PSO优化的BiLSTM-Attention网络的锂电池健康状态评估

锂离子电池作为一种高效的储能元件,被广泛应用到生产生活的各个领域,其健康状态事关系统的安全性,受到越来越多的重视。基于粒子群优化算法,优化了具有注意力机制的双向长短期记忆网络,实现了锂离子电池的健康评估。首先,考虑到锂电池数据的时序特征,采取了一种双向长短期记忆网络提高预测效果,并且引入注意力机制解决信息过载问题,提高任务处理的效率和准确性。接着,利用粒子群优化算法优化网络模型结构的参数,获得高效的锂电池健康状态估计。最后,引入NASA锂离子电池数据集。实验结果验证了所提方法的有效性。