锂电池寿命预测 | Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测（CALCE数据集）

最新推荐文章于 2025-03-03 12:28:15 发布
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分类专栏： 电池建模(RUL、BC) 文章标签： pytorch transformer python 人工智能
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本文使用Pytorch 1.8.0和pandas 0.24.2实现基于Transformer的锂电池寿命预测。通过电池历史数据如电流、电压和容量，建立模型预测电池剩余使用寿命（RUL）。模型包括输入、归一化、降噪和Transformer四个部分。

文章目录

效果一览

1

文章概述

Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测，环境为pytorch 1.8.0，pandas 0.24.2

2

随着充放电次数的增加，锂电池的性能逐渐下降。电池的性能可以用容量来表示，故寿命预测 (RUL) 可以定义如下：
SOH(t)=CtC0×100%,
其中，C0 表示额定容量，Ct 表示 t 时刻的容量。等到 SOH 降到 70-80% 时，电池可以报废。我们要做的是用电池的历史数据，比如电流、电压和容量，对电池的下降趋势进行建模。然后，用训练好的模型来预测电池的 RUL。

3

模型描述

模型总共有四个部分：输入、归一化、降噪和 Transf

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