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申请/专利权人：西安热工研究院有限公司;华能武汉发电有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于储能容量的超级电容寿命预测方法及系统，涉及超级电容技术领域，包括采集电容数据，基于GRU神经网络预测储能衰减特征参数；利用时间序列模型确定特征值的时间序列分解结果，提取体现超级电容容量的衰减因子；基于体现超级电容容量的衰减因子进行超级电容寿命预测。本发明提供的基于储能容量的超级电容寿命预测方法通过GRU神经网络的特征提取和学习能力，实现了对超级电容储能衰减特征参数的准确预测，从而提高了寿命预测的精度和可靠性。其次，通过时间序列模型确定特征值的时间序列分解结果，能够更全面地分析超级电容的容量衰减因子，使得预测结果更加可信。

主权项：1.一种基于储能容量的超级电容寿命预测方法，其特征在于，包括：采集电容数据，基于GRU神经网络预测储能衰减特征参数；利用时间序列模型确定特征值的时间序列分解结果，提取体现超级电容容量的衰减因子；基于体现超级电容容量的衰减因子进行超级电容寿命预测；所述提取体现超级电容容量的衰减因子包括对储能容量的时间序列结果分解，分解为趋势Qt、季节性St和残差Rt，表示为：Qt＝A0+A1t+A2t2+…+Antn+∈t 其中，A表示多项式拟合系数，t表示时间序列的时间点，∈t表示误差项，αn和βn表示幅度参数，P表示季节性电容数据采集周期，an表示高斯核函数的幅度，tn表示高斯核函数的中心时间，σn表示标准差；所述提取体现超级电容容量的衰减因子包括基于储能容量的时间序列分解结果，容量衰减因子提取模型，通过衰减因子反映超级电容的衰减情况，表示为： 其中，T表示时间点总数；所述基于体现超级电容容量的衰减因子进行超级电容寿命预测包括通过季节性体现超级电容的放电周期，结合容量衰减因子预测超级电容寿命，表示为： 其中，L表示超级电容的寿命，α表示电容负载修正系数，k表示从满载到容量耗尽储能消耗速度，δ表示周期性影响的修正系数；所述基于体现超级电容容量的衰减因子进行超级电容寿命预测还包括设定寿命区间L1、L2以及L3，L1为中低寿命临界值，L2为寿命快速衰减临界值，L3为低寿命临界值；当L＞L1时，则超级电容处于正常储能和放电状态；当L1＞L＞L2时，视为超级电容储能能力下降，但储能容量设定十个容量标签，系统发出优化使用环境提示，根据工作温度、电压波动范围以及电流负载，向用户发出优化提示，当应用条件为工业，工作温度不超过85℃，设定电压波动范围在额定电压的±5％以内，当应用条件为车辆，根据季节变换，提醒驾驶员采取散热措施，当应用条件为其他，电流负载达到时间阈值告知用户，关闭设备或降低负载；当L2＞L时，超级电容处于寿命快速衰减状态，系统告知用户寿命不足，并识别是否存在冗余电容或备用电容，当不存在时告知用户准备进行替换或维修，当存在冗余电容或备用电容，L＝L3时告知用户准备进行替换或维修。

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