相关向量机预测电池健康状态和剩余有效寿命

相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法由于其高稀疏性的特征,比有同样原始模型的支持向量机(support vector machine,SVM)算法有着更多的优势,在锂离子电池剩余有效寿命的研究中受到了关注.总结了现有的基于RVM算法的预测模型,介绍针对于电池寿命中RVM算法的改进,...     

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。     

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.     

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。     

基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测

针对锂离子电池剩余寿命预测精度低、泛化能力差等问题,提出基于改进粒子滤波的预测方案。首先,提出双高斯模型作为退化经验模型,拟合锂离子电池的容量退化过程。然后,通过先验知识设置退化模型的初始参数,并利用粒子滤波方法进行参数更新。针对预测过程中出现的粒子退化问题,提出高斯混合方法进行粒子重采样,拟合重采样过程中粒子复杂的非线性分布和长尾分布,保证预测结果的概率密度分布状况均匀且集中。最后在不同的数据集上进行了实验验证,结果表明所提出的改进粒子滤波方案具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

基于PF-ARIMA的锂离子电池剩余寿命预测

针对电池健康状态局部波动增加预测难度,采用粒子滤波和自回归整合移动平均模型分别预测由经验模态分解提取的健康状态趋势项和细节项,实现锂离子电池剩余寿命预测.提出的PF-ARIMA方法相对误差均值约4.0％,表明该方法能够较为准确地预测锂离子电池剩余寿命.     

基于改进相关向量机的锂电池剩余使用寿命预测

精确预测锂离子电池剩余使用寿命对于保障设备安全运行十分重要。但电池寿命预测中存在诸如数据噪声和容量再生等不确定性来源,这将导致预测精度大幅下降。为解决这一问题,使用变分模态分解方法对从充电和容量数据中提取的健康因子进行滤波分解,并利用贝叶斯优化方法对相关参数进行优化,提出一种基于多核相关向量机的锂离子电池剩余使用寿命预测模型。利用美国国家航空航天局(NASA)和Oxford电池数据集对所提出的模型进行验证,研究结果表明：所提出的基于变分模态分解和贝叶斯优化的多核相关向量机(VMD-BAYES-HRVM)方法的预测性能不受预测起始点和截止电压的影响,预测结果准确性更高,95%置信区间的跨度更小,证明了所提出方法的有效性。     

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Sp...     

锂离子电池荷电状态估算及剩余寿命预测

锂离子电池具有放电电压高、循环寿命长、安全性能好和无记忆效应等多种优点,在总结锂离子电池预测领域最新研究成果的基础上,对荷电状态估算及剩余寿命预测涉及的技术、算法和模型作了比较研究,尤其是对于锂离子电池荷电状态估算,归纳了电流积分法、开路电压法、模糊逻辑、自回归滑动平均数、电化学阻抗谱、支持向量机和基于扩展卡尔曼滤波的支持向量机等多种方法,并提出了各种方法的优缺点。     

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。     

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...     

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。     

新陈代谢灰色粒子滤波实现电池剩余寿命预测

电池剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的核心技术之一。为了以较少的数据量准确地在线预测电池RUL,提出新陈代谢灰色粒子滤波(MGM-PF)算法。首先利用一阶RC模型在线估算电池容量;然后基于估算的容量数据,利用新陈代谢灰色模型动态更新的灰色发展系数作为模型参数,构建表征电池容量退化的动态状态空间模型;并融合粒子滤波跟踪电池容量退化,实现电池RUL预测并给出预测结果的不确定性表达。实验结果表明,所提出的基于在线容量估算的MGM-PF算法能准确预测电池RUL。     

基于电压数据片段混合模型的锂离子电池剩余寿命预测与健康状态估计

锂离子电池剩余寿命预测及健康状态估计作为储能安全中最为核心的问题,其重要指标往往集中在电池的容量与内阻,但在实际工作中,测量容量需要完整的充放电周期,测量内阻多须外加设备。针对上述问题,基于锂离子电池恒流放电工况,将放电初始片段瞬时压降幅值作为新健康因子,在面对新健康因子数据受噪声污染时,通过多阶Bezier曲线对新健康因子数据进行重构降噪并与循环圈数构建电池经验退化模型;在此基础上,以电压片段来定义电池健康状态,提出新的健康状态评估模型;最后,通过NASA公开的老化数据集与实验平台验证了所提退化模型与估计模型的可行性与有效性。     

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。