基于CVDP复合健康指标与BiLSTM–WGAN-GP深度学习框架的锂离子电池寿命预测研究

《Journal of the Energy Institute》：A deep learning framework integrated with a composite health indicator for lithium-ion battery life prediction

本文提出了一种创新的锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测框架，该框架融合了多阶段复合健康指标（CVDP）和双向长短期记忆-带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（BiLSTM–WGAN-GP）。CVDP指标通过冠豪猪优化器（CPO）、变分模态分解（VMD）、分散熵（DE）和主成分分析（PCA）构建，有效表征电池非线性、多阶段退化行为；BiLSTM–WGAN-GP模型则通过双向时间依赖学习和对抗生成增强数据多样性。实验表明，该方法在牛津电池数据集上实现了0.9981的R2值和18.9%的均方误差降低，展现出高精度、强鲁棒性和良好泛化能力，为储能系统安全评估提供了实用方案。

　　

亮点

多阶段融合策略构建CVDP健康指标

为了有效表征锂离子电池（LIBs）复杂、非线性且受噪声污染的退化行为，本研究提出了一种新颖的多阶段融合策略来构建复合健康指标CVDP。该指标旨在作为后续RUL预测的信息丰富且可解释的输入，以解决传统单阶段或启发式指标的局限性。

实施细节

本节详细阐述了复合健康指标CVDP的构建过程，以及集成BiLSTM和WGAN-GP的深度预测模型的实现。内容包括健康指标生成、多源特征提取与融合，以及RUL预测模型的设计。

实验设计

本节阐述了实验设置，包括数据预处理、使用冠豪猪优化器（CPO）算法进行VMD参数优化、模型训练协议、通过WGAN-GP进行数据增强以及性能评估标准。提出的基于BiLSTM–WGAN-GP的RUL预测框架的综合工作流程总结在算法1中，该算法集成了数据准备、基于WGAN-GP的数据增强、BiLSTM训练和RUL评估阶段。

结果与讨论

本节从准确性、稳定性和泛化性方面对提出的CVDP健康指标和BiLSTM–WGAN-GP预测模型进行了全面评估。通过对比分析和消融实验验证了该方法的有效性。

结论与未来工作

本研究通过将多阶段复合健康指标（CVDP）与BiLSTM–WGAN-GP模型相结合，提出了一个鲁棒且可解释的锂离子电池RUL预测框架。CVDP指标通过CPO引导的VMD、分散熵（DE）和PCA构建，有效捕捉了非线性退化行为并抑制了噪声干扰。BiLSTM–WGAN-GP模型则通过双向时间学习和对抗生成进一步增强了训练稳定性和泛化能力。