【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池，具体为基于经验小波分解和itransformer的锂电池剩余寿命预测方法。
技术介绍
1、锂电池(lib)作为一种广泛应用的储能装置，被用于各种电气应用，例如电动汽车(ev)、铁路和电网等领域。它因其轻巧、高能量密度等优势而备受青睐。然而，随着时间推移，由于电化学成分的退化，锂电池的性能会逐渐下降，这可能会导致无法满足电力需求，甚至造成应用程序的崩溃。为了提高电池性能并优化其寿命，监测电池的退化情况并准确预测其健康状态至关重要。这就涉及对电池的整体健康状况(soh)和剩余使用寿命(rul)进行准确评估。soh是电池老化的指标，其恶化可能导致电池容量损失和内阻增加，从而影响电池的性能。而rul则表示电池在达到额定容量的80％左右之前还剩下多少循环次数。为了支持寿命预测，需要至少5％甚至更好的情况下是2％的容量和电阻估计精度。准确的rul预测对于提高电池在整个生命周期中的技术应用至关重要，这不仅为电池的二次使用提供了更好的前景，而且也符合未来需求增长超过原材料供应和精炼的预期。
2、lib的rul预测有四种最...
【技术保护点】
1.基于经验小波分解和iTransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：至少包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于经验小波分解和iTransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述S2至少包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于经验小波分解和iTransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述S3至少包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于经验小波分解和iTransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述S4至少包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基...
【技术特征摘要】
1.基于经验小波分解和itransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：至少包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于经验小波分解和itransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述s2至少包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于经验小波分解和itransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述s3至少包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于经验小波分解和itransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述s4至少包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于经验小波分解和itransformer的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：所述s5参阅下式：
...【专利技术属性】
技术研发人员：王海琨，高茂华，张学维，代嬉微，崔利民，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。