锂电池寿命预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测

预测效果

基本介绍

【锂电池剩余寿命RUL预测案例】

锂电池寿命预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测（完整源码和数据）

1、提取NASA数据集的电池容量，以历史容量作为输入，采用迭代预测的方法对容量进行预测；

2、利用麻雀算法优化 SVR 核参数(选择最佳的SVM核函数参数c和g)，通过仿真结果可知SSA-SVR 方法可以提供更精确的电池 RUL预测结果。

3.程序内注释详细，excel数据，方便替换数据。

4.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，迭代优化图，相关分析图，运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。

5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

锂离子电池(Lithium-ion batteries，LIBs)的剩余使用寿命(remaining useful life，RUL)预测在电池故障预测与健康管理(prognostics and health management，PHM)中起着十分重要的作用。准确预测电池RUL 可以提前对存在安全隐患的电池进行维护和更换，以确保储能系统安全可靠。提出一种基于麻雀优化和支持向量回归(SSA-SVR)的方法，可有效提高锂离子电池RUL 预测的准确性。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab基于SSA-SVR麻雀优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测。

%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口 
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load('B0005.mat')
m1=616; %有616个数据
n1=168; %有168个discharge放电数据
[~,index] = sortrows({B0005.cycle.type}.');
B0005.cycle = B0005.cycle(index);
clear index  %以上3行为将type排序
A=zeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j=1;
for i=171:338A(j,1)=B0005.cycle(i).data.Capacity;i=i+1;j=j+1;
end
% 6号电池
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);%%  仿真预测
[t_sim1, error_1] = svmpredict(t_train, p_train, model);
[t_sim2, error_2] = svmpredict(t_test , p_test , model);%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
T_sim1 =T_sim1';
T_sim2 =T_sim2';
%%  适应度曲线
figure;
plot(1 : length(curve), curve, 'LineWidth', 1.5);
title('SSA-SVR适应度曲线', 'FontSize', 10);
xlabel('迭代次数', 'FontSize', 10);
ylabel('适应度值', 'FontSize', 10);
grid

参考资料

[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