CN116679211A - 一种锂电池健康状态的预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种锂电池健康状态的预测方法，预先获取锂电池历史使用数据，并对其进行预处理；建立锂电池二阶等效电路模型；对供需优化算法SDO进行改进得到ISDO算法；将数学形式嵌入到ISDO算法中，计算得到锂电池的SOH1；将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练，得到优化后的两个模型，从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3；将得到的三种模型的锂电池SOH输出数据，通过自适应加权方法进行数据融合，得到融合后最终的的锂电池健康状态。本发明解决了单一数据驱动模型通用性差和单一等效电路模型精度不高的问题，提升锂电池健康状态检测结果的准确性。

Description

一种锂电池健康状态的预测方法

技术领域

本发明属于锂电池健康状态检测技术领域，具体涉及一种锂电池健康状态的预测方法。

背景技术

锂电池的健康状态(SOH,State of Health)反映了锂电池组的安全性能和容量衰减程度，主要描述参数有总容量的衰减和锂电池内阻的变化等；然而锂电池在退化过程中发生故障会直接影响机器设备的正常运转，甚至会导致严重的安全事故及财产损失，从应用的角度对锂电池健康状况进行科学的估计和预测，进一步指导锂电池运行和维护，构建锂电池的状态监测和健康管理系统，防止锂电池过充、过放、估计锂电池性能状态和预测锂电池状态演变，是实现锂电池长时间可靠工作的重要参数，对于锂电池系统的任务决策、防止灾难性事故的发生具有重要意义。

电池SOH的标准定义是指在一定条件下，锂电池所能充入或放出的电量(电池当前的容量值)与电池标称容量的比值。锂电池内部化学反应复杂，难以通过建立物理模型准确反映电池内部状态，但是近几年随着计算机硬件和算法的提高，数据驱动已经成为主流方向，它的特点是，在不需要了解锂电池内部复杂的化学反应机理，只需监测电压电流等易于测量的参数和历史样本数据就能实现对新电池的健康状态在线预测。但也存在着很大的弊端，单一预测模型存在偶然性大，鲁棒性差的缺点不能充分表征电池的健康状态信息。

为此，本发明给出一种基于等效电路-数据驱动模型的锂电池剩余容量预测方法，该方法适用于工作在不同工况下的锂电池容量的预测，模型融合的思想是将多个模型按照一定方式进行组合，以期望得到比单个模型更好的效果。多模型结合综合考虑了电池工作时内部化学反应，而且能够精确模拟电池外部动态响应。与实际更相符，为锂电池健康状态预测提供了一种新思路。

发明内容

发明目的：针对现有单一模型预测锂电池SOH预测精度不高，鲁棒性较差的问题，本发明提供一种锂电池健康状态的预测方法，对提高锂电池健康状态估计模型精度有显著改进。

技术方案：本发明提出一种锂电池健康状态的预测方法，包括以下步骤：

(1)预先获取锂电池历史使用数据，并对其进行预处理；

(2)建立锂电池二阶等效电路模型，并将等效电路模型方程变换为包含电池的端电压、开路电压、电流和待求参数的数学形式；

(3)对供需优化算法SDO进行改进，采用多内核学习方法对迭代过程中种群的位置进行局部多元搜索，得到ISDO算法；将数学形式嵌入到ISDO算法中，结合恒流放电工况锂电池历史使用数据，完成等效电路模型的参数辨识，得到完整的锂电池等效电路模型，计算得到锂电池的SOH1；

(4)将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练，得到优化后的两个模型，从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3；

(5)将上述步骤(3)和步骤(4)得到的三种模型的锂电池SOH输出数据，通过自适应加权方法进行数据融合，得到融合后最终的的锂电池健康状态。

进一步地，步骤(1)所述数据包括锂电池的开路电压、工作电流、锂电池温度以及分别对应的健康状态指标。

进一步地，步骤(1)所述对数据进行数据处理是采用KPCA主成分分析将数据集的不稳定数据去除，实现过程如下：

对原始数据进行线性变换，使数据映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的归一化处理：

其中，u_k、i_k为第k个电压、电流变量，为第k个电压、电流变量的均值，U_k、I_k为第k个变量的标准差；

将样本点u_k、i_k组成输入空间矩阵X，X中共有N个样本，用一个非线性映射φ将样本点x映射到高维空间得到新的矩阵φ(X)：

φ(x):R^K→R^D,D>>K (2)

