基于卷积神经网络增强特征提取的锂离子电池剩余寿命快速精准预测模型

本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与概率稀疏自注意力机制（Prob-Sparse Self-Attention）的卷积-概率稀疏-Transformer（CPT）模型，用于锂离子电池（LIBs）健康状态（SOH）的高效预测。通过提取电压、电流、温度等84项特征并筛选14项关键指标，模型在公开数据集和自测数据中均表现出色：计算时间较传统Transformer减少3.2倍，长周期预测（10/20/30步）准确率提升112%，为电池寿命远程监测提供了创新解决方案。

　　

Highlight

本研究亮点在于：

1. 1.

   固定长度统计特征：对每个循环周期的数据通道（如电压、电流）提取最大值、最小值、平均值等6项统计量，将变长时间序列转化为固定长度向量，结合卷积框架增强特征，实现全自动化标准化处理。

2. 2.

   快速训练模型：概率稀疏自注意力（Prob-Sparse Self-Attention）机制将点乘计算复杂度从指数级降至对数级，配合卷积特征增强后，模型可快速达到目标精度。

3. 3.

   高精度预测能力：在公开数据集和100Ah/74Ah大容量电池自测数据中，模型对10/20/30步长预测均保持优异性能，误差指标（MSE/MAE/MAPE）显著优于传统模型。

Experimental test datasets

测试平台使用100Ah和74Ah的NCM-石墨电池（CATL），在25°C恒温箱中进行循环寿命测试。公开数据集包含300+次循环的3.2Ah电池数据，自测数据涵盖200次循环的大容量电池电压、电流、温度等参数。

Feature extraction

图2-3显示电池容量随循环次数显著衰减（BN-100比BN-74更剧烈）。从电压、dQ/dV等原始数据中提取84项特征，筛选出14项与容量退化强相关的核心特征，如温度波动方差、电压曲线峰度等。

Convolutional neural network features

卷积神经网络（CNN）通过定制化卷积核抽象关键特征，配合最大池化提取区域重要性值。统计特征经CNN二次增强后，模型对非线性衰减模式的捕捉能力显著提升。

Error analysis

采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）评估性能。测试集（后20%数据）结果显示，CPT模型在BN-100和BN-74数据集上的预测误差较LSTM/Transformer降低50%以上。

Conclusion

CPT模型通过标准化数据处理、卷积特征增强和概率稀疏注意力机制的三重优化，实现了长周期电池寿命预测精度与计算效率的平衡，为储能系统（ESS）的智能化管理提供了新范式。