MATLAB
实现基于
GRU-Attention
门控循环单元（
GRU）融合注意力机制进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球对绿色能源的需求不断增长，锂电池作为一种高效、环保的能源储存装置，已经成为电动汽车、可再生能源存储以及消费电子设备中不可或缺的核心组成部分。然而，锂电池在长期使用过程中存在性能衰退和寿命下降的问题，尤其是在高频次的充放电过程中，其剩余使用寿命的准确预测一直是研究的难点。为了解决这一问题，如何通过精确的预测技术来延长锂电池的使用寿命，并确保其安全性和可靠性，已成为学术界和工业界的研究重点。
锂电池的剩余使用寿命预测（
Remaining Useful Life, RUL
）具有重要的实用价值，能够帮助制造商、用户及维修人员提前做好电池管理和更换安排。准确的
RUL预测不仅能够提高电池的使用效率，还能够减少不必要的资源浪费，延长电池的生命周期，并降低因电池失效而带来的安全隐患。传统的基于物理模型的电池寿命预测方法，虽然具有较强的理论基础，但由于电池性能受环境因素、使用模式和制造工艺等多种因素影响，导致模型难以覆盖所有实际应用场景，无法准确预测 ...