其中，K为样本点x_i维度，D为高维空间的维度；

将φ(X)在中进行KPCA降维，求出特征空间/>的协方差矩阵公式如下：

其中，是D×D的矩阵；

通过核函数计算矩阵K，然后计算其较大的特征值对应的特征向量α，进而得到相应的权重向量，并按照特征值占比大小依次降序排列，占比越大则表示越重要，按重要性顺序找到主成分：

进一步地，所述步骤(2)通过以下公式实现：

其中，U_O(k)为锂电池的输出方程；R₁，R₂，C₁，C₂为模型待辨识参数，其中R₁，R₂表示极化电阻；C₁，C₂表示极化电容。

进一步地，所述步骤(3)实现过程如下：

使用MKL范式，定义一个新的内核K：

K＝k₁+k₂ (10)

新的诱导特征空间嵌入如下：

φ_x＝[φ₁(x),φ₂(x)] (11)

给定一个核集K＝{k₁,k₂...k_m}，形成由其权重参数化的m个内核的仿射组合，如下所示：

将锂电池状态空间方程嵌入到ISDO算法中，经过反复迭代，辨识出R₁，R₂，C₁，C₂等效电路模型的四个参数，从而得到锂电池内阻抗R₀与电池工作电流I以及输出电压U_O对应关系；建立SOH1与欧姆内阻两者间的关系如下：

式中：R_E是锂电池失效时刻的内阻值；R_now是锂电池当前的内阻值；R_new是锂电池新出厂时刻的内阻值。

进一步地，所述步骤(4)所述高斯过程回归机器学习模型实现过程如下：

针对锂电池SOH高斯过程由均值函数)SOH2_m(x)和协方差函数k(x,x')组成，如式(10)、式(11)所示：

SOH2_m(x)＝E[SOH2(x)] (14)

k(x，x')＝E{[SOH2(x)-SOH2_m(x)][SOH2(x')-SOH2_m(x')T]} (15)

式中，SOH2(x)是目标输出，x是用于训练的数据集中的d维的n个输入向量，对应的高斯过程表达式如下:

SOH2(x)～GP[SOH2_m(x)，k(x，x')] (16)

k(x,x')为核函数，协方差函数使用平方指数函数：

式中，信号方差表示锂电池SOH2噪声预测输出数据，SOH2_l表示锂电池的当前训练数据集中真实SOH数据；

设所述式(13)函数的噪声是可加、独立和高斯的，因此输入训练数据集x与输出SOH2_y之间的关系如下所示：

SOH2_y＝SOH2(x)+ε (18)

式中，ε～N(0，σ²)是方差的预测白噪声；观测值的先验分布表示为：

式中，I_n为n维单位矩阵；协方差矩阵中，超参数Θ＝[σ_SOH2,l,σ_n]通过最大化似然方法优化，表示为：

利用梯度下降法寻找参数最优解，通过对数似然函数求导来获得目标函数最大值：

式中，tr(·)表示矩阵的迹，观测值SOH2_y和预测值SOH2_y*在测试数据集x*联合先验分布为：

根据SOH2_y的联合先验分布，计算出后验分布p(SOH2_y*|x,SOH2_y,SOH2_y*)如下：

式中，预测平均值和协方差/>如下：

进一步地，所述步骤(4)基于Transformer深度学习模型实现过程如下：

对输入到Transformer神经网络中的每个数据进行词嵌入操作，之后Transformer神经网络通过正余弦函数对输入序列进行编码并生成固定的绝对位置表示，再将其与之前完成词嵌入的序列对位相加；其位置编码公式如下：

式中：PE对表示锂电池使用数据集输入序列进行编码后的结果，pos为某时间步数据所在输入序列中的位置索引；d_mod为输入锂电池北京动态压力测试工况数据序列词嵌入的维度；i为向量的某一维度；

基于增强感知自注意力机制学习到每个数据与序列中所有其他数据之间的相对重要性；其计算过程如下:

式中：SOH3_Q代表锂电池SOH预测的问题；SOH3_K代表锂电池SOH预测的键；SOH3_V代表锂电池SOH预测值，并以词嵌入维度d_mod作为缩放因子，使梯度在训练过程中更加稳定；

