基于贝叶斯优化的锂离子电池健康状态预测方法及系统2024.pdf专利下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯优化的锂离子电池健康状态预测方法及系统，该方法包括：步骤1：获取电池充放电数据，对电池充放电数据进行预处理，并从预处理后的数据中提取关键健康因子；关键健康因子包括恒流充电时间、电压波动、放电容量随时间的变化率；步骤2：基于关键健康因子构建初始的BiSLTM模型，设置初始超参数组合，使用贝叶斯优化调整所述超参数得到最优超参数组合，并利用得到的最优超参数组合构建BiLSTM最优模型；步骤3：利用所述BiLSTM最优模型对电池的健康状态进行预测。本发明利用贝叶斯优化对BiLSTM模型的超参数进行优化，解决了BiLSTM超参数调优的问题，能在评估次数有限的情况下，高效找到全局最优解，大大降低了搜索时长，提高了模型的泛化效率。
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