建与预处理

1. 数据来源：采用公开锂电池数据集与实测数据结合，确保数据多样性：

• 公开数据集：NASA PCoE 数据集（包含 18650 锂电池在不同温度、倍率下的充放电数据，采样频率 1Hz）、CALCE 数据集（包含老化循环数据，循环次数 0-1000 次）；

• 实测数据：搭建锂电池测试平台（采用 lithium-ion 三元锂电池，额定容量 50Ah），采集不同工况数据（如恒流充放电、脉冲充放电、动态工况模拟新能源汽车行驶），采样频率 1Hz，记录电流（I）、电压（V）、温度（T）、累计充放电容量（Q）、真实 SOC（通过离线容量校准获得）。

1. 数据预处理流程：

• 数据清洗：剔除异常值（如电流突然跳变超过 20A、电压低于 2.5V 或高于 4.2V），采用线性插值填补缺失值（缺失率低于 5%）；

• 特征工程：

• 构造衍生特征：充放电状态标记（充电 = 1，放电 = 0）、电流变化率（ΔI/Δt）、电压变化率（ΔV/Δt）；

• 特征选择：通过皮尔逊相关系数筛选与 SOC 相关性高于 0.7 的特征（如电压、累计容量、电流变化率），剔除冗余特征（如环境湿度，相关性低于 0.3）；

• 数据标准化：对输入特征（I、V、T、ΔI/Δt 等）采用 Z-score 标准化，SOC 值归一化至 [0,1] 区间（预测后通过逆归一化还原为真实值）；

• 样本划分：按 7:2:1 比例划分为训练集、验证集、测试集，确保各集包含不同温度、倍率、老化程度的数据，避免数据分布偏移。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 韩博冲,宋轶晗,赵永恒.基于多尺度特征融合的恒星光谱分类方法[J].光谱学与光谱分析, 2024, 44(8):2284-2288.

[2] 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.

[3] 刘依锋.深度学习在蛋白质性能预测方面的应用研究[D].河南师范大学,2020.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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