基于相位空间重构和多空间注意力机制的锂电池RUL预测方法

    公开(公告)号:CN119959776A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510284779.2

    申请日:2025-03-11

    Abstract: 基于相位空间重构和多空间注意力机制的锂电池RUL预测方法,包括:1)获取锂电池每个充放电循环中的充电电流和电压序列;2)构建容量相位空间重构模型,并输入获取的数据,得到容量相位空间重构矩阵;3)将容量相位空间重构矩阵划分在不同的子空间;4)计算不同子空间的注意力得分,并组合为多空间注意力矩阵;5)构建离线RUL预测模型;6)采集待预测锂电池的充电电流序列和充电电压序列,将采集的数据依次输入容量相位空间重构模型、离线RUL预测模型,得到预测的RUL。本发明利用C‑C算法对锂电池退化容量进行时空嵌入,重构多维子空间中的退化模式和趋势,并结合多空间注意力机制,动态选择性地调整不同退化速率阶段的权重,以提高预测精度。

    光伏发电功率预测方法、装置和非易失性存储介质

    公开(公告)号:CN119627869A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411666352.0

    申请日:2024-11-20

    Abstract: 本发明公开了一种光伏发电功率预测方法、装置和非易失性存储介质。其中,该方法包括:获取历史时间段内光伏电站包括的多个光伏发电设备各自的历史发电数据;根据多个光伏发电设备各自的历史发电数据,将多个光伏发电设备分组,得到多组光伏发电设备;根据多个光伏发电设备各自的历史发电数据,确定多组光伏发电设备各自的发电功率;根据多组光伏发电设备各自的发电功率,分别构建多个特征图;将多个特征图分别输入预先训练的多个卷积神经网络模型中,由多个卷积神经网络模型分别输出多组光伏发电设备各自的预测功率;根据多组光伏发电设备各自的预测功率,确定光伏电站的发电功率。本发明解决了相关技术中对光伏发电预测功率的效率低的技术问题。

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