SSB蓄电池优化架构的长短期记忆网络与粒子群算法融合的锂离子电池剩余使用寿命预测

2026-03-11 19:52:22

锂离子电池作为现代电力系统中关键的储能元件，其性能退化直接影响电池供电设备的可靠性。然而，由于监测数据中存在非平稳噪声干扰，以及传统深度学习模型难以在复杂的容量再生现象中有效捕捉长期依赖关系，剩余使用寿命（RUL）的精确预测仍面临重大挑战。为应对这些挑战，本研究提出了一种用于锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测的新型增强架构，命名为Enhanced PSO-LSTM，该架构在神经网络设计和数据处理方面实现了双重创新。首先，我们开发了一种时序记忆增强型LSTM（TME-LSTM），通过记忆单元反馈耦合遗忘门与输入门，以强化长期依赖关系学习。该结构与改进的动态多群粒子群优化算法（DM-PSO）相集成，实现了超参数自主调优。其次，我们建立了一套系统化的数据处理流程，包括：（1）提取九项具有物理解释性的间接健康指标（IHIs），（2）采用主成分分析法（PCA）进行降维以解决多重共线性问题，（3）通过小波去噪生成鲁棒的融合间接健康指标（FIHIs）。实验结果表明，增强型PSO-LSTM模型优于传统方法，实现了0.28%的平均绝对误差（MAE）及特征提取阶段31%的噪声衰减。该方法在实际电池健康监测应用中展现出显著潜力。

引言

锂离子电池作为电动汽车、电网基础设施和消费电子等应用的核心动力源，已成为现代社会不可或缺的组成部分。然而，反复的充放电循环会导致不可逆的效率衰减，从而系统性降低电池供电系统的性能和可靠性。为此，可靠的电池健康监测系统对其运行安全与效率至关重要。剩余使用寿命（RUL）作为表征电池健康状态的关键指标，能够实现精确的退化预测。准确的RUL估计可支持用户制定维护计划、优化更换策略，并为数据驱动的管理决策提供依据[1]。
机器学习和人工智能的快速发展推动了数据驱动方法在电池剩余使用寿命（RUL）预测与健康管理中的广泛应用[2]。当前电池RUL预测研究中，各类建模方法各具优势与局限性：决策树（DT）算法[3]凭借其简单结构提供直观可解释性，但其性能对稀疏特征和数据噪声表现出显著敏感性。随机森林（RF）方法[4]通过多棵决策树的集成学习克服了这一局限，以降低模型透明度和增加计算需求为代价实现了更强的鲁棒性。针对复杂非线性关系的建模，多层感知机（MLP）网络[5]展现出强大能力，但其在时间序列处理中的有效性仍存在局限。递归神经网络（RNN）架构[6]专为序列数据分析而设计，其固有的时间建模能力受限于梯度消失问题和计算效率不足。长短期记忆网络（LSTM）变体[7]通过创新门控机制克服了这些RNN缺陷，在保持合理计算需求的同时，实现了长期依赖关系的有效学习。双向LSTM（Bi-LSTM）[8]则通过双向处理进一步提升了性能，但代价是更高的计算成本。尽管存在这些方法论上的进步，所有方法仍面临持续挑战：包括在有限训练数据下易出现过拟合、对测量噪声和异常值敏感，以及模型复杂度与计算效率之间的根本性权衡[6][8][9][10]。
尽管所提出的LSTM架构在捕捉电池退化时序依赖性方面展现出卓越性能，但其预测精度高度依赖于关键超参数的选择。人工调参过程不仅耗时费力，且往往难以定位全局最优解。为解决这一难题并实现超参数调优自动化，群体智能算法已被广泛引入剩余使用寿命（RUL）预测领域。
在众多群体智能优化算法中，粒子群优化（PSO）因其结构简单、收敛快速而被广泛研究。然而该算法易陷入局部最优的早熟收敛现象仍是关键挑战。虽然已有研究引入非线性惯性权重、混沌理论[9]以及模拟退火或鸡群优化等增强架构[10]来缓解此问题，但其固有缺陷仍然存在。具体而言，当前许多方法仍面临粒子多样性快速丧失以及全局探索与局部开发持续失衡的问题，这些问题显著降低了求解精度。
为克服这些局限性，本研究提出一种增强型PSO-LSTM模型，其创新架构基于动态多粒子群优化（DM-PSO）算法与改进的CNN-LSTM组合，并作出三项主要贡献：首先，在数据预处理阶段，我们从数据集中提取反映电池容量退化的九项内部健康指标（IHIs），通过主成分分析（PCA）进行降维处理，随后采用基于小波分析的阈值去噪方法对降维后的数据进行去噪。其次，我们对CNN-LSTM网络架构进行关键性改进：将遗忘门与输入门耦合，并引入两条新型窥视孔连接，显著提升模型的时序记忆能力。第三，采用动态多群组方法改进粒子群优化（PSO）算法，形成DM-PSO算法，使增强后的架构能通过更精准选择的超参数进行配置。