基于 DWD-SVR模型的锂离子电池剩余使用寿命预测

（来源：太阳能杂志）厦门市股票杠杆信息中心

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2023-1737　文章编号：0254-0096（2025）02-0052-08

王小明1，2，何　叶1，王路路1，吴红斌1，徐　斌2，赵文广2

（1. 新能源利用与节能安徽省重点实验室（合肥工业大学），合肥 230009；

2. 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院，合肥 230601）

摘　要：针对锂离子电池容量退化特性的非线性和多尺度特性，提出一种基于离散小波分解（DWD）和支持向量回归（SVR）模型的锂离子电池 RUL预测方法。首先，利用 DWD对容量时间序列进行多尺度解耦，以降低局部再生和波动现象对预测结果的影响；其次，利用 K-均值聚类方法将各尺度信号中样本熵与排列熵相近的子序列进行聚类，根据聚类结果将复杂度与随机性相近的子序列进行重构，以减少建模次数，提高预测效率；最后，通过 SVR预测模型精确捕捉不同尺度下容量信号的变化情况，实现电池 RUL准确预测。实验结果表明，提出的基于 DWD-SVR 模型的锂离子电池 RUL预测方法能在保证全局退化趋势预测准确性的同时对波动进行及时地响应，可提高预测性能。

关键词：锂离子电池；支持向量回归；K-均值聚类；剩余使用寿命；离散小波分解

中图分类号：TM911.3 文献标志码：A厦门市股票杠杆信息中心