本报讯 （通讯员 高宗宝）近日，电科院在储能领域研究的论文在Journal of Energy Storage期刊发表。该学术期刊为国际知名中国科学院二区期刊，论文的发表彰显了电科院在储能领域的雄厚技术实力和创新能力。

电力系统对储能技术的需求持续攀升，锂离子电池作为储能系统的关键部件，其健康状态预测是保障其安全高效应用的核心。此次发表论文聚焦于锂离子电池的健康状态预测，电科院创新提出基于卷积神经网络—双向门控循环单元—注意力机制的混合模型，通过融合电压—容量曲线、时间—电压曲线和容量增量曲线的特征，并使用改进的灰狼优化算法进行参数优化，实现模型性能的进一步提升，显著提高锂离子电池健康状态预测的准确性。该研究成果不仅为电力系统实用场景中电池寿命管理提供高可信度的技术支撑，也为新能源领域电池健康管理提供新范式。