基于SDAE-Transformer-ECA网络的锂电池剩余使用寿命预测OACSCDCSTPCD
Predicting the remaining service life of lithium batteries based on the SDAE-transformer-ECA network
锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测对于提高电池使用寿命、降低异常事故的概率,起着至关重要的作用.本文结合堆叠噪声自编码器(stacked denoising auto encoder,SDAE)和变压器(transformer)的优势,提出了一种结合高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)的SDAE-Transformer-ECA的锂离子电池RUL预测网络…查看全部>>
宋兴海;张小乾;梁惠施;史梓男;李棉刚;周奎;贡晓旭
西南科技大学,四川绵阳 621010西南科技大学,四川绵阳 621010清华四川能源互联网研究院,四川 成都 610213清华四川能源互联网研究院,四川 成都 610213清华四川能源互联网研究院,四川 成都 610213清华四川能源互联网研究院,四川 成都 610213清华四川能源互联网研究院,四川 成都 610213
动力与电气工程
锂离子电池SDAETransformer注意力机制剩余使用寿命预测
lithium-ion batterySDAEtransformerattention mechanismremaining useful life prediction
《储能科学与技术》 2023 (10)
3181-3190,10
国家自然科学基金面上项目(62102331)四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0839).
评论