26年WP信息与计算科学多源特征融合与 LightGBM 的锂电池剩余寿命预测2.65-AI6.86_1全日(20919字).docx

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WHKJ 大学本科毕业论文I摘要锂电池是目前新能源领域应用最广泛的储能器件，准确掌握它的健康状态 (State of Health, SOH)、预测剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)，对储能系统安全稳定运行至关重要。但电池在循环使用中，退化过程受温度、电流、材料老化多种因素耦合影响，呈现强非线性和明显的个体差异，而且退化信息散在容量、内阻、电压这些信号里。传统方法往往难以同时兼顾预测精度和泛化能力。针对上述问题，本文提出了一种基于多源特征融合与物理约束增强的锂电池寿命预测方法。首先，从原始充放电数据中提取容量、内阻、增量容量(dQ/dV)、充放电能...

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