【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池管理，具体涉及一种基于stemgnn的动力电池循环寿命动态调节方法。
技术介绍
1、随着电动汽车技术的快速发展，动力电池的健康管理成为了研究的热点。电池的循环寿命预测对于优化电池使用策略、延长其使用寿命以及保障车辆安全运行具有重要意义。传统的电池循环寿命预测方法大致分为三种：基于机理模型的方法、基于经验模型的方法和基于数据驱动的方法。基于机理模型的方法使用电池的物理模型，通过建立电池内部状态与外部检测变量之间的映射关系来估计健康状态。其优点是可解释性强、预测精确。但其建模过程中对于模型精度的依赖性较强，需要准确的模型参数。在实际应用中，模型可能受到不确定性和误差的影响。基于经验模型的方法使用历史数据来对电池构造模型，这些模型不需要深入了解电池内部机理，但此方法构建的模型具有很多训练参数，模型的预测精度受到电流、温度等历史数据和外部干扰的影响。基于数据驱动方法使用实际运行数据，能够更准确地预测电池寿命。但无法提供对衰减机制的详细理解。近年来，图神经网络（gnn）等深度学习方法因其在处理图结构数据方面的优势而受到关注，但现...
【技术保护点】
1.基于StemGNN的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于StemGNN的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于StemGNN的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，步骤S21中，所述第一StemGNN块与第二StemGNN块的结构相同，第一StemGNN块和第二StemGNN块均依次包含图傅里叶变换单元、频谱序列单元、图卷积、图傅里叶逆变换单元、输出单元，频谱序列单元依次包括离散傅里叶变换单元、一维卷积、门控线性单元、离散傅里...
【技术特征摘要】
1.基于stemgnn的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于stemgnn的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于stemgnn的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，步骤s21中，所述第一stemgnn块与第二stemgnn块的结构相同，第一stemgnn块和第二stemgnn块均依次包含图傅里叶变换单元、频谱序列单元、图卷积、图傅里叶逆变换单元、输出单元，频谱序列单元依次包括离散傅里叶变换单元、一维卷积、门控线性单元、离散傅里叶逆变换单元；输出单元分为第一输出分支和第二输出分支，第一输出分支依次为全连接层和预测输出单元，第二输出分支依次为全连接层和反向输出单元；其中，图傅里叶变换单元用于将数据特征的空间维度从时域转换到频域，离散傅里叶变换单元用于将时间维度从时域转换到频域，一维卷积和门控线性单元用于在频域中提取时间模式，离散傅里叶逆变换单元用于将时间维度从频域转回时域，图卷积和图傅里叶逆变换单元共同用于提取空间依赖并将空间维度从频域转回时域，第一输出分支和第二输出分支分别用于输出stemgnn块结构的前向预测输出和反向传播输出结果。
4.根据权利要求2所述的基于stemgnn的动力电池循环寿命动态调节方法，其特征在于，步骤s22中，利用收集的性能参数数据构造多变量的时间序列数据的方法为，在使用动力电池时，通过传感器检测到影响电池循环寿命的基础历史性能参数数据后，采用滑动窗口方法将历史性能参数数据进行预处理，设定固定长度滑动窗口，获取电池...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎俊亮，蒋沅，代冀阳，沈培，欧阳苗，施佳文，刘宇，吴珑雪，熊华鹏，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：
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