基于LSTM模型的锂电池容量预测

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钟炜

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中文摘要:

随着新能源汽车的发展，锂电池作为主要能源备受关注，但其性能衰减和安全隐患仍需要重视。为了精准预测锂电池的容量状态，提出利用主成分分析（PCA）法，以长短期记忆网络（LSTM）模型为基础进行锂电池容量预测。首先，采用美国国家航空航天局（NASA）公开的电池数据集，利用 PCA 法对锂电池运行特征进行降维处理，提取其最主要的信息特征；然后，使用 LSTM 模型对电池的容量变化趋势进行预测，并有效捕捉时间序列数据中的长短期依赖关系。结果表明：该方法在电池健康状态预测方面表现出色，不仅可以实现较高的预测精度，还具备较低的计算复杂度和较快的响应速度，适合电动汽车锂电池系统的在线评估。

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