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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了基于元宇宙的锂电池剩余寿命预测方法及系统，包括：获取锂电池的运行状态和环境数据；基于元宇宙构建数据空间平台，模拟锂电池多场景运行数据整合成数据集；利用DMD提取数据集隐含的细部特征；采用最大信息系数对分解后的动态模态进行特征提取并分为训练集和测试集；将训练集数据输入到非平稳Transformer预测模型中进行训练；基于淘金优化算法GRO的一体化参数寻优策略对DMD、MIC和预测模型的关键参数进行同步优化；输入测试集到训练好的预测模型中完成锂电池剩余寿命的预测。本发明结合元宇宙模拟了锂电池多场景运行数据，并对各部分关键参数进行了同步优化，提高了数据的多样性和预测的精度。
主权项：1.基于元宇宙的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：步骤1获取锂电池的历史电流、电压、温度、充放电循环次数、循环容量、循环时间多种运行状态数据，电化学成分和材料以及湿度和氧化程度以全面充分考虑影响电池寿命的变量；步骤2基于元宇宙构建数据空间平台，根据获取数据模拟出更多不同使用情况和场景下的锂电池运行数据，并整合成数据集；步骤3利用动态模态分解DMD将上述数据集分解成一系列动态模态，以提取原始数据更多的细部和隐含特征及信息；步骤4采用最大信息系数MIC对所述分解后的动态模态进行特征提取，提取出与锂电池剩余寿命相关性较高的特征数据并分为训练集和测试集；步骤5将训练集数据输入到非平稳Transformer预测模型中，进行训练；步骤6将DMD、MIC和非平稳Transformer预测模型的关键参数组合在同一优化框架中，即对三个部分的关键参数进行编码；步骤7将步骤6所述关键参数编码进淘金优化算法GRO的每个金矿勘探者个体位置向量中，通过解码最优解即最佳金矿位置，得到最优关键参数，实现对DMD、MIC和非平稳Transformer预测模型的关键参数的同步优化；步骤8输入测试集数据到训练好的预测模型中完成锂电池剩余寿命的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于元宇宙的锂电池剩余寿命预测方法及系统
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