基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计技术

电池健康状态（stateofhealth,SOH）是影响锂离子电池大规模应用的关键因素,而基于数据驱动的锂离子健康状态估计方法已经成为当前相关研究的热点课题。为了系统地剖析数据驱动下电池SOH估计方法的关键技术和难点问题,从电池数据来源、特征工程、估计模型以及验证途径4个核心环节出发,综述当前研究的进展。通过多种不同方法基本机理的分析和优缺点对比,凝炼出制约技术发展的瓶颈问题,展望未来研究的重点方向,推动基于数据驱动的锂离子电池SOH估计技术的进一步发展与应用。     

基于充电电压片段和核岭回归的锂离子电池SOH估计

电池健康状况的在线估计对于电池管理系统一直是一个非常重要的问题。近年来,由于其具有灵活性和无模型优势,基于数据驱动的方法在在线健康状态(stateofhealth,SOH)估计领域展现出极大的潜力。文中针对现有的大部分基于数据驱动的SOH估计方法存在计算量大以及较难在BMS微控制器中实现等问题,提出一种采用片段充电曲线和核岭回归(kernel ridge regression,KRR)的锂离子电池SOH估计方法。KRR是一种基于核方法的非线性回归算法,通过将核技巧与岭回归结合,能够建立充电电压片段和SOH之间的非线性映射关系。在2个公开锂离子电池老化数据集上的实验表明,该方法只需采用实际电池使用工况中容易获得的充电电压片段,就能够实现快速准确的SOH估计,并且应用到现有的BMS微控制器中。     

数据驱动的锂离子电池健康状态估计

为契合纯电动汽车实车电池数据特点,提出一种数据驱动的锂离子电池健康状态(SOH)估计方法。基于前馈神经网络和循环神经网络模型,通过电池动态放电数据学习其动态特性,并参考锂离子电池电化学模型中电池端电压的组成公式,设计电池系统辨识神经网络的结构。该神经网络能较精确地学习电池的端电压响应和预测电池的恒流放电电压曲线,平均误差小于20 mV。基于曲线相似度计算法,利用模型预测的恒流放电电压曲线,对电池的容量和SOH进行估计。所提出的方法可对电池SOH进行精确估计,误差小于2.5%。     

基于增量能量法和 BiGRU-Dropout 的锂电池健康状态估计

锂离子电池健康状态(SOH)的精确估计是电池管理系统面临的核心问题之一。针对实际的电池容量很难直接测量和容量再生导致的SOH估计误差问题,提出了一种基于增量能量法和双向门控循环网络(BiGRU)-Dropout的锂离子电池健康状态估计方法。首先分析增量能量曲线随电池老化的衰退规律,提取出最大峰值高度作为电池SOH的新健康因子。通过翻转层和门控循环网络层所搭建的BiGRU网络得出健康因子与SOH的映射关系,同时添加Dropout机制网络层防止出现过拟合现象,建立SOH估计模型用于电池SOH精确估计。实验结果表明,在不同充电倍率条件下,该方法均可快速、准确地估计电池SOH。     

基于AUKF的锂离子电池健康状态估计

针对锂离子动力电池健康状态(SOH)估计问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),通过协方差自适应匹配方法抑制噪声干扰,实现SOH的准确估计。建立了锂离子动力电池的状态空间模型,采用AUKF实时估计电池内阻,利用电池欧姆内阻和SOH之间的内在关系,进而得到电池的SOH。实验结果表明,利用所提方法估计SOH准确、可靠,为电池管理系统中状态估计提供了一种有效的方法。     

基于双非线性预测滤波法的锂离子电池SOH估计

动力电池的健康状态(SOH)估计是电动汽车电池管理系统的关键技术之一。提出了一种基于双非线性预测滤波法的锂离子电池SOH估计方法。基于Thevenin等效电路模型来表达电池的性能,基于双非线性预测滤波法对电池的容量和内阻进行估计从而实现SOH的在线估计,基于磷酸铁锂电池的循环寿命测试对提出的方法进行验证,结果表明,基于双非线性预测滤波法的SOH估计方法能够在电池的整个生命周期内实现SOH的精确预测。     

