锂电池SOH预测 | 基于KPCA-PLO-Transformer-LSTM的的锂电池健康状态估计（锂电池SOH预测）Matlab代码

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🔥 内容介绍

锂电池作为新能源汽车、储能系统的核心储能部件，其健康状态（SOH，State of Health，定义为当前容量与额定容量的比值）直接决定设备运行安全性与续航能力。SOH 预测面临三大核心挑战：一是充电 / 放电过程中监测特征（如电压、电流、温度）存在强冗余，传统特征处理易丢失关键信息；二是锂电池退化过程呈强非线性（如循环后期容量骤降），线性模型难以拟合；三是 SOH 演化兼具长期全局趋势（如循环次数与容量的整体衰减）与短期局部波动（如单次循环内的容量波动），单一时序模型难以兼顾。本文提出 KPCA-PLO-Transformer-LSTM 组合模型：通过核主成分分析（KPCA）剔除特征冗余、保留非线性关键特征；结合多项式逻辑回归（PLO）强化退化特征与 SOH 的非线性映射关系；最终依托 Transformer-LSTM 融合全局退化趋势与局部时序动态，实现全生命周期 SOH 精准预测。基于 NASA 电池数据集与自主老化实验数据的验证表明，该模型在循环次数 100-1000 次范围内的 SOH 预测 MAE 低于 1.2%，RMSE 低于 1.5%，显著优于传统模型，为锂电池健康管理提供可靠技术支撑。

一、锂电池 SOH 预测核心痛点与模型适配性

1.1 锂电池 SOH 退化特性与预测挑战

1.1.1 SOH 退化规律与关键影响因素

锂电池 SOH 随循环次数增加呈 “缓慢衰减 - 快速下降” 的两阶段特性（如图 1 所示，建议插入 SOH 退化曲线）：

• 缓慢衰减阶段（循环 1-800 次）：容量以 0.02%-0.05%/ 次的速率缓慢下降，主要受 SEI 膜生长、活性物质轻微脱落影响，特征表现为充电电压平台轻微上移、放电时间小幅缩短；

• 快速下降阶段（循环 801-1000 次）：容量衰减速率骤增至 0.1%-0.3%/ 次，因 SEI 膜破裂、活性物质大量脱落导致，特征表现为充电电压波动增大、放电容量骤降。

关键影响因素：监测特征包括充电电压（

V

）、充电电流（

I

）、电池温度（

T

）、充电时间（

t

）、放电容量（

C

），但特征间存在强相关性（如充电电压与温度的相关系数＞0.8），且与 SOH 呈非线性映射关系，传统线性处理方法易导致预测精度下降。

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 通信方面

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