預測效果

基本介紹

【鋰電池剩余壽命RUL預測案例】

鋰電池壽命預測 | Matlab基于SSA-SVR麻雀優化支持向量回歸的鋰離子電池剩余壽命預測（完整源碼和數據）

1、提取NASA數據集的電池容量，以歷史容量作為輸入，采用迭代預測的方法對容量進行預測；

2、利用麻雀算法優化 SVR 核參數(選擇最佳的SVM核函數參數c和g)，通過仿真結果可知SSA-SVR 方法可以提供更精確的電池 RUL預測結果。

3.程序內注釋詳細，excel數據，方便替換數據。

4.程序語言為matlab，程序可出預測效果圖，迭代優化圖，相關分析圖，運行環境matlab2020b及以上。評價指標包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。

5.代碼特點：參數化編程、參數可方便更改、代碼編程思路清晰、注釋明細。

鋰離子電池(Lithium-ion batteries，LIBs)的剩余使用壽命(remaining useful life，RUL)預測在電池故障預測與健康管理(prognostics and health management，PHM)中起著十分重要的作用。準確預測電池RUL 可以提前對存在安全隱患的電池進行維護和更換，以確保儲能系統安全可靠。提出一種基于麻雀優化和支持向量回歸(SSA-SVR)的方法，可有效提高鋰離子電池RUL 預測的準確性。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式：私信博主回復Matlab基于SSA-SVR麻雀優化支持向量回歸的鋰離子電池剩余壽命預測。

%% 清空環境
clear;%清工作區
clc;%清命令
close all;%關閉所有的Figure窗口 
format compact;%壓縮空格
tic;%開始計時
%% 005號電池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616個數據
n1=168; %有168個discharge放電數據
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行為將type排序
A=zeros(168,1); %A矩陣為168行1列的零矩陣
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6號電池
load('B0006.mat')
m2=616;
n2=168;
[~,index] = sortrows({B0006.cycle.type}.');
B0006.cycle = B0006.cycle(index);
clear index
B=zeros(168,1);
j=1;
for i=171:338B(j,1)=B0006.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
estc = Best_pos(1, 1);  
bestg = Best_pos(1, 2); %%  建立模型
cmd = [' -t 2 ', ' -c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg), ' -s 3 -p 0.085 '];
model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);%%  仿真預測
[t_sim1, error_1] = svmpredict(t_train, p_train, model);
[t_sim2, error_2] = svmpredict(t_test , p_test , model);%%  數據反歸一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
T_sim1 =T_sim1';
T_sim2 =T_sim2';
%%  適應度曲線
figure;
plot(1 : length(curve), curve, 'LineWidth', 1.5);
title('SSA-SVR適應度曲線', 'FontSize', 10);
xlabel('迭代次數', 'FontSize', 10);
ylabel('適應度值', 'FontSize', 10);
grid

參考資料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501