引入标准化，将不同的特征规整到统一尺度上，使其具有可比性：

式中：X为原始锂电池使用数据样本；X′为标准化后的锂电池使用数据样本；μ为全部锂电池使用数据样本的均值；σ为全部锂电池使用数据样本的标准差；

对锂电池历史使用数据的特征进行学习并拟合其背后的非线性曲线，其过程如下：获取锂电池北京动态压力测试工况的各项历史使用数据；对标准化后的锂电池的历史使用数据建立时序数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；对Transformer深度学习模型进行训练后，取测试集中一定帧数的锂电池北京动态压力测试工况历史测试数据样本输入Transformer深度学习模型中，预测后续锂电池的健康状态，得到输出预测值SOH3。

有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：

1、本发明采用优化改进的供需优化算法(ISDO)，对其参数进行辨识，能够有效提高辨识速度，根据辨识结果结合计算公式对理电池SOH求解；

2、针对传统高斯过程回归模型采用直接选定协方差函数的方式，易导致与研究对象的物理过程拟合度不够高的问题，本发明结合极大似然估计法，优化了传统协方差函数中的超参数，得到拟合度最高即预测误差最小的协方差函数，此外为了进一步提高预测精度，将前三个时刻估计的SOH加入到本次预测数据输入数据集中，和当前时刻的电流和电压共同作为GPR的输入向量，来估计当前时刻的SOH；

3、针对传统Transformer逐点注意力机制计算方法的缺陷，提出全局输入数据感知强化策略，降低注意力评分脱离当前时刻前后的邻近信息造成的影响；同时引入了标准化输入数据的方法，解决传统模型针对输入数据难以收敛的问题；

4、采用模型融合的方法，不仅考虑了电池工作时内部物理变化，而且较精确的模拟电池外部动态响应，能够有效的提高模型的泛化能力，提升模型的准确率，提高预测精度。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明提供的锂电池二阶RC等效电路图；

图3为本发明提供的高斯过程回归锂电池SOH预测流程图；

图4为本发明提供的Transformer模型网络结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明公开了一种锂电池健康状态的预测方法，采用核主成分分析的方法，对原始数据进行非线性降维，消除冗余信息，减少模型训练的时间；建立基于等效电路和高斯过程回归(GPR)机器学习与Transformer深度学习三种模型。为改善SDO，使收敛速度更快，引入多内核学习搜索策略，对SDO进行改进，得到改进的SDO算法(ISDO)；利用改进的供需优化算法ISDO对等效电路模型进行参数辨识，再根据计算公式对理电池SOH1求解，最后利用自适应加权方式对三组锂电池SOH数据进行加权融合，能够有效地对锂电池健康状态进行预测，提高模型预测精度。如图1所示，具体步骤如下：

步骤1：获取锂电池历史使用数据集，该数据集主要包括锂电池的开路电压，工作电流，锂电池温度以及分别对应的健康状态指标。

采用KPCA主成分分析对上述数据进行数据处理，将数据集中误差较大的不稳定数据去除，进而得到处理过的较为稳定的数据集。

步骤1.1：对原始数据进行线性变换，使数据映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的归一化处理。其公式为：

其中，u_k、i_k为第k个电压、电流变量，为第k个电压、电流变量的均值，U_k、I_k为第k个变量的标准差。

步骤1.2：将样本点u_k、i_k组成输入空间矩阵X，X中共有N个样本，用一个非线性映射φ将样本点x映射到高维空间得到新的矩阵φ(X)。

φ(x):R^K→R^D,D>>K (2)

其中，K为样本点u_k、i_k维度，D为高维空间的维度。

步骤1.3：将步骤1.2中得到的φ(X)在中进行KPCA降维，求出特征空间/>的协方差矩阵公式如下：

其中是D×D的矩阵。

步骤1.4：通过核函数计算矩阵K，然后计算其较大的特征值对应的特征向量α，进而得到相应的权重向量，并按照特征值占比大小依次降序排列，占比越大则表示越重要，按重要性顺序找到主成分：

步骤2：建立锂电池的二阶RC等效电路模型，并将等效电路模型方程变换为包含电池的端电压、开路电压、电流和待求参数的可供计算机辨识的数学形式，为模型的参数辨识做好准备。

