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。     

基于集成经验模态分解与集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

准确预测储能锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)对于电力系统的安全性与可靠性至关重要。针对锂离子电池老化轨迹呈现非线性变化的问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先,利用集成经验模态分解算法分解锂离子电池老化数据。其次,分别利用集成的长短时记忆神经网络与相关向量机对分解得到的残差数据序列和本征模态数据序列建模预测。最后,融合预测的残差数据序列和本征模态数据序列,综合计算锂离子电池未来寿命老化轨迹。采用储能锂离子电池老化数据进行验证,结果显示所提出的锂离子电池RUL预测方法具有更好的鲁棒性与非线性跟踪能力。     

基于不同核函数SVR的锂离子电池SOH预测比较

电池健康状态(state of health,SOH)预测是电池故障诊断与健康管理的重要组成部分,准确地预测电池健康状态至关重要.支持向量回归方法因具有良好的回归能力而被作为预测电池剩余使用寿命的首选数据驱动方法之一.核函数将样本从低维空间映射到高维空间,以便进行精确分类,参数选择决定核函数的映射能力,训练集的大小和分布也会影响支持向量回归(SVR)的回归能力.将锂离子电池数据分为前期、中期和后期训练数据.采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对四个核函数的参数进行了优化.实验结果对比表明,采用径向基函数(RBF)的GA-SVR和PSO-SVR可以较准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命.     

锂离子电池状态估算与寿命预测综述

随着锂离子电池的广泛应用,其健康管理和寿命评估成为很多领域的挑战和热点问题。准确的电池状态估算与剩余使用寿命预测能让用户及时获取电池信息并更新失效电池,保障整个电池组的安全高效运行。为此,针对锂离子电池健康管理和寿命预测的研究现状进行分析,重点归纳和总结了锂离子电池剩余使用寿命预测的方法和应用现状,涵盖锂离子电池荷电状态与健康状态估算和剩余使用寿命预测2部分核心内容,总结其优势与局限性,并分析了未来的发展趋势和研究挑战。     

锂离子电池剩余寿命预测方法综述

准确预测锂离子电池的剩余寿命对提高设备的安全性和降低设备的维护成本具有重要意义.针对锂离子电池剩余寿命预测方法的研究现状进行分析,归纳总结了基于模型的方法、基于数据驱动的方法和基于融合的方法,对比分析了不同方法的优缺点.然后总结归纳了锂离子电池剩余寿命预测在实际应用中常见的两个问题,最后分析了未来的发展趋势和挑战.     

基于 CEEMDAN 和 SVR 的锂离子电池剩余使用寿命预测

锂离子电池剩余使用寿命(RUL)的估算是锂离子电池健康管理的关键,准确可靠地预测锂离子电池的剩余使用寿命对 系统的安全正常运行至关重要。 提出了一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和支持向量回归( SVR)的锂离子电池剩 余使用寿命预测方法。 首先,在放电过程中提取了一个可测量的健康因子,并使用 Pearson 和 Spearman 法分析健康因子与容量 之间的相关性,然后利用 CEEMDAN 将健康因子进行分解,获得一系列相对平稳的分量,最后采用 CEEMDAN 分解后的健康因 子作为 SVR 预测模型输入,容量作为输出,实现锂离子电池 RUL 预测。 利用 NASA PCoE 提供的锂离子电池退化数据集进行试 验,与标准 SVR 模型相比,实验结果表明利用该方法能够有效验证所提出的 RUL 预测模型的有效性,并且使预测误差控制在 2%以下。     

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。     

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。     

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。     

电池管理系统算法综述

锂离子电池由于其高能量密度和使用寿命长等优点成为储能的首选,锂离子电池系统的安全运行、状态估算、剩余寿命预测都由电池管理系统(BMS)管理,故BMS对电池系统的使用和稳定至关重要.主要关注以动力电池为代表的电池系统,综述了数据驱动方法的各种算法在BMS系统的应用.概述了BMS电模型的电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型的特点,热建模的电模型、热模型、热-电耦合、热-电化学耦合模型的应用范畴.介绍了卡尔曼滤波、神经网络、向量机在SOC估计的应用,粒子群算法、HI-DD-AdaBoost.RT(不等式漂移检测自适应增强学习/阈值回归算法)、卡尔曼滤波在SOH估计的应用剩余寿命预测方面,介绍了经验预测、滤波预测、时间序列预测法.     

