本發明提供一種基于量子同化與數據填充的異常退化鋰電池容量預測方法,其包括:將鋰電池原始數據集劃分為訓練集和測試集;對訓練集鋰電池數據進行量子同化處理;記錄訓練集中每個數據點的退化增量和對應的勢能信息,形成一個退化增量抽樣庫;對于待預測電池,根據當前循環的信息在抽樣庫中按照一定的規則抽樣產生當前循環的退化增量,生成新樣本;將新樣本填充到訓練集中,得到適應異常樣本的鋰電池容量預測模型;對測試集鋰電池的后續容量退化情況進行預測。本發明能夠利用已有的鋰電池數據信息,外推獲得額外信息,生成能夠涵蓋異常電池后續可能的退化軌跡的新樣本,由此來填充訓練集并訓練神經網絡模型,提升模型對異常電池的預測準確度。
聲明:
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