基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法

一种基于DICEEMDAN与混合深度学习的储能锂电池寿命预测方法，属于数据处理、锂电池寿命预测领域，首先，将锂电池容量数据使用DICEEMDAN进行分解降噪重构处理，得到多个子序列，通过改进的双向时序卷积网络对高频子序列进行特征提取，针对不同频率的子序列存在的不同数据特性，设计了一种差异化混合深度神经网络，将提取到的特征数据作为深度神经网络的输入，最后使用优化权重的方式对多个神经网络预测进行整合，得到最终的预测结果。本发明在实际锂电池老化数据集上得到了验证，实验结果表明，对于储能锂电池剩余使用寿命的预测具有较高的准确性。