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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于多退化特征的锂离子电池剩余寿命预测

针对目前锂离子电池剩余寿命预测模型精度低、泛化性差的问题,在一种基于充放电健康特征提取的锂离子电池剩余寿命估计方法的基础上,增加了健康因子和实际容量之间的相关性分析,具体方法是:从锂离子电池充放电电压、电流、温度曲线变化趋势中提取若干潜在健康因子,并利用主成分分析(PCA)去除数据冗余性,得到代表退化特征的融合健康因子。结合自适应遗传算法(AGA)优化了Elman预测模型。结果表明所建立的PCA-AGA-Elman神经网络预测模型误差控制在1.5%之内,可作为锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测模型。     

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。     

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。     

关于锂离子电池健康状态预测方法的研究进展

锂离子电池寿命对于实际应用至关重要,研究其寿命影响因素,并进行精准寿命预测,对于提升电池组使用可靠性和降低电池组成本具有重要的意义。立足应用,简要分析了电池性能衰退机理,重点综述了预测电池日历寿命和循环寿命方法的研究进展。还对电池寿命测试和电池全寿命周期性能估计中的关键问题和研究方向进行了探讨。     

基于ANN方法的锂离子电池放电容量预测

锂离子电池放电容量的预测和估计是电池管理系统中一个非常重要的内容。某一个状态下锂离子电池的放电容量是放电电流、电压、温度以及过去电池充放电的历史等参数的函数。运用ANN方法即人工神经网络方法 ,可逼近任何多输入输出参数函数的性能 ,预测不同放电电流和电压下锂离子电池放电容量的大小。结果表明 ,ANN方法具有足够的精度 ,可用来预测锂离子电池的放电容量。     

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。     

基于剩余容量的锂离子电池组均衡策略

不一致性使得电池在成组后容量利用率方面远不及单体电池,现有的均衡方法注重防止电池过充过放,控制策略没有兼顾能量利用效率,均衡过程能量损失较大。基于单体电池剩余容量估算,通过对电池体质的在线辨识,将电池划分为倾向于过放、倾向于过充以及与整体平均剩余容量变化一致3类,并依据电池体质合理地分配每类电池的均衡能量。实验表明该方法较传统的电压中心均衡策略能够有效缩小单体电池剩余容量差异,电池组容量利用率提升了3.3%。     

空间锂离子电池寿命影响因素以及寿命预计

主要将温度和放电电流作为寿命衰降的主要因素,运用阿列尼乌斯公式,以10 Ah电池寿命数据为基础,拟合了锂离子电池的寿命模型,并通过对50 Ah电池寿命数据的验证,模型取得了较好的拟合效果.     

锂离子电池容量快速预测的新方法

提出了一种通过部分放电来快速预测锂离子电池放电容量的方法.在分析了锂离子电池开路电压和内阻与电池容量关系的基础上,将人工神经网络应用到锂离子电池的容量预测和模型建立中.实验结果表明这种方法能够满足电池容量预测的精度要求.     

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。