融合Transformer網絡與FA-BP優化的鋰離子電池SOH估測系統設計研究

摘 要：文章針對鋰離子電池健康狀態（SOH）估計精度不足與模型泛化能力較弱的問題，提出一種融合Transformer網絡與FA-BP優化算法的SOH估測系統。該系統以Transformer結構為核心建模框架，利用其在時間序列特征提取中的優勢，提升模型對電池退化趨勢的學習能力。引入改進的螢火蟲算法與反向傳播算法相結合的優化策略，實現模型參數的全局搜索與局部精細調節，提高訓練效率與預測穩定性。該方法在SOH估計任務中表現出優越的擬合能力與良好的工程應用潛力，為智能電池管理系統的研究提供了新的技術路徑與參考框架。

關鍵詞：Transformer網絡 螢火蟲算法 反向傳播 電池估測

鋰離子電池因其高能量密度、長壽命和環保特性被廣泛應用于電動汽車和儲能系統，電池的健康狀態直接影響系統的性能與安全性。隨著電池使用時間的增加，其性能逐漸衰退，準確估計電池的健康狀態已成為提升電池管理系統智能化水平的重要課題。傳統鋰離子電池狀態（SOH）估計方法在處理復雜工況和非線性特征時存在精度不足的問題，深度學習技術的引入為其提供了新思路。Transformer網絡具備強大的時間序列建模能力，適用于捕捉電池運行數據中的長依賴關系，優化算法的融合可進一步提升模型穩定性和預測精度，為構建高性能SOH估計系統奠定基礎。

1 SOH估計技術發展概況

鋰離子電池因其良好的特性而成為電動汽車中使用最廣泛的電池類型，在汽車行業備受關注。然而，過充、過放或其他不當行為會對電池造成嚴重的安全威脅，加速電池的老化，致使鋰電池的可用容量會隨著使用次數的增加而減少，這對電動汽車的續航里程有很大的影響[1]。因此，準確評估電池電芯健康狀態是電池有效管理、提高電池壽命的重要措施，對保障電池的安全使用具有重要意義。在電池的全生命周期中，其容量與內阻等核心性能參數會隨著循環次數和使用時間的增加而逐漸衰退，導致實際輸出能力下降，嚴重時還可能引發熱失控等安全問題。SOH估計不僅可為電池維護、更換與回收提供科學依據，也為延長使用壽命、提升系統安全性和經濟性提供理論支撐。

近年來，Transformer結構在自然語言處理與時間序列預測等領域展現出超越傳統RNN類模型的強大能力，其自注意力機制可實現對全序列特征的全局建模，提升長序列依賴信息的捕捉能力，已被逐步引入電池SOH估計研究中。通過對循環數據、電壓電流時間序列的深度學習建模，Transformer網絡可有效提取電池性能演化中的關鍵特征，提升SOH預測的精度與穩定性[2]。同時，為解決深度網絡訓練過程中的參數調優與局部最優陷阱問題，研究者開始嘗試將群體智能優化算法引入模型訓練階段，如粒子群優化（PSO）、螢火蟲算法（FA）、遺傳算法（GA）等，與傳統反向傳播算法（BP）聯合優化網絡結構與參數設置，進一步提高估計模型的性能。

2 Transformer網絡與其在時間序列建模中的優勢

Transformer網絡最初由Vaswani等人于2017年提出，因其完全基于注意力機制而非傳統的循環結構，在自然語言處理、語音識別、圖像處理等多個領域展現出卓越性能。該網絡結構擺脫了對時序計算的依賴，通過多頭注意力機制和位置編碼模塊實現了對序列內部依賴關系的高效捕捉，在時間序列建模方面逐漸替代傳統的循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等模型[3]。隨著研究的深入，Transformer網絡逐漸被引入到金融預測、交通流量分析、氣象預測以及電池壽命估計等時間序列建模任務中，表現出優異的擬合能力與預測性能。

Transformer模型的核心在于其自注意力機制，該機制通過構造查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）三組向量，計算序列中任意兩個位置之間的相關性，從而實現序列內特征的全局依賴建模。由于Transformer結構不具備傳統時序模型中的遞歸連接，因此需要引入位置編碼以保留序列的時序信息。常見位置編碼方式為正余弦編碼，通過如下公式定義：

