基于CNN-GRU-Attention的超级电容器剩余寿命预测研究OA

超级电容器因其长循环寿命、高功率密度和宽工作温度范围,在多个领域被广泛应用。准确地预测超级电容器剩余寿命能够提前预知故障,保障工业设备可靠安全运行,有助于优化储能系统管理,提升系统整体效能。为准确评估其剩余使用寿命,提出一种融合注意力机制与门控循环单元的卷积神经网络(CNN-GRU-Attention)预测方法。该模型结合CNN的特征提取能力、GRU的时间序列分析能力和注意力机制的动态特征选择能力,显著提升预测精度与鲁棒性。实验共使用33000个数据点,按8∶2的比例随机划分为训练集和测试集。模型在测试集上的RMSE、MAE和R^(2)分别为0.1790、0.1513和0.9493(电容数据已归一化至[0,1]区间)。通过进行消融实验及与多种模型对比实验,所提模型在预测的初始阶段和后期均能准确跟踪电容容量的衰减趋势,其预测误差显著低于对比模型CNN、GRU及CNN-GRU,且波动小,表明模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力,可为超级电容器剩余使用寿命预测提供可靠方法。