基于CNN-BiGRU锂电池SOC估计，MATLAB代码，二维图+三维图！

1. 研究背景

本研究基于电池管理系统（BMS）中的荷电状态估计问题，利用深度学习模型对锂电池的SOC进行高精度预测。SOC是衡量电池剩余电量的关键指标，其准确估计对电动汽车、储能系统等具有重要意义。传统方法如安时积分法、卡尔曼滤波等受限于模型误差和噪声影响，而深度学习模型能更好地从数据中学习电池的动态特性，提高预测精度。

2. 主要功能

• 从Excel数据文件（BBDST25.xlsx）中读取电池电流、电压及SOC数据；
• 构建并训练一个CNN-BiGRU混合神经网络模型，用于SOC预测；
• 对训练集和测试集进行预测，并评估模型性能；
• 进行数据可视化分析，包括特征分布、相关性分析、预测对比、误差分析等；
• 输出多种性能指标（如R²、RMSE、MAE、MAPE、RPD等），并保存分析结果。

3. 算法步骤

4. 技术路线

数据采集 → 数据预处理 → 特征提取（CNN） → 序列建模（BiGRU）
↓
全连接层 → 回归输出 → 反归一化 → 性能评估 → 可视化分析

• CNN层：用于提取输入特征的局部空间信息；
• BiGRU层：捕捉时间序列的前后依赖关系；
• 全连接层 + 回归层：输出最终SOC预测值。

5. 公式原理

• 卷积操作：
  $$y[i]=\sum _{k}x[i+k]\cdot w[k]+b$$
• GRU更新门与重置门：
  $$z_t=\sigma (W_z\cdot [h_{t-1},x_t])$$
  $$r_t=\sigma (W_r\cdot [h_{t-1},x_t])$$
  $${\tilde{h}}_t=\tanh (W\cdot [r_t\odot h_{t-1},x_t])$$
  $$h_t=(1-z_t)\odot h_{t-1}+z_t\odot {\tilde{h}}_t$$
• 损失函数（回归问题常用均方误差）：
  $$L=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2$$

6. 参数设定

• 训练集比例：70%
• 测试集比例：30%
• 输入特征数：L（电流、电压等）
• 输出维度：1（SOC）
• CNN卷积核大小：[3, 1]，特征图数量：16 → 32
• GRU隐藏单元数：64
• 优化器：Adam
• 初始学习率：0.01
• 最大训练轮数：100
• 学习率衰减：每50轮下降为0.1倍

7. 运行环境

• 软件环境：MATLAB2020b

8. 应用场景

• 电动汽车电池管理系统：实时估计电池剩余电量；
• 储能系统监控：预测储能单元的健康状态与剩余寿命；
• 电池研发与测试：分析电池充放电过程中的动态行为；
• 智能电网：优化电池调度与能量管理策略；
• 移动设备电池管理：提升续航预测准确性。