步骤2.1：建立如图2所示的二阶RC等效电路模型，根据等效电路模型结合基尔霍夫定律列出等式如下：所设U₁是由R₁、C₁组成的RC网络的两端电压；U₂由R₂、C₂组成的RC网络的两端电压，令U₁、U₂为状态变量，结合图中参数，根据基尔霍夫定律，可列出以下等式：

描述该电路的离散时间模型包括以下四个耦合方程：

进而可以得到系统的状态空间方程：

其中，

因此得到锂电池的输出方程为：

其中R₁，R₂，C₁，C₂为模型待辨识参数，其中R₁，R₂表示极化电阻；C₁，C₂表示极化电容。

步骤3：对供需优化算法SDO进行改进，采用多内核学习方法对迭代过程中种群的位置进行局部多元搜索，得到ISDO算法；将数学形式嵌入到ISDO算法中，结合恒流放电工况锂电池历史使用数据，完成等效电路模型的参数辨识，得到完整的锂电池等效电路模型，计算得到锂电池的SOH1。

步骤3.1：使用MKL范式，可以定义一个新的内核K，使用k₁和k₂。

K＝k₁+k₂ (10)

新的诱导特征空间嵌入如下：

φ_x＝[φ₁(x),φ₂(x)] (11)

给定一个核集K＝{k₁,k₂...k_m}，可以形成由其权重参数化的m个内核的仿射组合，如下所示：

此优化问题的解决方法产生了加权系数，能够区分信息量较大的数据集和信息量较小的数据集。

步骤3.2：将所述步骤2得到的锂电池状态空间方程嵌入到改进的供需优化算法(ISDO)中，经过迭代，辨识出R₁，R₂，C₁，C₂等效电路模型的四个参数，从而得到锂电池内阻抗R₀与电池工作电流I以及输出电压U_O对应关系。建立SOH1与欧姆内阻两者间的关系如下：

式中：R_E是锂电池失效时刻的内阻值；R_now是锂电池当前的内阻值即上述中所表述的R₀；R_new是锂电池新出厂时刻的内阻值。

步骤4：将预处理过的稳定的美国联邦城市运行工况(FUDS)和北京动态压力测试工况(BJDST)锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归(GPR)机器学习模型和Transformer深度学模型中进行训练，得到训练完成的机器学习模型和深度学习模型，从而可以得到两个模型对应的两组锂电池SOH2和SOH3预测数据。

步骤4.1：建立基于高斯过程回归(GPR)的建模误差预测模型，如图3所示，具体步骤如下：

高斯过程由均值函数SOH2_m(x)和协方差函数k(x,x')组成，如式(10)、式(11)所示：

SOH2_m(x)＝E[SOH2(x)] (14)

k(x，x')＝E{[SOH2(x)-SOH2_m(x)][SOH2(x')-SOH2_m(x')T]} (15)

式中,SOH2(x)是目标输出，x是d维的n个输入向量，对应的高斯过程表达式如下：

SOH2(x)～GP[SOH2_m(x)，k(x，x')] (16)

核函数k(x,x')在建模过程中具有重要作用，可以获得对潜在函数性质的先验假设。一般均值函数设置为零，其中协方差函数使用平方指数函数，其具体形式为：

式中，信号方差表示锂电池SOH2噪声预测输出数据，SOH2_l表示锂电池的当前训练数据集中真实SOH数据。

设式(13)函数的噪声是可加、独立和高斯的，因此输入x与输出SOH2_y之间的关系如下所示：

SOH2_y＝SOH2(x)+ε (18)

式中，ε～N(0，σ²)是方差的预测白噪声。观测值的先验分布可以表示为：

式中，I_n为n维单位矩阵。协方差矩阵中，超参数Θ＝[σ_SOH2,l,σ_n]通过最大化似然方法优化，表示为：

利用梯度下降法寻找参数最优解，其基本思路是通过对数似然函数求导来获得目标函数最大值：

式中，tr(·)表示矩阵的迹，观测值SOH2_y和预测值SOH2_y*在测试数据集x*联合先验分布为：

根据SOH2_y的联合先验分布，可以计算出后验分布如下：

式中，预测平均值和协方差/>如下：

步骤4.2：建立Transformer深度学习模型，如图4所示，具体步骤如下：为让模型明白输入序列的顺序关系，首先对输入到Transformer神经网络中的每个数据进行词嵌入操作，之后Transformer神经网络通过正余弦函数对输入序列进行编码并生成固定的绝对位置表示，再将其与之前完成词嵌入的序列对位相加。其位置编码公式如下:

式中：PE对表示锂电池使用数据集输入序列进行编码后的结果，pos为某时间步数据所在输入序列中的位置索引；d_mod为输入锂电池北京动态压力测试工况(BJDST)数据序列词嵌入的维度；i为向量的某一维度。

增强感知自注意力机制是所述Transformer神经网络编码器-解码器的核心。所述自注意力机制是将输入序列映射为问题-键-值(query-key-value)并计算一个问题与所有键的点积以得到权重，从而学习到每个数据与序列中所有其他数据之间的相对重要性。其计算过程如下:

式中：SOH3_Q代表锂电池SOH预测的问题；SOH3_K代表锂电池SOH预测的键；SOH3_V代表锂电池SOH预测值，并以词嵌入维度d_mod作为缩放因子，可以使梯度在训练过程中更加稳定。

Transformer神经网络编码器的结构由图4左侧部分组成，设输入温度X＝[I，U]，则编码器计算过程如下：

对输入序列进行词嵌入与位置编码：

X＝Word Embed(X)+Positional Encode (28)

自注意力机制先计算问题矩阵Q、键矩阵K、值矩阵V：

式中：为随着锂电池SOH预测模型训练而不停学习更新的权值矩阵，经过嵌入后的输入序列与之点乘、进行线性变换而得到矩阵SOH3_Q、SOH3_K、SOH3_V。

计算自注意力得分：

X_att＝Attention(SOH3_Q,SOH3_K,SOH3_V) (30)

残差连接与层归一化：

以ReLU为激活函数的全连接线性映射，得到编码器向隐藏层的输入：

在锂电池SOH预测问题中，如果直接将锂电池原始使用数据提供给预测模型进行训练，将容易导致模型难以收敛而达不到理想的训练效果。为此，本发明引入标准化(Normalization)以克服以上问题，它将不同的特征规整到统一尺度上，使其具有可比性。其计算方法如下：

式中：X为原始锂电池使用数据样本；X′为标准化后的锂电池使用数据样本；μ为全部样本的样本均值；σ为全部样本的标准差。经过标准化后，所有样本的均值为0，标准差为1，且可以提升模型在训练时梯度下降的速度。

用Transformer神经网络预测锂电池SOH的重点是对锂电池历史使用数据的特征进行学习并拟合其背后的非线性曲线，其过程如下：

获取锂电池北京动态压力测试工况(BJDST)的各项历史使用数据，对标准化后的锂电池的历史使用数据建立时序数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；构建Transformer神经网络预测模型，设置参数与超参数后使用训练集训练模型，使用验证集验证模型训练效果。取测试集中一定帧数的历史用电数据样本输入Transformer神经网络预测模型，由模型预测后续锂电池的健康状态，得到输出预测值SOH3。

步骤5：将得到的三种模型的锂电池SOH输出数据，通过自适应加权方法进行数据融合，得到融合后最终的的锂电池健康状态。

结合EKF融合算法采取先融合再滤波的方法,根据三组锂电池SOH预测值与真实值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)作为评判标准预测值进行加权处理，再将加权计算后的复合量测进行EKF滤波处理,得到最终状态估计值。具体过程如下：

均方根误差RMSE_X计算公式为：

式中，三组锂电池SOH各自对应的预测值；/>为三组锂电池SOH各自对应的参考值；N为样本个数。

利用RMSE_X越小说明预测值与真实值之间的偏差越小、越接近真实值的性质，以三个模型测试数据得到的各自的RMSE_X得知确定三组锂电池SOH预测值权重用表示。权重计算公式如下：

