Python
实现基于
BiGRU
双向门控循环单元的锂电池
SOH预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着电动汽车、储能设备和智能便携设备的迅速发展，锂离子电池已成为现代能源技术的重要支撑。然而，锂电池在使用过程中性能逐渐衰减，表现为容量下降、内阻增大等现象，进而影响系统的安全性、可靠性和寿命。电池的状态估计尤为关键，其中电池健康状态（State of Health，SOH）作为衡量电池当前性能状态的关键指标，反映了电池相较于新电池的衰减程度。准确预测锂电池的SOH不仅能有效避免电池过度损坏引发的安全事故，还能指导电池维护与更换，提高电池管理系统（Battery Management System，BMS）的智能化水平。
传统的SOH评估方法包括基于等效电路模型和实验特征提取的经验模型，但这些方法依赖于复杂的物理模型或需大量专业知识，且对环境和工况变化敏感，泛化能力较差。随着人工智能技术的蓬勃发展，深度学习方法因其强大的特征自动提取能力，成为SOH预测的新兴利器。尤其是循环神经网络（R ...