其中 pos表示時間步的位置，i表示維度索引，d為總特征維度。通過將位置編碼與輸入嵌入進行加和操作，模型能夠獲取時間維度上的相對與絕對位置信息，從而提升對時序結構的理解能力。

3 螢火蟲算法（FA）與反向傳播（BP）優化算法概述

螢火蟲算法（Firefly Algorithm）與反向傳播算法（Back Propagation，BP）作為兩類經典的優化算法，分別代表了群體智能優化與梯度導向學習的兩種不同思想，廣泛應用于函數尋優、神經網絡訓練及復雜系統參數調節等領域。在深度學習模型構建過程中，合理選用并融合不同類型的優化算法有助于提升模型訓練的收斂速度、全局搜索能力與預測精度，增強系統的穩定性與魯棒性[4]。

螢火蟲算法的設計靈感來源于自然界中螢火蟲通過發光吸引同伴的行為。該算法將每個待優化解看作一只螢火蟲，通過其亮度與吸引力的變化引導種群向最優解演化。亮度通常與目標函數值相關，個體之間的吸引力決定了其移動方向與步長。假設空間中存在n個螢火蟲，第i個體的位置為，亮度由適應度函數表示，其移動更新公式如下：

其中表示比更亮的個體位置，為最大吸引系數，γ為光強衰減因子，為個體間距離，α為隨機擾動系數，rand為[0，1]之間的隨機數。該算法通過平衡局部搜索與全局探索，在多峰優化問題中表現出良好的尋優能力。

反向傳播算法則是神經網絡訓練的基礎機制，其核心思想是基于梯度下降法，通過鏈式法則計算損失函數關于各層權重的偏導數，并反向調整網絡權值以最小化誤差。設神經網絡輸出為y，目標值為t，損失函數為，輸出層對權重的偏導數可表示為：

其中表示第j個神經元的誤差信號，表示輸入值。誤差信號由輸出層向隱藏層依次傳播，其更新公式為：

其中為激活函數的導數，為上一層誤差的加權和。通過迭代優化，BP算法不斷調整網絡權值以逼近真實標簽。在實際訓練過程中，BP算法雖然具有良好的收斂性和精度控制能力，但容易陷入局部極小值，對初始權重較為敏感，且在高維參數空間中存在收斂速度慢的問題。粒子群算法作為一種啟發式全局優化方法，具有搜索范圍廣、無需梯度信息等優點，可用于優化BP算法的初始參數設置，提升整體搜索效率與穩定性。因此，近年來研究者逐漸嘗試將兩者融合，通過FA對網絡結構或初始權重進行優化，隨后采用BP精細訓練，實現全局與局部尋優的優勢互補。

4 系統架構設計

融合Transformer網絡與FA-BP優化的鋰離子電池SOH估測系統在整體設計上遵循模塊化、可擴展、數據驅動與智能優化相結合的原則，旨在實現對電池健康狀態的高精度、強魯棒性、廣適應性的估算目標。該系統主要由數據預處理模塊、特征提取與選擇模塊、預測模型構建模塊和SOH估值輸出模塊組成，各模塊之間通過標準接口進行連接，確保信息流在系統中高效傳遞與統一管理。

系統主要圍繞充放電過程中的關鍵物理量進行構建，包括電壓曲線斜率、電壓平臺面積、恒流充電時間、內阻變化趨勢、最大溫升率、累計充放電容量等。針對不同的特征維度，通過差分、歸一、累積等方法形成一組穩定、易于網絡學習的時序輸入向量。經過篩選與構造后的特征數據以序列形式輸入至Transformer預測模型，由其對序列數據進行深度建模，挖掘時間維度上潛在的退化模式與長依賴關系。為了進一步提高Transformer模型在參數搜索過程中的效率與精度，系統引入FA-BP融合優化策略作為輔助模塊，對網絡的初始化權重、超參數組合與網絡深度進行自適應搜索。粒子群算法模擬種群進化過程，尋找全局最優解作為初始網絡結構輸入，隨后由反向傳播算法執行梯度方向上的精細調參，最終獲得穩定高效的網絡結構。該融合策略不僅有效規避了模型在復雜數據結構中陷入局部最優的風險，同時提升了訓練過程的收斂速度與模型輸出的穩定性。在訓練階段，系統通過歷史數據學習SOH退化模式，構建穩定的預測模型；在測試階段，系統實時接收當前數據，快速輸出SOH估計值，輔助電池管理系統進行維護與預警決策。該系統架構可根據不同電池型號、不同使用工況進行靈活調整，具備良好的工程部署能力與擴展兼容性，為高性能鋰電健康管理提供智能化、可持續的技術支持。圖1展示了融合Transformer網絡與FA-BP優化的鋰離子電池SOH估測系統的基本架構。

