基于NASA数据集的锂电池SOC估算法：结合CNN、Self-Attention和LSTM的多特征SOH预测模型

简介：
本研究提出了一种创新性的电池状态估计方法，利用CNN、Self-Attention及LSTM技术处理NASA公开数据集，实现对锂电池健康状况（SOH）的精准预测。 基于NASA数据集的锂电池SOC估计算法：采用CNN-Selfattention-LSTM多特征联合SOH预测模型 使用NASA锂离子电池数据集来完成特征、SOC及SOH提取，该算法旨在通过结合多种特性实现对锂电池剩余电量百分比（SOC）的有效估计。具体而言，所使用的数据包括当前放电循环次数、放电过程中记录的电流值、电压值和温度值以及每个测量点之间的时间差等信息，并进一步考虑了每一轮次电池健康状态SOH的影响。 为了提升模型性能，在设计中引入了CNN-Selfattention-LSTM架构并加入多头注意力机制，该方法能够增强对全局特征的关注能力。此外，研究采用的Matlab版本为2023a或更新版以确保代码兼容性和执行效率。 此项目包含大量图表和可视化结果，非常适合于学术研究与论文撰写中的数据展示需求。