Predicción de la duración de la batería de litio | Pytorch implementa la predicción de la duración de la batería de litio basada en transformadores (conjunto de datos de la NASA)


Lista de efectos

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Resumen del artículo

Pytorch implementa la predicción de la duración de la batería de litio basada en transformadores, el entorno es pytorch 1.8.0, pandas 0.24.2

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A medida que aumenta el número de cargas y descargas, el rendimiento de las baterías de litio disminuye gradualmente. El rendimiento de la batería se puede expresar en términos de capacidad, por lo que la predicción de vida (RUL) se puede definir de la siguiente manera:
SOH(t)=CtC0×100%,
donde C0 representa la capacidad nominal y Ct representa la capacidad en el tiempo t. . Cuando el SOH cae al 70-80%, la batería se puede desechar. Lo que queremos hacer es utilizar los datos históricos de la batería, como la corriente, el voltaje y la capacidad, para modelar la tendencia a la baja de la batería. Luego, use el modelo entrenado para predecir el RUL de la batería.

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