Matlab
基于Transformer
的锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
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随着电动汽车（EV）和可再生能源设备的快速发展，锂电池已经成为这些领域中不可或缺的能量储存组件。然而，锂电池的性能会随时间和使用情况发生衰退，导致其储能能力逐渐降低，最终失去原有的使用价值。锂电池的剩余寿命（State of Health, SOH）预测变得至关重要，它不仅能有效延长电池的使用周期，还能保障设备和电动汽车的安全性。准确预测锂电池的剩余寿命能够帮助我们及时发现潜在的故障或性能下降问题，从而采取相应的措施，如更换电池或调整使用策略。
在过去，传统的锂电池剩余寿命预测方法多依赖于物理模型和经验公式，这些方法通常难以考虑电池在实际使用过程中复杂的多变因素。而近年来，基于数据驱动的方法，尤其是机器学习和深度学习模型的应用，为解决这一问题提供了更为精准的解决方案。尤其是在自然语言处理领域取得巨大成功的Transformer模型，凭借其在处理时序数据中的卓越能力，也开始被引入到锂电池寿命预测领 ...