基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究

随着锂离子电池的广泛应用,其寿命预测与健康管理已成为当今的热点问题。锂电池寿命预测对于电池管理系统的稳定运行有着重要意义。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对锂离子电池剩余寿命进行预测,并采用鸟群优化算法(BSA)对LSSVM参数进行寻优。为提高BSA算法的全局搜索能力,对BSA算法进行改进,并提出改进鸟群算法(IBSA)。最后采用IBSA算法优化LSSVM模型,建立了IBSA-LSSVM预测模型并对锂离子电池寿命进行预测。测试结果表明,IBSA-LSSVM模型有良好的预测效果和预测稳定性。     

改进PSO优化ELM预测锂离子电池剩余寿命

针对极限学习机在预测锂离子电池剩余寿命过程中的不稳定性,提出利用混合粒子群优化算法对极限学习机预测模型优化的方法。通过改进的粒子群优化算法对极限学习机的输入端进行寻优处理,不但能够使模型的预测精度有进一步提高,而且大大增加了锂离子电池单次剩余寿命预测结果的可信度。利用NASA PCoE公开的锂离子电池数据进行仿真实验并评估该模型的预测性能,然后与标准的极限学习机预测模型预测结果进行对比,统计结果表明该方法使预测误差控制在2%左右。     

相关向量机预测锂离子电池剩余有效寿命

随着新能源汽车的迅速发展,锂离子电池已得到广泛应用。准确预测锂离子电池剩余有效寿命（RUL）对于合理规划电池使用至关重要。目前,机器算法和模型预测已广泛应用于电池剩余有效寿命的预测中。本文基于数据驱动的方法进行锂离子电池剩余有效寿命预测,通过使用相关向量机（RVM）将长期预测分为多段短期预测,并结合自相关函数、灰色关联度模型、卡尔曼滤波器（KF）进行模型优化与改进,改进后的RVM模型在三组目标电池RUL预测中的相对误差分别为5.46%、7.14%和6.29%,与其他几种预测模型的对比结果表明该模型优于其他模型。     

基于IGWO-MKELM的锂离子电池剩余使用寿命预测

随着锂离子电池在储能系统中比例迅速增大,为避免因电池性能退化导致的事故,如何准确预测锂离子电池剩余使用寿命就成为保障储能系统可靠运行的关键。针对锂离子电池剩余使用寿命预测的问题,提出一种改进灰狼优化多核极限学习机（IGWO-MKELM）预测方法。首先从电池充放电过程中提取能够表征电池寿命退化的间接健康因子作为输入量,然后采用改进灰狼算法对多核极限学习机参数进行寻优,建立改进灰狼优化多核极限学习机预测方法,最后使用NASA电池数据集进行仿真实验。结果表明,IGWO-MKELM方法可以更加精确地预测锂离子电池剩余寿命。     

锂离子电池剩余寿命预测研究

准确的锂离子电池剩余寿命预测对其安全有效管理及使用维护具有重要意义。针对锂离子电池寿命预测的研究现状进行分析,归纳总结了锂离子电池寿命建模思路。重点研究了近年来用于剩余寿命预测的技术、算法和模型,并分别比较了各类预测方法的优缺点,给出了锂离子电池剩余寿命预测亟待解决的问题及发展趋势。     

基于PSO-LSSVM的锂离子电池荷电状态预测方法

锂离子电池荷电状态(State of Charge,SOC)直接影响着锂离子电池使用性能和效率。为了实现准确的SOC在线预测,提出一种粒子群优化最小二乘支持向量机软测量方法。该方法使用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)建立非线性系统模型,以锂离子电池工作电压、电流为输入量,电池SOC为输出量。建立软测量模型时,LSSVM正则化参数λ和径向基核宽度μ直接影响着模型的准确度,采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对这两个关键参数进行优化。用型号为BTS6050C4的NBT电池测试系统进行样本数据采集,通过MATLAB仿真软件进行模型训练并校正。实验和仿真结果表明采用PSO-LSSVM优化算法精确度高、易实现,且在正常和过充工作环境下均可有效预测锂离子电池SOC。     