基于TCN-BiGRU的锂离子电池健康状态评估

准确估算锂离子电池的健康状态可以有效保障锂离子电池的安全使用,但现有锂离子电池SOH评估方法存在评估精度不理想等问题。为此,本文提出了一种基于TCN和BiGRU相结合的电池SOH评估方法。首先,从电池充电数据中提取构建健康因子,并验证其与电池容量之间的相关关系;然后,利用TCN模型处理长序列依赖数据并开展特征提取,同时在该模型中添加Dropout层以防止过拟合,提升了模型的泛化性;最后,通过BiGRU模型进行历史数据特征建模并对数据退化趋势进行估计,最终实现对锂离子电池SOH的精确评估。利用实验室搭建的电池退化试验台获取的四组电池退化数据进行方法验证,结果表明所提模型所估计的SOH在决定系数、绝对平均误差以及均方根误差3个指标上的均值分别为0.990 4、0.017 1、0.022 3,明显优于其他对比方法。     

基于DeepAR与特征选择的锂离子电池在线状态估计

电池健康状态SOH（state-of-health）和荷电状态SOC（state-of-charge）估计是电池管理系统的核心功能。目前,状态估计存在依赖大量历史数据以及单一状态估计适应性差的问题,因此提出一种基于DeepAR与特征选择的锂离子电池状态估计模型。首先,提取电池恒流充电过程中电压、温度及时间间隔数据,组成3组老化特征作为模型输入,用于估计SOH;然后,在估计SOC时考虑SOH估计值,消除了电池老化因素对SOC估算的负面影响;最后,在不同工况下的牛津电池数据集上进行实验验证,并与其他两种算法模型进行误差与收敛性对比。结果表明,所提模型在冷启动估计方面具有较强的优势,SOH和SOC估计精度较高。     

一种基于数据驱动与经验模型组合的锂电池在线健康状态预测方法

锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计是电池管理系统(BMS)的关键技术.该文提出一种基于数据驱动与经验模型组合的在线SOH预测方法.通过电池容量增量分析(ICA),找出与SOH相关性较高的两个电压升片段下所耗时间作为电池外部健康特征(HF),并使用高斯过程回归(GPR)的方法建立电池老化的数据驱动模型.利用数据驱动模型对电池工作初期的SOH进行预测,并使用预测值拟合指数经验模型.之后,电池各循环下的SOH用指数经验模型来预测,并且每隔固定循环次数使用观测器对指数模型参数进行一次修正,以保证电池SOH预测的准确性.实验结果表明,该文所提的方法可以在减轻电池监测设备负担的前提下将预测精度保持在较高水平.     

锂离子电池的健康状态估计研究现状分析

随着大型储能设备的发展与应用,特别是电动汽车,为保证电池拥有良好的工作性能,对电池进行有效健康状态估计(SOH)是完善和提高电池管理系统必不可少的。因此,针对锂离子电池健康状态估计,从影响因素、电池模型,以及估计方法进行总结,阐明发展方向。     

锂电池健康状态均衡技术综述

锂电池健康状态(State of Health,SOH)均衡技术是电池管理系统(Battery Management System, BMS)的关键技术之一,受到了学者的广泛关注。因此,本文对当前锂电池SOH均衡技术研究进行综述。首先,对SOH定义和不均衡影响因素进行介绍。然后,对目前发表的锂电池SOH均衡方案进行分类和总结,重点分析目前SOH均衡方案的原理和优缺点。最后,指出锂电池SOH均衡技术未来发展及改进方向,以期实现锂电池SOH均衡技术突破。     

退役锂离子电池健康状态快速评估方法

锂离子电池退役高峰期到来,退役锂离子电池健康状态(State of Health, SOH)快速评估方法因可有效缓解电池退役问题而得到高度重视。提出一种基于层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)的退役锂离子电池健康状态快速评估方法。首先选取可并行测试的健康因子并分析其可行性与有效性,并采用相关度指数分析健康因子对电池健康状态的表达能力。在此基础上以层次分析法评估电池的健康状态。最后比较不同方法对电池健康状态评估的精度。结果表明所提方法比单要素评估精度更高,比动态评估更容易实现,测试时间更短。     

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...     

