【摘 要】
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准确预测锂电池的剩余使用寿命（remaining useful life，RUL）可以及时了解电池内部的性能退化情况，降低电池的使用风险并为日常维护提供可靠的理论依据。为了提高预测结果的准确性和稳定性，提出了一种基于集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）、门控循环单元网络（gated recurrent unit，GRU）和多元线性
【基金项目】
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湖北省重点研发计划项目（2021BGD013）； 太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室开放基金项目（HBSEES202214）；
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准确预测锂电池的剩余使用寿命（remaining useful life，RUL）可以及时了解电池内部的性能退化情况，降低电池的使用风险并为日常维护提供可靠的理论依据。为了提高预测结果的准确性和稳定性，提出了一种基于集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）、门控循环单元网络（gated recurrent unit，GRU）和多元线性回归（mixed logistic regression，MLR）相结合的锂电池RUL预测模型。该模型首先采用EEMD算法将锂电池容量数据分解为若干个高频分量和低频分量，以此减少容量数据中的噪声干扰，然后针对各个分量的特点，分别利用GRU和MLR网络基于获得的高频和低频序列建立预测子模型，最后叠加融合各个子模型的预测值得到锂电池的RUL结果，通过使用NASA和Oxford提供的锂电池公开数据，并采用不同的预测起点与其他单一模型和组合模型进行对比。实验结果表明，EEMD-GRU-MLR预测模型能够提供准确的RUL结果，相比于LSTM、GRU和EEMD-GRU预测模型，最大平均绝对误差分别降低了0.0311、0.0234、0.0182，最大均方根误差分别降低了0.0235、0.0153、0.0098，证明了本模型具有较好的锂电池RUL预测能力。
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