简介： 本发明公开了一种基于VMD‑HGWO‑SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，锂离子电池的剩余使用寿命预测是电池健康管理的重要一部分。该方法的具体步骤如下：首先使用变分模态分解方法，将锂电池容量退化数据进行多尺度分解，根据相关系数分析设定合适的阈值，将满足条件的模态函数进行重构，得到消除容量再生和噪声波动后的电池容量数据；然后，基于预处理后的电池容量数据训练SVR模型，并采用改进灰狼优化算法HGWO来优化SVR的超参数；最后，使用训练好的VMD‑HGWO‑SVR模型进行锂电池剩余使用寿命预测。本发明方法解决了锂电池容量数据中容量再生和噪声波动对锂电池剩余寿命预测精度的影响，同时对灰狼优化算法进行三处改进避免预测模型训练时陷入局部最优解，所提方法预测性能稳定，预测结果更精确。