其中X＝1，2，3分别对应于三个模型输出的三组锂电池SOH数据，W_X代表第X组锂电池SOH预测数据所占的权重。

数据融合采用的加权融合估计算法：

式中，SOH是融合后最终锂电池的电池健康状态估计。

本发明针对单模型对数据处理方式和预测机制的优缺点不同的特点，采用的三个模型分别考虑到锂电池在不同工况下预测精度以及计算复杂度综合考虑的选择结果，比如高斯过程回归(GPR)机器学习模型预测的结果主要针对锂电池在较平稳工况,具体为美国联邦城市运行工况(FUDS)、城市道路循环工况(UDDS)等；(环境温度、湿度以及充放电电流处于较平稳，突变情况较少)条件下预测结果较为准确且算法相对运行速度也比较快；Transformer深度学习模型预测结果主要针对锂电池在特殊工况，具体为：北京动态压力测试工况(BJDST)等(环境温度、湿度以及充放电电流处于复杂状态较多；比如使用快充或者大电流放电)等较极端条件下，算法虽然相对复杂，但针对该特殊条件预测结果较为准确；二阶RC等效电路模型补充了前面两种模型没有具体结合锂电池内部物理结构的缺点，主要针对锂电池内部物理等效结构，更直观的反映出锂电池工作时内部物理特性的变化，能较好地反映电池的静态、动态特性，同时计算量适中。

鉴于单模型对数据处理方式和预测机制的优缺点不同以及不同模型在不同锂电池使用工况下有不同预测效果的特点提出分别对这三个模型进行锂电池SOH的预测，最后通过自适应融合将三个模型的结果进行组合。采用模型融合的方法，不仅考虑了电池工作时内部物理变化，而且较精确的模拟电池外部动态响应，能够有效的提高模型的泛化能力，提升模型的准确率，提高预测精度。

针对供需优化算法在寻优过程中，存在收敛速度慢，容易陷入局部最优等问题，在本发明中采用多内核学习的方法，在算法每次迭代结束，下一次迭代开始时，对种群在位置更新阶段增加维度学习的更新方式，增加个体对间接层信息的利用能力，提高搜索效率。

上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)预先获取锂电池历史使用数据，并对其进行预处理；

(2)建立锂电池二阶等效电路模型，并将等效电路模型方程变换为包含电池的端电压、开路电压、电流和待求参数的数学形式；

(3)对供需优化算法SDO进行改进，采用多内核学习方法对迭代过程中种群的位置进行局部多元搜索，得到ISDO算法；将数学形式嵌入到ISDO算法中，结合恒流放电工况锂电池历史使用数据，完成等效电路模型的参数辨识，得到完整的锂电池等效电路模型，计算得到锂电池的SOH1；

(4)将预处理过的稳定的锂电池数据集分别输入到随机初始化参数后的高斯过程回归机器学习模型和Transformer深度学习模型中进行训练，得到优化后的两个模型，从而得到两个模型对应的两组锂电池预测数据SOH2和SOH3；

(5)将上述步骤(3)和步骤(4)得到的三种模型的锂电池SOH输出数据，通过自适应加权方法进行数据融合，得到融合后最终的的锂电池健康状态。

2.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，步骤(1)所述数据包括锂电池的开路电压、工作电流、锂电池温度以及分别对应的健康状态指标。

3.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，步骤(1)所述对数据进行数据处理是采用KPCA主成分分析将数据集的不稳定数据去除，实现过程如下：

对原始数据进行线性变换，使数据映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的归一化处理：

其中，u_k、i_k为第k个电压、电流变量， 为第k个电压、电流变量的均值，U_k、I_k为第k个变量的标准差；

将样本点u_k、i_k组成输入空间矩阵X，X中共有N个样本，用一个非线性映射φ将样本点x映射到高维空间得到新的矩阵φ(X)：

其中，K为样本点x_i维度，D为高维空间的维度；

将φ(X)在中进行KPCA降维，求出特征空间/>的协方差矩阵公式如下：

其中，是D×D的矩阵；

通过核函数计算矩阵K，然后计算其较大的特征值对应的特征向量α，进而得到相应的权重向量，并按照特征值占比大小依次降序排列，占比越大则表示越重要，按重要性顺序找到主成分：

4.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，所述步骤(2)通过以下公式实现：

其中，U_O(k)为锂电池的输出方程；R₁，R₂，C₁，C₂为模型待辨识参数，其中R₁，R₂表示极化电阻；C₁，C₂表示极化电容。

5.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：

使用MKL范式，定义一个新的内核K：

K＝k₁+k₂ (10)