基于凸优化-寿命参数退化机理模型的锂离子电池剩余使用寿命预测

针对锂离子电池寿命预测中模型普适性差、预测精度不足等问题,提出一种基于凸优化-寿命参数退化机理模型的锂离子电池剩余使用寿命RUL预测方法。首先构造锂离子电池实际容量与其循环周期的退化机理模型。对锂离子电池寿命试验数据进行凸优化降噪处理;基于预处理得到的可靠性较高的数据,采用最小二乘法对所建机理模型的参数进行辨识,从而得到精确的模型表达式,实现锂离子电池RUL的预测。基于NASA锂离子电池数据集预测并评估锂离子电池的RUL,预测结果验证了模型良好的通用性,误差范围为4%左右。     

基于Wavelet降噪和支持向量机的锂离子电池容量预测研究

随着电池使用次数的增加,电池会出现老化问题。通过对电池的剩余容量进行预测,可以为设备系统中电池管理系统提供可靠的数据支撑。该文采用支持向量机(SVM)对锂离子电池剩余容量进行预测,并采用改进鸡群算法(ICSO)对SVM参数进行优化,从而建立了ICSO-SVM预测模型。为验证预测模型的可行性,首先,采用db5小波对B5和B6电池容量衰减数据进行多尺度分解,进而重构去噪后的信号;其次,对鸡群优化算法(CSO)进行了改进,提出了ICSO优化算法,经测试ICSO算法的收敛精度明显高于粒子群优化算法(PSO)和传统CSO算法;最后,采用两组实验对CSO-SVM模型和ICSO-SVM模型进行验证。通过分析发现,ICSO-SVM模型的平均偏差(AAD)值在1.5%以下,RMSE值在2%以下,R2均值为0.972 6。     

基于改进回声状态网络的锂离子电池剩余使用寿命预测

锂离子电池凭借其优越的性能被广泛用于纯电动汽车及大型电气系统。然而，随着锂离子电池循环充放电，电池性能大幅度衰退，会间接导致用电系统的性能衰退或发生故障。因此，准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL),能够保障电池安全可靠运行。为了提高锂离子电池RUL的预测精度，提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)回声状态网络(ESN)的锂离子电池RUL预测方法，实现在线准确预测锂离子电池RUL。首先，通过遗传算法(GA)的交叉和变异操作优化PSO,提高粒子局部与全局寻优能力。然后通过GA-PSO对ESN网络参数进行优化，建立退化预测模型，利用NASA公开的锂离子电池实验数据进行仿真实验。结果表明，在相同数据集条件下，与改进粒子群算法和门控循环单元(IPSO-GRU)神经网络、遗传算法的极端学习机(GA-ELM)、非线性自回归(NARX)动态神经网络、改进蚁狮优化算法支持向量回归(IALO-SVR)、间接健康指标与ESN的预测方法相比，GA-PSO-ESN有更高的预测精度、稳定性和泛化能力，表明了该方法的有效性。     

基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测

在各种各样的装置与设备中,锂离子电池剩余寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测起着重要作用,越来越多的研究人员开始重视对锂离子电池可靠性和安全性预测的研究。粒子滤波(particle filter,PF)方法一般用于模型结构已知或者可以获得模型的情况下,来估计和预测时间序列。改进已有的锂离子电池容量经验指数衰退模型,降低了状态方程参数估计的个数。实验比较了基于PF方法,原指数经验模型及改进经验模型的锂离子电池剩余寿命预测的精度,其结果显示改进后的模型提高了预测精度,降低了误差率,并且缩小了不确定性范围。     

