[电池SOC估算案例]: 使用CNN-Selfattention-lstm网络多特征联合SOH来实现锂电池SOC估计的算法（基于matlab编写，模型系本人） 1.使用NASA锂离子电池数据集来完成特征和soc以及soh提取。 2.使用NASA数据集中提取的特征为：当前处理的放电循环次数，放电过程中测量的电流值，电压值，温度值，放电过程中每个测量点之间的时间差值，累积放电容量。 同时引入每个放电循环的健康状态soh来对剩余电量百分比soc值进行联合预测。 3.建立了CNN-Selfattention-lstm模型，引入了多头注意力机制，可自行设置多头注意力的头数，提高特征的全局捕捉能力。 matlab版本需要2023a及其以上。 4.图很多，很适合研究与写作绘图

最近在研究锂电池SOC（State of Charge，荷电状态）估算，发现了一种超有趣的方法，用CNN - Selfattention - lstm网络结合多特征与SOH（State of Health，健康状态）来实现，今天就来和大家唠唠。

一、数据来源与特征提取

咱用的是NASA锂离子电池数据集，这个数据集那可是相当经典了。在Matlab里一顿操作猛如虎，把特征、SOC以及SOH就都提取出来了。

提取的特征有：当前处理的放电循环次数，这就像记录电池“跑了多少圈”；放电过程中的电流值、电压值、温度值，这些数据能直观反映电池当下的工作状态；还有放电过程中每个测量点之间的时间差值，以及累积放电容量。同时，引入每个放电循环的健康状态SOH，用它来和剩余电量百分比SOC值进行联合预测，就好比找个帮手一起预测SOC。

[电池SOC估算案例]: 使用CNN-Selfattention-lstm网络多特征联合SOH来实现锂电池SOC估计的算法（基于matlab编写，模型系本人） 1.使用NASA锂离子电池数据集来完成特征和soc以及soh提取。 2.使用NASA数据集中提取的特征为：当前处理的放电循环次数，放电过程中测量的电流值，电压值，温度值，放电过程中每个测量点之间的时间差值，累积放电容量。 同时引入每个放电循环的健康状态soh来对剩余电量百分比soc值进行联合预测。 3.建立了CNN-Selfattention-lstm模型，引入了多头注意力机制，可自行设置多头注意力的头数，提高特征的全局捕捉能力。 matlab版本需要2023a及其以上。 4.图很多，很适合研究与写作绘图

下面简单展示下在Matlab里加载数据的代码片段（这里假设数据格式为.csv文件）：

data = readtable('nasa_battery_data.csv'); % 读取数据集
cycle_numbers = data.Cycle_Number; % 获取放电循环次数
current_values = data.Current; % 获取电流值
voltage_values = data.Voltage; % 获取电压值
% 以此类推获取其他特征

这里通过readtable函数读取数据，然后分别提取不同的特征，方便后续建模使用。

二、CNN - Selfattention - lstm模型搭建

重头戏来了，咱搭建的CNN - Selfattention - lstm模型可厉害啦！这里面引入了多头注意力机制，这就好比给模型长了好几双“眼睛”，能更好地捕捉全局特征。而且这个多头注意力的头数还能自己设置，灵活性满满。

Matlab代码实现这个模型部分结构（简化示例）：

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize) % 输入层，inputSize根据实际特征维度设置
    convolution1dLayer(3,16,'Padding','same') % 1D卷积层
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % 激活函数层
    selfAttentionLayer(32,'NumHeads',4) % 多头注意力层，头数设置为4
    lstmLayer(64) % LSTM层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层，numClasses根据输出类别数设置
    softmaxLayer %  Softmax层
    classificationLayer]; % 分类层

这里先定义了一个sequenceInputLayer作为输入层，然后接了一个convolution1dLayer进行卷积操作，batchNormalizationLayer用于归一化，让模型训练更稳定。reluLayer激活函数给模型引入非线性。selfAttentionLayer就是关键的多头注意力层，设置了头数为4。接着是lstmLayer处理序列信息，后面再接全连接层、Softmax层和分类层。

三、版本要求与绘图优势

这里要注意哦，Matlab版本得2023a及其以上，不然有些功能可能没法用。而且这个研究过程中图特别多，对于想要研究相关领域或者写作绘图的朋友来说，简直是福音。通过绘制不同特征曲线、模型训练过程的损失曲线等等，能更好地理解整个算法过程以及模型性能。比如，我们可以用Matlab的plot函数来绘制损失曲线：

trainLoss = trainingInfo.TrainLoss;
valLoss = trainingInfo.ValidationLoss;
figure;
plot(1:numel(trainLoss),trainLoss,'b',1:numel(valLoss),valLoss,'r--');
legend('训练损失','验证损失');
xlabel('Epoch');
ylabel('损失值');

这样就能直观看到训练过程中训练损失和验证损失的变化情况，方便我们调整模型参数。

总之，这个基于CNN - Selfattention - lstm网络多特征联合SOH来实现锂电池SOC估计的算法，从数据处理到模型搭建都有不少有意思的地方，希望感兴趣的朋友可以一起交流探讨呀。