基于Informer的电池荷电状态估算及其稀疏优化方法

准确估计电池荷电状态（State Of Charge,SOC）是延长电动汽车电池使用寿命，确保电动汽车行驶安全的重要基础.传统的深度学习估计方法存在并行化计算效率不高、训练时间长的问题.为此，利用基于自注意力机制的Informer模型来估计电池SOC.其降低了传统自注意力机制的时间复杂度、提高了硬件使用率、降低了训练时长，与其他深度学习方法相比估计更准确.然而Informer模型仍然存在体量大及参数冗余的问题，故提出稀疏优化方法 .利用基于彩票假设的幅值迭代剪枝方法对Informer进行稀疏化处理，突出主导注意力特征，实现了在降低参数冗余的同时提升模型估计精度.在室温下，提出的稀疏化Informer模型估计电池SOC的平均绝对误差和均方根误差分别达到0.285 8%和0.383 0%，相比于Informer模型在平均绝对误差指标上估计精度提升了25%.并验证了其具备估计不同类型锂电池SOC的泛化能力.与循环神经网络、卷积神经网络这类传统的深度学习模型相比，本模型进行电池SOC估计时训练速度更快，估计准确性和稳定性更高.