MATLAB
实现基于
PCA-TCN
主成分分析（
PCA）结合时间卷积网络（
TCN）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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随着全球能源转型的持续推进，锂离子电池在储能、交通、电动汽车和智能终端等众多领域中的地位日益突出。锂电池作为清洁能源与可再生能源利用的关键储能单元，因其高能量密度、长循环寿命和优异的充放电性能，在社会生产生活各个层面发挥着核心作用。随着锂电池大规模应用，电池在全生命周期中的健康管理问题也日益凸显。电池实际运行过程中，其容量与性能会受到环境温度、充放电倍率、循环次数、材料衰减等多重复杂因素影响，从而导致剩余寿命（RUL）预测成为智能电池管理系统（BMS）的核心课题之一。准确、智能、高效地对锂电池剩余寿命进行评估与预测，对于保障设备安全、降低维护成本、延长电池使用周期、提升系统能效、实现资产最大化利用，均具有不可替代的现实意义。
当前，传统的基于经验公式与物理建模的方法由于难以兼容复杂的退化机制与多元工况，在实际应用中往往面临模型适应性差 ...