Python
实现基于
Transformer-LSTM
模型进行锂电池剩余寿命预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
锂电池作为清洁能源革命的重要支柱，广泛应用于电动车、智能设备、储能系统等领域。随着锂电池技术日益成熟与普及，对于电池使用安全性、经济性和可持续性的关注不断上升。实际应用中，锂电池面临老化、容量衰减、功率下降等一系列问题，剩余寿命（RUL, Remaining Useful Life）预测问题逐渐成为以数据驱动为核心的智能维护系统研发的研究焦点。高效精确地对锂电池的剩余寿命进行预测，不仅可以显著提升产品运行的可靠性，而且能够降低运营维护成本，避免因突发故障带来的安全隐患，助力实现能源结构优化与绿色低碳目标。
锂电池RUL建模与预测的复杂性主要源自其复杂的电化学反应、极度非线性的退化过程、浓度梯度、温度波动、负载动态等多重因素。传统建模方法如物理建模、统计回归等往往难以全面覆盖所有影响因素，同时对数据的要求较为苛刻，实际场景的适用性有限。数据驱动 ...