基于贝叶斯理论的新能源锂离子电池剩余寿命预测方法

针对锂离子电池健康因子衰退指标预测不佳,影响电池有效更换的问题,设计基于贝叶斯理论的新能源锂离子电池剩余寿命预测方法。提取新能源锂离子电池的衰退特征,并分析电池衰退变化;通过贝叶斯理论确定电池剩余寿命先验分布,提高电池剩余寿命预测的置信度;根据先验分布结果,构建锂离子电池剩余寿命预测模型,对电池寿命期望函数进行分析,进而实现新能源锂离子电池的有效利用。采用对比实验的形式,验证了该预测方法新能源锂离子电池剩余寿命预测效果更佳,可以应用于实际生活中。     

基于最优权阈值ELM算法的锂离子电池RUL预测

针对锂离子电池剩余使用寿命RUL(remaining useful life)预测结果不准确及极限学习机ELM(extreme learning machine)权阈值随机选取等问题,提出利用ELM模型间接预测锂离子电池RUL的方法 ,并利用遗传蚂蚁算法GAAA(genetic algorithm ant algorithm)选取ELM的最优权值与阈值,建立基于等压降放电时间间接寿命特征参数的最优GAAA-ELM锂离子电池RUL预测模型。基于NASA锂离子电池数据集预测和评估锂离子电池的RUL,并与BP模型预测方法、ELM模型预测方法和GA-ELM模型预测方法相比较,结果表明该方法能够更准确有效地实现锂离子电池RUL预测。     

基于EMD-ARMA的锂离子电池剩余寿命预测

针对锂离子电池剩余寿命难以预测以及预测结果不精确等问题,提出了采用电池循环剩余容量数据作为时间序列样本,基于经验模态分解对各分解出的子序列建立自回归移动平均(ARMA)预测模型,并经过Pearson相关系数验证各子序列的相关性,加权重构后实现电池剩余寿命(RUL)预测。实验采用NASA锂离子电池数据集,用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价标准,对所提模型(EMD-ARMA预测模型)、Elman神经网络模型和ARMA模型的预测结果进行对比分析。试验结果表明,在正常工况下,所提的EMD-ARMA预测模型计算的RMSE和MAE的值为三个模型中的最小值,预测误差小于1%;并且预测误差随预测起始点的后移会逐渐减小,证明所提预测算法在长期预测上有较稳定的收敛性,预测精度也有显著提高。     

基于改进支持向量回归的锂电池剩余寿命预测

锂离子电池凭借其优越的性能广泛用于电动汽车及储能领域.然而,随着使用时间增加,锂离子电池性能大幅度衰退,会间接导致设备性能衰退或发生故障.因此,准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL),能够对电池进行及时维护和更换,保障电池安全可靠运行.该文从充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接健康因子,并利用Pearson和Spearman相关性分析法分析与容量之间的相关性;构建一种基于间接健康因子的改进蚁狮优化算法(IALO)支持向量回归(SVR)预测方法,实现在线准确预测锂离子电池RUL.利用NASA电池数据集对IALO-SVR方法进行验证,对比分析反向传播(BP)和SVR方法,实验结果表明,所构建的IALO-SVR方法能够更加准确地预测锂离子电池RUL.     

锂离子动力电池寿命预测的研究进展

近些年来,锂离子电池作为一种新型能源,其寿命研究成为了各个领域关注的重点问题.对锂离子电池寿命的影响因素、电池健康状态(SOH)估计进行了研究,总结了国内外近几年来电池寿命预测的方法,并对其中基于性能的研究方法(粒子滤波算法、基于粒子滤波算法的改进算法和多种模型相结合的融合算法等)进行了分析和比较,以此为基础,找出了电...     

