【技术实现步骤摘要】
本说明书的多个实施例涉及锂离子电池健康管理，具体涉及锂离子电池寿命预测中对多模态数据的协同优化。
技术介绍
1、锂离子电池寿命预测技术是通过分析电池老化过程中的关键参数（如容量衰减、内阻增长等），评估其剩余使用寿命（rul）和健康状态（soh）的关键手段。随着新能源汽车、智能电网和储能系统的快速发展，该技术成为保障电池安全、优化运维策略的核心研究方向。
2、目前主流寿命预测技术包括机理模型和深度学习模型。机理模型是基于对电池内部物理、化学或生物学等基本原理建立的数学模型，通过模拟系统的内在变化规律来预测寿命。深度学习模型主要依赖电池运行数据，通过机器学习或统计方法提取数据中的规律，预测未来趋势。
3、然而，传统机理模型依赖实验标定初始参数，需通过数千次循环实验标定参数，耗时耗力，且难以实时响应工况波动（如温度、倍率突变），另外对早期微弱衰减特征捕捉能力不足，导致早期预测置信度较低；深度学习模型的性能高度依赖数据质量和规模，对噪声及缺失数据敏感，尤其是在电池循环次数较小时，电池的电化学反应并不稳定，误判风险高。p>
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【技术保护点】
1.一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，所述基于多模态数据构建包括时序特征、机理特征和材料特征的特征矩阵，之前还包括：
3.根据权利要求1所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，所述基于特征矩阵利用自注意力机制得到加权融合向量，并将加权融合向量作为协同驱动模型的输入，包括；
4.根据权利要求1所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，所述机理模型包括SEI生长子模型、析锂子模型和电解液消耗子模型；所述基于机理模型提取机理特征，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，所述基于多模态数据构建包括时序特征、机理特征和材料特征的特征矩阵，之前还包括：
3.根据权利要求1所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，所述基于特征矩阵利用自注意力机制得到加权融合向量，并将加权融合向量作为协同驱动模型的输入，包括；
4.根据权利要求1所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，所述机理模型包括sei生长子模型、析锂子模型和电解液消耗子模型；所述基于机理模型提取机理特征，包括：
5.根据权利要求4所述的一种锂离子电池寿命预测方法，其特征在于，还包括：利用贝叶斯蒙特卡洛方法动态更新所述sei生长子模型、所述析锂子模型和所述电解液消耗子模型各自对应的模型参数。
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【专利技术属性】
技术研发人员：代东举，周云龙，马瀚程，纪凌枭，苑晓师，
申请(专利权)人：天能新能源湖州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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