基于增量容量分析（ICA 分析）和差分电压分析（DVA 分析）的锂离子电池 SOH 和 RUL 预测
摘要：随着电动汽车和可再生能源的快速发展，锂离子电池作为一种重要的储能设备，其状态估计和
可靠性预测变得越来越关键。本文基于增量容量分析（ICA 分析）和差分电压分析（DVA 分析）的方
法，针对锂离子电池的 SOH（State of Health）和 RUL（Remaining Useful Life）进行预
测。我们首先对原始数据进行处理，包括数据采集、数据清洗和异常值处理，以保证数据的准确性和
可靠性。然后，通过滤波技术对数据进行平滑处理，以消除噪声的影响。接下来，我们绘制增量容量
（IC）和差分电压（DV）曲线，通过分析曲线的特征，获得有关电池的状态信息。随后，我们提取曲
线的特征参数，包括容量衰减率、电压变化率等，作为预测模型的输入变量。最后，我们构建预测模
型，包括基于 ICA 分析和 DVA 分析的支持向量机、神经网络等方法，以预测锂离子电池的 SOH 和
RUL。
关键词：锂离子电池，SOH，RUL，增量容量分析，差分电压分析，特征提取，预测模型
1. 引言
随着电动汽车和可再生能源的快速发展，锂离子电池作为一种重要的储能设备，广泛应用于电动汽车
、电网储能等领域。然而，锂离子电池的性能随着使用时间的增加而逐渐衰减，这不仅会影响电池的
工作性能，还可能导致电池的寿命缩短。因此，准确地评估电池的状态和可靠性，对于保证电池的正
常运行和延长电池的使用寿命至关重要。
2. 数据处理
在进行锂离子电池的 SOH 和 RUL 预测之前，首先对原始数据进行处理。数据处理包括数据采集、数
据清洗和异常值处理。数据采集阶段，我们使用传感器和测试设备对电池进行实时监测，以获取电池
的电压、电流、温度等原始数据。数据清洗阶段，我们对采集到的数据进行去噪和平滑处理，以消除
噪声的影响。异常值处理阶段，我们通过统计分析和异常检测算法，识别和排除异常值，确保数据的
准确性和可靠性。
3. 特征提取
在完成数据处理后，我们通过增量容量分析和差分电压分析，提取电池的特征信息。增量容量分析（
ICA）是一种基于电池充放电过程的方法，通过计算电池容量的增量变化，得到电池的容量衰减率。
差分电压分析（DVA）是一种基于电池电压变化的方法，通过计算电池电压的差分值，得到电池的电
压变化率。通过绘制增量容量（IC）和差分电压（DV）曲线，并分析曲线的特征，我们可以获取有关
电池的状态信息。
4. 预测模型的构建
在特征提取阶段，我们获得了关于电池的特征参数，包括容量衰减率、电压变化率等。这些特征参数
是预测模型的输入变量。根据 ICA 分析和 DVA 分析的结果，我们构建了预测模型，包括支持向量机