基于改进集成经验模态分解和高斯过程回归的锂离子电池剩余容量及寿命预测方法

锂离子电池在储能电站中为消纳可再生能源作出了重要贡献,其运行的稳定性和可靠性受到了研究人员的持续关注。为了解决锂离子电池容量及剩余寿命的预测和抑制测量过程中因各种外界因素引起的噪声,提出了一种基于改进的集成经验模态分解MEEMD(modified ensemble empirical mode decomposition)去噪和经贝叶斯优化的高斯过程回归BO-GPR(gaussian process regression optimized by Bayesian optimization algorithm)的锂离子电池容量及剩余寿命预测方法。首先,利用MEEMD方法识别并去除原始测量数据中的噪声分量。然后,利用BO-GPR方法预测锂离子电池容量及剩余寿命,其中贝叶斯优化方法对高斯过程回归的部分超参数进行了进一步寻优。文章基于美国国家航空航天局研究中心提供的锂离子电池测量数据进行了预测实验,结果表明,该方法能够有效去除噪声信号,选取的协方差函数和超参数组合达成的预测效果优于初始GPR模型,证明了其有效性。     

利用 QPSO 改进相关向量机的电池寿命预测

锂离子电池作为系统供能的关键部分,其寿命终结往往导致用电设备的性能下降或故障,甚至整个系统的崩溃。因此,研究电池剩余使用寿命(RUL),提前预知失效时间,显得日趋重要。针对锂离子电池寿命预测过程中训练时间较长、参数确定困难、输出结果不稳定等问题,提出了利用运用泛化能力更好,更稀疏,测试时间更短,更适用于在线检测的相关向量机(RVM)进行预测,并通过量子粒子群对相关向量机进行了优化,保证了预测输出结果的稳定性。分析结果表明,量子粒子群算法改进后的相关向量机对锂电池失效时间的预测准确度高达99%,电池寿命预测的绝对误差平均值2%,均方根误差3%,验证了该改进算法的可行性和优越性。     

基于GWO-SVR的锂电池剩余使用寿命预测

锂离子电池剩余使用寿命预测在电池管理系统中发挥着重要作用,准确预测其剩余使用寿命能够保障电池的安全稳定运行。由于支持向量回归SVR(support vector regression)参数内核选择较为困难,为此提出灰狼优化—支持向量回归GWO-SVR(gray wolf optimization-SVR)方法,使用灰狼算法优化其内核参数,根据NASA预测中心提供的电池数据集对该方法进行了验证。通过与SVR方法进行对比发现,所提GWO-SVR方法的预测精度得到显著提高;在此基础上与ALO-SVR方法进行对比,证明所提方法平均相对误差降低了7.16%,预测精度更高,有效地提高了锂离子电池剩余寿命预测的精确性。     

锂离子电池剩余寿命间接预测方法研究

针对锂离子电池的容量在线测量困难的问题,提出了一种基于优化的融合型间接健康因子和改进的最小二乘支持向量机的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.首先采用自适应健康因子提取方法提取了等电压升充电时间序列和等电流降充电时间序列,通过健康因子的线性组合和Box-Cox变换构建了优化的融合型健康因子.然后针对最小二乘支持向量机的超参数调整困难的问题,提出了基于粒子群优化的改进算法.在此基础上,构建了基于优化的融合型健康因子的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.实验结果表明,提出的间接预测方法能够较好地拟合容量的退化过程,同时预测精度比基于单一健康因子的方法更高.     

基于混合ISSA-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测

准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)对降低电池使用风险和维护设备稳定性方面具有重要意义。为了提高锂离子电池RUL预测的稳定性和结果的准确性，提出一种基于混合改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的锂电池RUL预测模型。首先，用均值化方法对原始数据中的异常值进行处理。然后，结合Tent混沌映射、自适应权重以及反向学习策略和柯西变异扰动策略优化麻雀搜索算法，再利用改进麻雀搜索算法对LSTM模型的参数进行优化。最后，采用改进的混合ISSA-LSTM模型并完成RUL预测。采用NASA公开数据集对本模型进行验证。结果表明，该模型的平均绝对误差、均方根误差和平均相对百分比误差控制在0.016 47、0.022 84和1.2048%以内，能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。