5 融合Transformer與FA-BP的模型設計

融合Transformer與FA-BP的算法可以構建一個具備強非線性擬合能力與高全局搜索性能的估計模型。Transformer網絡在結構上采用了堆疊式編碼器模塊，每個編碼器單元由多頭自注意力機制與前饋全連接神經網絡構成。輸入序列在進入編碼器前先通過線性嵌入層映射至統一維度，并加上位置編碼，以保留時間序列的順序性。每一層自注意力機制通過多頭并行計算捕捉序列中不同位置之間的依賴關系，前饋網絡部分采用兩層全連接結構，并使用ReLU或GELU激活函數進行非線性變換。在該模型配置中，頭數、層數與隱藏單元維度作為超參數對預測性能有重要影響，需通過優化算法進行有效調節。

FA-BP融合算法在此模型中發揮雙重作用。一方面使用FA算法在搜索空間中以種群方式對網絡超參數進行初始全局尋優，包括學習率、注意力頭數、隱藏層寬度、批次大小等；另一方面，BP算法在FA完成粗搜索后進一步基于誤差反向傳播機制進行精細權重更新，從而在局部搜索階段加快收斂速度。FA算法中的個體以網絡配置為編碼形式，通過亮度函數定義在驗證集上的誤差作為適應度值，引導螢火蟲個體向表現更優的解集移動。在此基礎上，引入時間遞減擾動項與個體間適應度差異調節機制，增強搜索過程的多樣性與收斂穩定性。融合過程中，FA負責初始點群體優化，BP主導后續梯度方向更新，實現粗精結合、全局局部互補的優化流程。

Transformer模型的參數優化過程以驗證誤差最小為目標函數，構建起從模型結構到權重空間的雙層優化路徑。在外層結構參數優化中，FA算法通過多代進化確定最優模型配置；在內層權重訓練中，BP算法根據梯度信息更新網絡參數，采用自適應學習率調節策略與梯度裁剪技術，以避免訓練過程中出現震蕩與過擬合。為提升整體訓練效率，引入早停機制與交叉驗證，動態監控模型在驗證集上的表現，確保最終模型具備良好的泛化性能。

6 結語

文章圍繞鋰離子電池SOH估計問題，構建了一種融合Transformer網絡與FA-BP優化算法的智能估測系統。通過引入具備全局依賴建模能力的Transformer結構，有效提取電池運行數據中的時序特征，并結合FA算法的全局搜索能力與BP算法的梯度優化機制，實現對模型參數的精細調節。系統在特征構建、結構配置、參數尋優與訓練流程等方面形成完整閉環，具備良好的預測精度與適應能力。該方法為實現高性能電池管理系統提供了可行路徑與理論支撐。

基金項目：大學生創新創業訓練計劃項目“基于深度學習與FA-BP優化算法的鋰離子電池SOH的估測”（項目編號：S202410564039）。

參考文獻：

[1]董靜，金帥.基于ICA與GS-SVM的電池健康狀態估計[J/OL].重慶理工大學學報（自然科學），1-12[2025-05-19].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1205.T.20250312.1554.004.html.

[2]姚芳，楊曉娜，李謙，等.考慮耦合關聯特性的鋰離子電池SOC-SOH協同估算[J].電力電子技術，2024，58（11）：85-90.

[3]張大禹，王震坡，劉鵬，等.新能源汽車動力電池衰退機制與健康狀態估計研究概述[J].機械工程學報，2024，60（22）：241-256.

[4]池成璽.鋰離子電池倉庫火災滅火救援策略分析[A]2024年度滅火與應急救援技術學術研討會論文集-火災撲救[C].中國人民警察大學，中國消防協會；2024：4.