Key points are not available for this paper at this time.
يعد التنبؤ الدقيق بالعمر المتبقي المفيد لبطارية الليثيوم (RUL) أمرًا حاسمًا لأنظمة إدارة البطارية لمراقبة حالة صحة البطارية. ومع ذلك، يظل التنبؤ بالعمر المتبقي المفيد تحديًا بسبب عدم استقرارية السعة الناتجة عن ظواهر تجديد السعة. لذلك، تقترح هذه الدراسة إطارًا جديدًا لتوقع RUL يجمع بين استراتيجية التحلل ذو المرحلتين مع معمارية Informer-LSTM متعددة التوازي. أولاً، يتم استخدام تحلل STL لتحليل تسلسل السعة إلى مكونات الاتجاه والموسم والوحدات المتبقية. ثم تقوم طريقة VMD بتحسين المكون المتبقي من STL، وتستخرج الإشارات الفرعية متعددة المقاييس الكامنة. بعد ذلك، يتم بناء شبكة توقع ثنائية القناة بالتوازي: تلتقط فرع Informer الاعتمادات الطويلة المدى العالمية لمنع انحراف الاتجاه، بينما يقوم فرع LSTM بنمذجة الديناميكيات غير الخطية المحلية لإعادة بناء التقلبات المرتبطة بتجديد السعة. تُظهر التجارب على مجموعة بيانات ناسا أن هذا الإطار يحقق MAE أقل من 0.0109، وRMSE أقل من 0.0160، وR2 أعلى من 0.9950. تؤكد التحقق الإضافي على مجموعة بيانات بطارية أكسفورد قدرة النموذج العامة القوية تحت الظروف الديناميكية، مع MAE يبلغ 0.0017. هذا يظهر أيضًا أن إطار التنبؤ بالعمر المتبقي المفيد المقترح يحقق دقة وتماسك متزايدين بشكل كبير، مما يوفر حلاً موثوقًا لرصد حالة صحة البطارية في أنظمة إدارة البطارية.
درس هي وآخرون (سات ،) هذا السؤال.