基于IPSO-GRU的锂离子电池剩余使用寿命预测

作者：王钋; 雷敏^*; 梁娇娇; 朱登伟; 汤迪虎

来源：湖南工业大学学报, 2022, 36(04): 23-30.

• 锂离子电池
• 剩余使用寿命
• 改进粒子群
• 门控循环单元

为了提高预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)的精度，提出了一种基于改进型粒子群算法(IPSO)与门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池RUL预测模型。首先，通过改变PSO算法的惯性权重和学习因子的更新规则，提高其寻优能力；然后，通过IPSO算法优化GRU神经网络的参数选择，搭建IPSO-GRU模型。最后，利用美国国家航空航天局(NASA)公开的锂离子电池实验数据进行试验，验证IPSO-GRU模型的准确性。实验结果表明，相比于直接采用单一GRU模型，所提IPSO-GRU模型降低了容量预测误差，有效提高了锂离子电池RUL预测精度。

• 单位
  湖南工业大学; 湖南立方新能源科技有限责任公司