基于多尺度卷积时序网络与Informer架构的锂离子电池荷电状态高精度预测模型

针对锂离子电池SOC预测中传统方法难以处理复杂动态行为及多源数据的问题，研究人员提出融合多尺度卷积时序网络(MconvTCN)与Informer架构的深度学习模型，结合傅里叶变换提升特征提取能力。实验表明该模型MAE和RMSE较传统方法平均提升28.04%和33.24%，为电池管理系统提供了高精度实时预测方案。

　　

随着全球能源转型加速，锂离子电池作为实现低碳经济的核心技术，在电动汽车和储能系统中扮演关键角色。然而，电池性能监测面临严峻挑战——传统方法难以应对复杂动态工况下的荷电状态（State of Charge, SOC）预测，导致管理效率低下。现有物理模型依赖精确参数标定，而数据驱动方法又受限于计算复杂度与噪声干扰，亟需开发兼顾精度与实时性的新型算法。

针对这一难题，研究人员开发了MconvTCN-Informer混合深度学习模型。该模型创新性地将多尺度卷积时序网络（Multi-scale Convolutional Temporal Network, MconvTCN）与Informer架构结合，通过傅里叶变换（Fourier Transform, FT）增强频域特征提取能力。实验采用PyTorch平台和NVIDIA 3080TI GPU加速，在两类数据集上验证显示：相较传统方法，模型平均绝对误差（MAE）降低28.04%，均方根误差（RMSE）改善33.24%，显著提升了复杂工况下的预测稳定性。这项发表于《Journal of Energy Storage》的研究，为电池管理系统（Battery Management System, BMS）提供了突破性解决方案。

关键技术包括：1）多尺度卷积模块设计不同尺寸卷积核，同步捕捉短时波动与长期趋势；2）引入膨胀卷积（Dilated Convolution）扩大感受野；3）傅里叶变换提取频域周期性特征；4）Informer架构的Prob稀疏自注意力机制优化长序列建模。

【数据处理与融合技术】
通过膨胀卷积构建时序卷积网络（TCN），利用指数级增长的感受野捕获长程依赖，避免循环神经网络（RNN）的梯度消失问题。

【MconvTCN模块】
设计多尺度并行卷积分支，3×1、5×1、7×1卷积核分别提取不同时间尺度的特征，通过特征拼接实现跨尺度信息融合。

【实验设置】
在恒流充放电、动态应力测试等复杂工况下，采用电压、电流、温度等多源传感器数据作为输入，以0.5秒间隔采样构建时间序列。

【结论】
该模型通过多模块协同：MconvTCN处理局部细节与全局趋势，FT解析周期特征，Informer建模长时依赖，最终实现SOC预测误差率低于1.5%。特别是在电池老化后期仍保持稳定性能，解决了传统方法在数据分布偏移时的失效问题。

这项研究的突破性在于：首次将多尺度时空特征提取与频域分析结合，为复杂动态系统的状态预测建立了新范式。其工程价值体现在三方面：1）实时性满足电动汽车毫秒级决策需求；2）抗噪声特性适配工业场景；3）模块化设计可扩展至其他时序预测任务。随着边缘计算设备算力提升，该技术有望成为下一代BMS的核心算法标准。