基于多注意力长短期记忆扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态高精度估计方法研究

为解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计中存在的非线性、噪声干扰和温度敏感性等问题，研究人员提出了一种改进的多注意力长短期记忆扩展卡尔曼滤波(MALSTM-EKF)模型。该模型通过多注意力机制增强特征提取能力，结合EKF实现噪声过滤和状态修正，在-10~50°C宽温域和动态工况下实现RMSE 0.343%的高精度估计，为电动汽车和可再生能源系统的电池管理提供了可靠解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，锂离子电池作为电动汽车(EV)和可再生能源系统的核心储能单元，其精确的荷电状态(State of Charge, SOC)估计直接关系到系统安全与能效。然而，SOC作为电池内部状态变量无法直接测量，且受温度波动、动态负载和电池老化等多重因素影响，传统估计方法如安时积分法存在累积误差，而基于等效电路模型的方法难以适应复杂工况。特别是在极端温度(-10~50°C)条件下，电池非线性特性加剧，使得SOC估计成为国际公认的技术难题。

针对这一挑战，内蒙古工业大学联合罗伯特戈登大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果，提出融合多注意力机制的长短期记忆网络(MALSTM)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的混合模型。研究采用马里兰大学A123 18650 LiFePO₄
电池公开数据集，覆盖DST、FUDS和US06三种动态驾驶循环工况，通过300次epoch训练优化网络参数。关键技术包括：1) 多头注意力机制动态分配输入特征权重；2) LSTM捕捉长程时间依赖性；3) EKF进行实时状态校正；4) 温度补偿算法增强环境适应性。

实验分析
在-10°C至50°C宽温域测试中，模型展现出卓越的鲁棒性。对比传统LSTM和自适应EKF(AEKF)，MALSTM-EKF的RMSE降低42.7%，MAE改善38.2%，且方差分析(ANOVA)证实性能差异具有统计学意义(p<0.05)。

结果讨论
多注意力机制有效识别关键时间步特征，如在US06急加速工况下将电流波动特征的注意力权重提升至0.78±0.05。EKF校正环节使电压噪声引起的误差波动幅度减少61.3%。温度补偿模块在-10°C低温下的估计误差控制在1.5%以内，显著优于未补偿模型的4.2%。

结论
该研究开创性地将注意力机制引入电池状态估计领域，构建的MALSTM-EKF模型在精度(RMSE 0.343%)、收敛速度(提前50 epoch达到稳定)和跨温度适应性三方面实现突破。其创新点在于：1) 通过注意力权重可视化实现模型可解释性；2) 双阶段架构兼顾深度学习特征提取与传统滤波优势；3) 为BMS设计提供即插即用模块。这项技术不仅可提升EV续航里程估算精度15%以上，对电网级储能系统的SOC协同估计也具有重要应用价值。未来研究可进一步探索电池老化与注意力权重变化的关联规律。