新的诱导特征空间嵌入如下：

φ_x＝[φ₁(x),φ₂(x)] (11)

给定一个核集K＝{k₁,k₂...k_m}，形成由其权重参数化的m个内核的仿射组合，如下所示：

将锂电池状态空间方程嵌入到ISDO算法中，经过反复迭代，辨识出R₁，R₂，C₁，C₂等效电路模型的四个参数，从而得到锂电池内阻抗R₀与电池工作电流I以及输出电压U_O对应关系；建立SOH1与欧姆内阻两者间的关系如下：

式中：R_E是锂电池失效时刻的内阻值；R_now是锂电池当前的内阻值；R_new是锂电池新出厂时刻的内阻值。

6.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，所述步骤(4)所述高斯过程回归机器学习模型实现过程如下：

针对锂电池SOH高斯过程由均值函数SOH2_m(x)和协方差函数k(x,x')组成，如式(10)、式(11)所示：

SOH2_m(x)＝E[SOH2(x)] (14)

k(x，x')＝E{[SOH2(x)-SOH2_m(x)][SOH2(x')-SOH2_m(x')T]} (15)

式中，SOH2(x)是目标输出，x是用于训练的数据集中的d维的n个输入向量，对应的高斯过程表达式如下:

SOH2(x)～GP[SOH2_m(x)，k(x，x')] (16)

k(x,x')为核函数，协方差函数使用平方指数函数：

式中，信号方差表示锂电池SOH2噪声预测输出数据，SOH2_l表示锂电池的当前训练数据集中真实SOH数据；

设所述式(13)函数的噪声是可加、独立和高斯的，因此输入训练数据集x与输出SOH2_y之间的关系如下所示：

SOH2_y＝SOH2(x)+ε (18)

式中，ε～N(0，σ²)是方差的预测白噪声；观测值的先验分布表示为：

式中，I_n为n维单位矩阵；协方差矩阵中，超参数Θ＝[σ_SOH2,l,σ_n]通过最大化似然方法优化，表示为：

利用梯度下降法寻找参数最优解，通过对数似然函数求导来获得目标函数最大值：

式中，tr(·)表示矩阵的迹，观测值SOH2_y和预测值SOH2_y*在测试数据集x*联合先验分布为：

根据SOH2_y的联合先验分布，计算出后验分布p(SOH2_y*|x,SOH2_y,SOH2_y*)如下：

式中，预测平均值和协方差/>如下：

7.根据权利要求1所述的一种锂电池健康状态的预测方法，其特征在于，所述步骤(4)基于Transformer深度学习模型实现过程如下：

对输入到Transformer神经网络中的每个数据进行词嵌入操作，之后Transformer神经网络通过正余弦函数对输入序列进行编码并生成固定的绝对位置表示，再将其与之前完成词嵌入的序列对位相加；其位置编码公式如下：

式中：PE对表示锂电池使用数据集输入序列进行编码后的结果，pos为某时间步数据所在输入序列中的位置索引；d_mod为输入锂电池北京动态压力测试工况数据序列词嵌入的维度；i为向量的某一维度；

基于增强感知自注意力机制学习到每个数据与序列中所有其他数据之间的相对重要性；其计算过程如下:

Attention(SOH3_Q,SOH3_K,SOH3_V)＝

式中：SOH3_Q代表锂电池SOH预测的问题；SOH3_K代表锂电池SOH预测的键；SOH3_V代表锂电池SOH预测值，并以词嵌入维度d_mod作为缩放因子，使梯度在训练过程中更加稳定；

引入标准化，将不同的特征规整到统一尺度上，使其具有可比性：

式中：X为原始锂电池使用数据样本；X′为标准化后的锂电池使用数据样本；μ为全部锂电池使用数据样本的均值；σ为全部锂电池使用数据样本的标准差；

对锂电池历史使用数据的特征进行学习并拟合其背后的非线性曲线，其过程如下：获取锂电池北京动态压力测试工况的各项历史使用数据；对标准化后的锂电池的历史使用数据建立时序数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；对Transformer深度学习模型进行训练后，取测试集中一定帧数的锂电池北京动态压力测试工况历史测试数据样本输入Transformer深度学习模型中，预测后续锂电池的健康状态，得到输出预测值SOH3。