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项目背景介绍
随着新能源汽车产业的迅猛发展，锂离子电池作为储能核心部件在动力电池、储能电站等领域广泛应用。电池的安全性、可靠性和寿命已成为制约行业健康可持续发展的关键因素。锂电池在充放电循环过程中逐渐衰退，性能劣化成为不可避免的趋势，而准确、高效地预测锂电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）对于降低维护成本、提升设备可用性与安全，具有举足轻重的意义。当前锂电池RUL预测技术正逐步从经验判据和物理建模向以数据驱动为主的智能建模转变，其中以机器学习及深度学习为代表的先进方法正在为电池健康领域注入新的活力。主流的数据驱动电池健康预测方法分为模型驱动、数据驱动和混合建模三类，高性能电池RUL预测模型要求具备自动挖掘性能退化规律的能力，同时能够应对复杂环境工况和传感器数据带来的高维、非线性特征，保障新旧工况间迁移泛化能力。
在数据驱动的电池RUL预测研究中，由于原始特征存在高维、冗余或噪声，直接建模容易导致模型泛化能力不足，且易受数据分布不均等问题影响。此类场景下， ...
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