广西安全工程职业技术学院
Published:2026
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黄卉芬. 融合知识增强与概率化建模的电池储能容量衰减及寿命预测[J]. 2026, 45(3): 73-80.
DOI:
黄卉芬. 融合知识增强与概率化建模的电池储能容量衰减及寿命预测[J]. 2026, 45(3): 73-80. DOI:
针对现有方法在电池非结构化监测数据与容量衰减非线性关系建模方面的不足,提出一种融合知识增强策略的电池容量衰减与剩余寿命概率预测方法。首先,引入BERT模型对非结构化监测数据进行上下文嵌入建模,结合高斯概率加权与多头注意力机制,实现“储能容量-特征参量”关系的精准抽取;其次,构建ARIMAX扩展模型拟合容量衰减时序演化规律;最后,采用线性漂移Wiener过程与逆高斯分布实现剩余寿命的概率预测。结果表明:该方法容量衰减拟合RMSE降至0.015
MAPE为1.89%;剩余寿命预测RMSE为4.12个循环,MAPE为3.87%;95%置信区间覆盖概率达94.8%
区间平均宽度压缩至8.3个循环,各项性能均显著优于LSTM、GRU及现有对比方法。该方法有效突破了传统时序模型及深度学习方法的局限,在恒流、动态及间歇静置等多工况下均展现出优异的拟合精度、预测可靠性与工况适应性,可为电池健康管理与风险决策提供全面量化支撑。
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