【摘要】

本文针对电动汽车锂电池寿命预测中存在的噪声干扰、环境适应性差及预测鲁棒性不足等问题，提出了一种全新的混合预测模型。该模型首先利用支持向量网络结合分位数回归来评估电池的健康状态，以提高预测的稳定性；随后，通过整合自编码器和时序卷积网络来深度处理与提取电池寿命数据，从而构建出能够更准确预测电池剩余使用寿命的最终模型。实验结果表明，该模型在健康状态预测和剩余寿命预测上均达到了行业领先的准确率。

【引言】

研究背景:

随着电动汽车的全球普及，锂电池作为其核心动力源，其寿命直接影响车辆的续航、成本及行业的可持续发展。准确预测电池健康状态和剩余寿命，对优化电池管理系统、制定维护策略至关重要。当前，尽管已有基于等效电路模型、粒子滤波、深度学习等方法的研究，但在面对复杂多变的实际工况、多样的充放电协议以及环境噪声干扰时，现有模型的预测精度和鲁棒性仍有不足。

本文贡献:

贡献一：提出了SVN-QR模型，将支持向量网络用于充电协议分类，并引入分位数回归来增强模型在处理数据波动和异常值时的稳健性，从而更准确地评估电池健康状态。

贡献二：提出了TCN-AE模型，将自编码器与时序卷积网络结合，前者负责数据降维与去噪，后者专注于提取时间序列中的深层长期依赖特征，显著提升了剩余寿命预测的抗干扰能力。

贡献三：构建了SVN-QR-TCN-AE混合预测框架，综合了上述两个模型的优势，实现了从数据预处理、SOH评估到RUL预测的端到端精准预测，并在多个公开数据集上验证了其优越性能。

【实验设计】

实验对象:

实验主要使用18650型号的锂离子电池（容量1350 mAh）以及三个公开数据集：牛津电池退化数据集 (OBDD)、丰田研究院电池数据 (TRIB)和NASA公开电池数据集 (NASA-PBD)。这些数据集包含了电池在不同充放电循环下的电压、电流、容量、温度等关键参数。

测试条件:

实验在设定的软件环境中进行（Windows 10，Python 3.9，PyTorch框架）。为了检验模型的普适性与稳健性，研究设置了多种温度环境测试组，包括高温 (45°C)、常温 (25°C)、低温 (4°C)以及高低温交替 (4°C-45°C)环境，并进行了长达10个月的充放电循环测试。

【研究方法】

核心思路/总体框架:

本研究的技术路线是“分类评估+时序预测”双阶段融合。首先，利用改进的SVN对电池数据进行分类和SOH初步评估；然后，将处理后的数据输入改进的TCN进行深度特征提取，最终完成剩余寿命的精确预测。

关键模型/理论基础:

支持向量网络：一种用于分类的机器学习模型，通过寻找最优超平面来划分数据。本文采用高斯径向基核函数增强其处理非线性可分数据的能力。

分位数回归：不同于普通最小二乘回归只关注均值，QR可以估计条件分布在不同分位点（如中位数、四分位数）的值，对异常值不敏感，从而提供更稳健的预测区间。

时序卷积网络：一种专门处理时间序列数据的深度学习架构，使用膨胀因果卷积来捕获长期的时序依赖关系，避免了循环神经网络可能存在的梯度消失问题。

自编码器：一种无监督神经网络，通过编码器将高维输入压缩为低维特征表示（去噪和降维），再通过解码器尝试重构原始输入，以此学习数据的关键内在特征。

【结果与讨论】

Figure 1 (超参数优化结果):展示了不同宽度参数γ和惩罚系数λ对模型SOH预测精度的影响。说明：当γ=0.75，λ=1.00时，模型取得最优的SOH预测准确率（88%），确定了模型的最佳超参数配置。

Figure 2(消融实验结果):对比了SVN、SVN-QR、SVN-QR-TCN以及完整模型SVN-QR-TCN-AE在不同数据集上的SOH预测性能。说明：完整模型（SVN-QR-TCN-AE）的预测曲线最接近真实值，验证了每个新增模块（QR, TCN, AE）对提升模型性能均有积极贡献。

Table 2 (多指标测试结果):将本文模型与DBN、GAN、BOSVM等先进模型在准确率、精确率、召回率和容量衰减周期数上进行对比。说明：本文模型在所有指标和所有数据集上均全面领先，尤其在容量衰减周期数上最多可达340次，比同类模型高出约45次，展现了卓越的预测能力和实用性。

Figure 3(不同温度下电池容量预测):比较了不同模型在四种温度环境下预测电池容量衰减的曲线。说明：本文模型的预测曲线在不同温度下均最平滑、衰减趋势最符合实际物理规律（如高温衰减最快），表明其对环境温度变化具有优异的适应性。

Table 3 (不同材料电池测试结果):展示了模型对不同正极材料（锂锰、钴酸锂等）电池的容量保真率、平均电压等指标的测试结果。说明：模型在不同材料电池上均保持高且稳定的性能（平均容量保真率91.08%），证明了其良好的泛化能力和一致性。

主要发现:

预测精度高：在最佳参数下，模型SOH预测准确率达88%，剩余寿命预测准确率最高达95.41%。

稳健性强：在高低温、温度交替等复杂环境下，模型预测的电池容量衰减趋势最稳定，温度预测误差极小（充电温差最小接近0.2°C，放电温差最小0.3°C）。

寿命评估优：模型预测的电池容量衰减周期数最多，意味着能更准确地评估电池的实际耐用性，有助于资源优化。

计算效率佳：相比其他对比模型，本文模型的运行时间更短，表明其结构优化有效，具备实时应用的潜力。

【结论】

核心结论:

本研究成功开发并验证了一种创新的锂电池寿命预测混合模型。该模型通过深度融合支持向量网络分位数回归与自编码时序卷积网络，有效解决了传统方法在噪声干扰、环境适应性及预测稳健性方面的不足。实验证明，该模型能够以高精度和高鲁棒性预测电池的健康状态与剩余使用寿命，其性能显著优于当前主流先进模型，具备重要的理论价值与工程应用前景。

【展望】

可以改进的地方:

作者在文中指出，当前研究主要考虑了温度的影响，但环境湿度和大气压力等因素同样会对电池的老化机制和长期可靠性产生显著影响（例如高湿可能导致内部短路，压力变化影响电化学反应），而这些因素在现有模型中尚未被充分考虑。

下一步方向:

未来的研究可以考虑将湿度、压力等更多环境因素整合到预测模型中，以构建更全面的电池老化评估体系。通过引入这些变量，可以更精确地预测电池在各种极端和实际环境条件下的性能退化与寿命，从而进一步提升电池管理系统的有效性和可靠性。

文献信息

原文标题:Lithium Battery Life Prediction for Electric Vehicles Using Enhanced TCN and SVN Quantile Regression

发表日期:2025年1月10日（在线发表）

期刊/来源:IEEE Access

DOI链接:10.1109/ACCESS.2025.3528314