基于非参数模型与粒子滤波的锂电池SOH估计

健康状态(state of health, SOH)是电池管理系统的重要参考依据,准确的SOH估计对保证电池安全稳定运行具有重大意义,其中提取可靠有效的健康特征描述电池老化状态以及构建精确稳定的估计模型是目前面临的主要问题。为了提高SOH估计精度,提出了一种基于模糊熵和粒子滤波(particle filter, PF)的锂离子电池SOH估计方法。首先,通过分析电池老化过程中的放电电压数据,提取模糊熵值作为电池的老化特征;其次,基于代谢灰色模型(metabolic grey model, MGM)和时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN)构建描述锂电池老化特征的非参数状态空间模型;最后,通过PF实现锂电池SOH的闭环估计。此外,利用NASA锂电池数据集对所提出的SOH估计方法进行了验证,并与该领域其他方法进行对比实验。结果表明,所提方法最大估计误差在5%左右,相比于同类方法其估计精度提升了约50%,且在不同训练周期数条件下表现出较好的鲁棒性,验证了所提方法的可行性与优越性。     

基于SOH及离线数据分段矫正的锂电池SOC估计

锂离子动力电池在电动车辆上应用时,受工况、环境等随机因素影响,SOC具有很强的时变非线性,对电动车辆动力电池SOC估计进行研究具有理论意义和应用价值。安时积分法是目前工程中常用的SOC估计方法,在应用过程中存在的难点是积分过程中累积误差的消除。首先利用电池健康状态估算出电池当前时刻的实际可用容量,作为安时积分法中的除数项,对SOC估计值进行矫正;其次,利用离线数据对安时积分法中的累积误差进行分段消除。仿真结果表明,所提方法比传统的安时积分法具有更高的精度,能够较好地消除累积误差。     

锂离子液流电池的研究进展

锂离子液流电池是最新发展起来的一种化学储能电池技术,它综合了锂离子电池和液流电池的优点,是一种输出功率和储能容量彼此独立、能量密度大、成本较低的新型绿色可充电池.本文介绍了锂离子液流电池技术的研究背景,阐述了锂离子液流电池的结构组成和工作原理,并详细综述了锂离子液流电池国内外的研究状况,指出目前有待突破的关键技术问题....     

一种编解码器模型的锂离子电池健康状态估算

随着锂离子电池应用领域的愈加广泛,实时、准确的评估其健康状态(state of health,SOH)成为确保电池安全可靠运行的重要要求。该文提出一种基于注意力机制解码器模型的锂离子电池SOH估算方法,该算法结合与GRU的特点,将数据编码成一组包含内在特征的序列,并由注意力帮助解码器完成最终的解算。该算法无需建立电池模型,也不需要过多的先验知识,仅通过单个采样周期的电压、电流采样值即可获得较高精度的SOH估计值。为适应更多应用场景,该文设计定长片段放电数据、定长片段充电数据及变长片段充电数据等3种输入模式,验证实验中,3种估算模式的平均绝对误差均小于1%,表明该估算方法具有估算周期短、估算精度高及适应性强等特性。     

基于SVR-PF的无人机电池健康状态诊断研究

针对无人机锂离子电池健康状态诊断问题,提出一种基于支持向量回归机粒子滤波(SVR-PF)的电池健康状态诊断方法。根据锂离子电池阻抗衰退机理与阻抗和容量的相关性,定义电池健康状态变量;建立阻抗衰退模型及电池容量-阻抗关系模型,并分别对两个参数进行辨识;利用辨识得到的电池健康状态变量,为无人机电池的健康状态诊断提供了一种可行手段。