MATLAB
实现基于双向循环神经网络（
BiRNN
）进行锂电池剩余寿命（
RUL）预测的详细项目实例
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锂离子电池以其能量密度高、循环寿命长、环境友好等显著优点，广泛运用于新能源汽车、智能电网、便携式移动设备调峰和大型储能等众多领域，正逐步成为现代社会能源结构转型和绿色低碳发展的关键桥梁。随着工业智能化和新能源革命的持续推进，锂电池技术在绿色交通、智能家庭、备用电源等场景中的应用不断拓展，成为国民经济高质量发展的重要支点。然而，锂电池在长期使用过程中不可避免地会出现性能衰减，容量损失甚至引发安全隐患。剩余寿命（RUL，Remaining Useful Life）精准预测成为当前锂电池智能运维管理的核心课题，不仅对于提升系统安全性、降低运维成本、提高能源优化配置效率以及延长设备实际应用寿命等均具有战略性意义。
传统锂电池健康状态评估与RUL预测主要依赖于静态参数统计或物理机制建模，诸如容量衰减曲线拟合、内部阻抗监测等。这些传统方法受到电池复 ...