Data-driven prognostics and remaining useful life estimation for lithium-ion battery:

As an important and necessary part in the intelligent battery management systems (BMS), the prognostics and remaining useful life (RUL) estimation for lithium-ion batteries attach more and more attractions. Especially, the data-driven approaches use only the monitoring data and historical data to model the performance degradation and assess the health status, that makes these methods flexible and applicable in actual lithium-ion battery applications. At first, the related concepts and definitions are introduced. And the degradation parameters identification and extraction is presented, as the health indicator and the foundation of RUL prediction for the lithium-ion batteries. Then, data-driven methods used for lithium-ion battery RUL estimation are summarized, in which several statistical and machine learning algorithms are involved. Finally, the future trend for battery prognostics and RUL estimation are forecasted.     

基于Autoformer的滚动轴承剩余使用寿命预测

滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测的数据驱动方法显示出了巨大的潜力，但仍有提升的空间。为此，提出了一种基于Autoformer模型的滚动轴承RUL预测方法。结合领域内的专家知识对滚动轴承原始信号进行人工特征提取并优化特征，利用Transformer类模型强大的多维特征提取能力挖掘输入特征与RUL之间的复杂映射关系。针对滚动轴承振动信号的周期性特点采用Autoformer模型将时间序列进行分解对趋势项和周期项分别处理。实验结果表明，所提出的预测方法在PHM2012数据集上的表现相比于其它文献的方法，平均得分分别提高了50.03%、21.31%、19.93%。证明了该方法的优越性。     

基于ALO-SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测

锂离子电池(Lithium-ion batteries,LIBs)的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测在电池故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)中起着十分重要的作用。准确预测电池RUL可以提前对存在安全隐患的电池进行维护和更换,以确保储能系统安全可靠。文章提出一种基于蚁狮优化和支持向量回归(ant lion optimization and support vector regression,ALO-SVR)的方法,可有效提高锂离子电池RUL预测的准确性。SVR方法在处理小样本数据和时间序列分析上具有优势,但SVR方法在内核参数选择上存在困难。因此,文章利用ALO算法优化SVR核参数,随后采用PCoE(NASA ames prognostics center of excellence)和CALCE(center for advanced life cycle engineering)电池数据集对所提方法进行仿真验证。通过对比SVR方法,ALO-SVR方法可以提供更精确的电池RUL预测结果,能有效提高锂离子电池剩余使用寿命预测的准确性和鲁棒性。     

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。     

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。     

锂电池健康度和剩余寿命预测算法研究

为了实现锂电池健康状态检测和电池故障诊断,在电池全生命周期退化数据基础上,分别使用容量增量分析和差分电压分析法进行特征提取,使用皮尔逊相关系数对健康因子进行相关性分析,并将其输入到人工神经网络用于电池健康状态(state of health, SOH)预测。针对电池容量非线性的退化特性以及局部重生现象,使用双指数函数对其进行建模。同时结合粒子滤波算法对模型参数进行估计,实现电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)的概率密度预测。实验结果表明所提出的方法能够实现SOH的精准预测和RUL的不确定性估计。     

基于CNN-Bi-LSTM网络的锂离子电池剩余使用寿命预测

锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测可以评估电池的可靠性,降低电池使用的风险并为电池维护提供理论依据.结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的优点,提出一种考虑多种寿命衰退特征与数据时序性的CNN-Bi-LSTM网络模型用于锂离子电池RUL预测.通过仿真得到CNN超参数,选择相关性高的特征参数作为预测输入量,最后在NASA锂离子电池老化数据集上进行仿真实验.实验结果表明CNN-Bi-LSTM网络模型能准确预测锂离子电池RUL,与其他网络模型相比,具有网络模型参数少、占用内存小的优势,在精确度和收敛性上都有较好表现.     

锂电池剩余寿命的ELM间接预测方法

针对锂电池直接预测剩余使用寿命难及预测结果不准确等问题,提出利用锂电池循环充放电监测参数构建间接寿命特征参数的方法。应用一阶偏相关系数分析法验证间接寿命特征参数与直接参数间的相关性,选择等压降放电时间作为锂电池间接寿命特征参数,构建基于ELM的等压降放电时间与实际容量的关系模型和等压降放电时间预测模型,实现锂电池的RUL预测。基于NASA锂电池数据集预测并评估锂电池的RUL,并且与ELM直接预测方法和高斯过程回归间接预测方法相比较,本方法能够有效的预测锂电池的RUL,预测结果的误差范围为5%左右,具备较好的锂电池RUL预测精度。