本申請涉及新能源電力系統(tǒng)儲能領(lǐng)域，特別是涉及一種基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源需求的增長和環(huán)境保護意識的提升，關(guān)于新能源技術(shù)，尤其是鋰電池儲能技術(shù)正在快速發(fā)展。鋰電池作為儲能系統(tǒng)的核心部件，其性能直接關(guān)系到整個儲能系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性。在新能源發(fā)電和電動汽車等應用場景中，鋰電池的循環(huán)壽命是決定系統(tǒng)運行成本和安全穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。然而，鋰電池的循環(huán)壽命會受到多種復雜因素的影響，包括但不限于充放電電流、溫度、荷電狀態(tài)、以及循環(huán)次數(shù)等。這些因素不僅使得鋰電池的壽命預測變得復雜，也增加了電池管理系統(tǒng)對電池狀態(tài)監(jiān)測和管理的難度。傳統(tǒng)的鋰電池循環(huán)壽命預測方法主要依賴于經(jīng)驗模型或基于單一變量的線性模型，這些方法往往難以準確反映電池在實際復雜工況下的衰減特性。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，基于機器學習的鋰電池壽命預測方法逐漸成為研究熱點。通過對大量實際運行數(shù)據(jù)的分析和建模，可以更精準地預測電池的壽命衰減趨勢，從而實現(xiàn)對電池全生命周期的科學管理與優(yōu)化。準確的鋰電池循環(huán)壽命預測方法不僅可以幫助優(yōu)化儲能系統(tǒng)的設計和運營策略，延長電池使用壽命，還可以有效降低系統(tǒng)運行成本，提升新能源利用效率，為構(gòu)建更加穩(wěn)定、可靠的能源系統(tǒng)提供重要支撐。這一領(lǐng)域的研究與技術(shù)進步，對推動新能源和儲能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

2、目前的鋰電池循環(huán)壽命預測方法存在無法準確反映鋰電池的老化特征與健康狀態(tài)之間的對應關(guān)系，鋰電池壽命預測的可解釋性差預測結(jié)果不準確，預測模型適用范圍小等問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法及系統(tǒng)，可提高鋰電池壽命預測的可解釋性和計算效率，擴大預測模型的適用范圍。

2、為實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┝巳缦路桨浮?/p>

3、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，所述方法包括：獲取多個鋰電池的老化特征矩陣；所述老化特征矩陣包括：健康狀態(tài)序列和老化特征序列；所述健康狀態(tài)序列是由每個鋰電池每個循環(huán)圈數(shù)的健康狀態(tài)構(gòu)成的序列；將多個鋰電池的老化特征矩陣代入mamba模型進行訓練，并根據(jù)訓練好的mamba模型提取每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣序列；根據(jù)每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣序列通過范數(shù)計算和變分模態(tài)分解，得到每個鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列；所述目標循環(huán)壽命預測點為候選循環(huán)壽命預測點中相關(guān)性最大的預測點；所述候選循環(huán)壽命預測點為經(jīng)范數(shù)計算后得到的鋰電池的隱狀態(tài)矩陣范數(shù)序列曲線中與鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列具有相關(guān)性的預測點；所述鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列根據(jù)所述健康狀態(tài)序列索引得到；基于所有鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列，和，所有鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列，構(gòu)建鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型；獲取待預測鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列，并代入鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型，計算得到待預測鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列。

4、第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機系統(tǒng)，包括：存儲器、處理器以存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)上述中任一項所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法。

5、根據(jù)本申請?zhí)峁┑木唧w實施例，本申請公開了以下技術(shù)效果。

6、本申請通過將鋰電池的老化特征矩陣代入mamba模型進行訓練，并利用訓練好的模型提取每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣序列，從歷史的時序數(shù)據(jù)中學習電池老化特征與健康狀態(tài)之間的關(guān)系，提高了模型計算效率，進而提高了鋰電池壽命預測的可解釋性；通過范數(shù)計算將三維形式的隱狀態(tài)矩陣序列轉(zhuǎn)為一維形式的隱狀態(tài)矩陣范數(shù)序列，放大了鋰電池電池老化內(nèi)部隱藏狀態(tài)在時間序列上的變化規(guī)律，提高了壽命預測的代表性；通過變分模態(tài)分解提取到提取每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣范數(shù)主模態(tài)序列，降低了噪聲造成的干擾誤差，提高了模型的魯棒性；通過分析所有鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列，和，所有鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列的相關(guān)性確定循環(huán)壽命預測點，考慮了不同鋰電池在循環(huán)老化過程中的共性，以此構(gòu)建的帶鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型，擴大了預測模型的適用范圍。

技術(shù)特征：

1.一種基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，所述基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，獲取多個鋰電池的老化特征矩陣，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，將多個鋰電池的老化特征矩陣代入mamba模型進行訓練，并根據(jù)訓練好的mamba模型提取每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣序列，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，根據(jù)每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣序列通過范數(shù)計算和變分模態(tài)分解，得到每個鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列，具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，所述隱狀態(tài)矩陣范數(shù)序列的計算公式如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，所述目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列的計算公式如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，基于所有鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列，和，所有鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列，構(gòu)建鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，所述mamba模型如下：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法，其特征在于，所述鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型如下：

10.一種計算機系統(tǒng)，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序以實現(xiàn)權(quán)利要求1-9中任一項所述的基于mamba模型的鋰電池壽命預測方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種基于Mamba模型的鋰電池壽命預測方法及系統(tǒng)，涉及新能源電力系統(tǒng)儲能領(lǐng)域，包括：獲取多個鋰電池的老化特征矩陣，并代入Mamba模型進行訓練，并根據(jù)訓練好的模型提取每個鋰電池的隱狀態(tài)矩陣序列，并通過范數(shù)計算和變分模態(tài)分解，得到每個鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列；基于所有鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列，和，所有鋰電池的目標循環(huán)壽命預測點對應的循環(huán)圈數(shù)序列，構(gòu)建鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型；根據(jù)鋰電池壽命預測的線性關(guān)系模型，計算得到待預測鋰電池的目標健康狀態(tài)所對應的循環(huán)圈數(shù)序列。本申請?zhí)岣吡虽囯姵貕勖A測的可解釋性和計算效率，擴大了預測模型的適用范圍。

技術(shù)研發(fā)人員：慈松,李超凡,李凱,李學峰,王運方,柏緒恒,劉洪業(yè),張明
受保護的技術(shù)使用者：云儲新能源科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6