[发明专利]电池寿命预测方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种电池寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取电池的容量衰减数据，所述容量衰减数据包括电池的循环次数以及每一次循环时电池的放电容量；

根据所述容量衰减数据作为训练集数据进行模型训练，获得电池寿命预测模型的模型参数，其中，所述模型参数包括电池容量的非周期变化趋势参数、周期变化趋势参数和波动变化趋势参数；

根据所述模型参数建立电池寿命预测模型；

将待预测的电池的容量衰减数据输入所述电池寿命预测模型获得电池寿命的预测数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电池的容量衰减数据之后，所述方法还包括：

计算各所述容量衰减数据的均值；

根据所述均值计算所述容量衰减数据的方差；

根据所述均值和所述方差对所述容量衰减数据进行标准化处理，其中，标准化处理是通过以下公式进行的：

其中，为x_i的标准化结果，C为容量衰减数据的集合，x_i代表C中的第i个容量衰减数据，μ_C为C的均值，为C的方差，ε为预设调整因子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述容量衰减数据作为训练集数据进行模型训练，包括：

确定粒子群优化算法的粒子速度更新参数；

根据速度更新量确定粒子群优化算法的粒子位置更新参数；

以所述容量衰减数据作为训练集数据，以目标参数为粒子，利用粒子群优化算法根据预设损失函数迭代更新粒子速度更新参数和粒子位置更新参数，获得所述目标参数的最优值作为模型参数，其中，所述目标参数包括电池容量的非周期变化趋势参数、周期变化趋势参数和波动变化趋势参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定粒子群优化算法的粒子速度更新参数，包括：

将以下公式作为所述目标参数的速度更新公式：

v_id(t+1)＝ωv_id(t)+c₁r_id1(t)(p_id(t)-X_id(t))+c₂r_id2(t)(p_gd(t)-X_id(t))；

其中，v_id(t+1)为第i个目标参数在第t+1次迭代中第d个维度上的速度，ω为预设惯性权重，v_id(t)第i个目标参数在第t次迭代中第d个维度上的速度，X_id(t)为第i个目标参数在第t次迭代中第d个维度上的位置，c₁和c₂为预设加速常数，r_id1(t)和r_id2(t)为预设的随机数，p_id(t)为第i个目标参数在t时刻的个体历史极值在第d个维度上的值，p_gd(t)为第i个目标参数在t时刻的全局极值在第d个维度上的值；

所述根据速度更新量确定所述目标参数的粒子位置更新参数，包括：

将以下公式作为所述目标参数的位置更新公式：

X_id(t+1)＝X_id(t)+v_id(t+1)；

其中，X_id(t+1)为i个目标参数在第t+1次迭代中第d个维度上的位置。