64、锂离子电池容量估计与雾计算系统中的联合自主编排

锂离子电池容量估计与雾计算系统中的联合自主编排

锂离子电池容量估计

在锂离子电池容量估计的研究中，为了验证模型，采用了交叉验证技术。对于数据集中的每个电池，将其作为测试集，其余电池按 90:10 的比例划分为训练集和验证集。例如，在 NASA 数据集中有 4 个电池（#5、#6、#7 和 #18），测试 #5 时，将 #6、#7、#18 按 90:10 划分为训练集和验证集。

性能指标使用均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE），公式如下：
[RMSE = \sqrt{\frac{1}{K} \sum_{k=1}^{K} (C_k - \hat{C} k)^2}]
[MAPE(\%) = \frac{100}{K} \sum {k=1}^{K} \frac{|C_k - \hat{C}_k|}{C_k}]

在实验中，使用 Park 等人的多通道 LSTM（MC - LSTM）作为基线模型，同时实现了高斯拟合（GF）、支持向量回归（SVR）、多层感知器（MLP）以及其他基于变压器的方法，如 DeTransformer。预测下一个周期的容量，即间隔 = 1。

以下是 NASA 和 CALCE 数据集的整体结果：
| 数据集 | 方法 | 整体 RMSE, MAPE | 峰值 RMSE, MAPE | 非峰值 RMSE, MAPE |
| — | — | — | — | — |
| NASA | MC - LSTM（基线） | 0.0322, 1.6315 | 0.0440, 2.1346 | 0.0298, 1.5515 |
| NASA | GF | 0.0910,