Matlab实现基于CNN-GRU的锂电池SOH估计

matlab科研助手

于 2025-06-23 10:29:29 发布

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文章标签： matlab cnn gru

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一、引言

在新能源广泛应用于电动汽车、储能系统等领域。锂电池的健康状态（State of Health，SOH）反映了电池相对于全新状态的性能衰退程度，准确估计 SOH 对于保障锂电池的安全运行、优化电池管理策略以及提高电池使用寿命至关重要。传统的 SOH 估计方法，如基于电池容量测试的直接测量法、基于电化学模型的方法等，存在测试时间长、模型参数难以准确获取等问题。随着深度学习在数据处理和模式识别领域的卓越表现，将其应用于锂电池 SOH 估计成为研究热点。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）擅长提取数据的局部特征，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）能有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，二者结合为锂电池 SOH 估计提供了新的有效途径。本研究旨在构建基于 CNN - GRU 的锂电池 SOH 估计模型，提高 SOH 估计的准确性和可靠性。

二、CNN 与 GRU 原理基础

（一）卷积神经网络（CNN）原理

CNN 是一种深度学习模型，其独特的网络结构使其在图像识别、数据特征提取等方面表现出色。CNN 的核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核与输入数据进行卷积运算，自动提取数据的局部特征。在锂电池 SOH 估计中，卷积核可对电池电压、电流、温度等多维度数据的局部变化模式进行提取。例如，在处理电池充放电过程中的电压曲线数据时，卷积层能够捕捉到电压在短时间内的波动特征。池化层则对卷积层输出进行下采样，降低数据维度，减少计算量的同时保留关键特征，提高模型的鲁棒性。全连接层将池化层输出的特征进行整合，用于最终的预测任务。

（二）门控循环单元（GRU）原理

GRU 是循环神经网络（RNN）的一种改进变体，主要用于处理时间序列数据。相较于传统 RNN，GRU 通过引入重置门和更新门，有效解决了梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地学习时间序列数据中的长期依赖关系。重置门决定了如何将新的输入信息与之前的记忆相结合，更新门则控制了前一时刻的记忆信息被带入到当前状态中的程度。在锂电池 SOH 估计中，GRU 可以根据电池历史的充放电数据、使用时长等信息，学习电池性能随时间的衰退规律，从而更准确地预测电池的健康状态。

三、基于 CNN - GRU 的锂电池 SOH 估计模型构建

（一）数据预处理