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.     

基于混合神经网络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问题,提出一种基于混合神经网络CNN-GRU的电池容量预测方法,以提高电池寿命预测的准确性与安全性。首先对电池老化数据集进行处理,从电池充放电过程中的电压、温度、充电时间数据中提取5种健康特征,作为混合神经网络模型CNN-GRU的输入。该模型结合了卷积神经网络在特征提取方面的优势与门控循环单元在时间序列数据处理中的优势,通过多层结构提取电池退化过程中的深层特征,从而实现电池剩余寿命的准确预测。基于NASA公开的电池老化数据集,采用50%和70%的训练集比例对所提方法的有效性进行验证,结果表明CNN-GRU模型相比于其他单一模型,具有良好的预测精度,误差指标RMSE、MAE均有所降低。     

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。     

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。     

电动汽车动力锂离子电池寿命预测方法研究

对动力锂离子电池寿命预测的相关研究进展进行了综述.介绍了锂离子电池健康状态(SOH)衰减的机理和影响锂离子电池使用寿命的主要因素.重点介绍了动力锂离子电池寿命预测的方法,包括基于电池容量衰减的寿命预测模型、电池的健康状态估算和电池的加速寿命实验.展望了动力锂离子电池寿命预测方法在电池测试和产品开发方面的应用前景.     

锂离子电池寿命预测研究进展

锂离子电池在越来越多的能源行业得到应用,虽然减少了化石燃料的排放,但是仍有许多问题需要克服,电池老化就是其中之一.由电极和电解液发生的许多副反应影响.因此,在不同工作条件下,准确预测电池剩余寿命是非常重要的.尤其对确保电池在安全条件下可靠运行极其重要.锂离子电池在安全和剩余使用寿命方面已经有了很多的研究.当前电池寿命预...     

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.     

基于机器学习的电池剩余使用寿命预测方法综述

电池剩余使用寿命预测是电池管理系统中的关键环节,对于电池的安全运行至关重要。由于电池退化受到诸多因素的影响,剩余寿命预测仍然面临着多方面挑战。近年来,机器学习算法由于强大的非线性学习能力而受到广泛关注,并且逐渐成为剩余使用寿命预测的可靠主流方法。梳理了各类基于机器学习的剩余使用寿命预测算法,分析其优缺点,并总结和展望了未来的改进方向。     

锂离子电池存储寿命研究

锂离子电池作为水下航行器主要能源,它的寿命是限制装备使用的关键因素之一,并且,水下航行器大部分时间都处于存储搁置状态,为了更好地制定维护使用方案,需要对锂离子电池的存储寿命进行预测。通过分析实验数据,建立寿命预测模型和寿命预测误差模型,使用蒙特卡罗方法进行仿真计算,计算结果表明,在100%SOC、25℃存储时,锂离子电池有90%以上的可能性存储寿命超过3年。     

基于数据预处理和VMD-LSTM-GPR的锂离子电池剩余寿命预测

锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）是健康管理中重要参数,其准确评估对于保证电池设备的安全稳定运行非常重要。该文提出一种数据预处理联合变分模态分解（VMD）、长短期记忆网络（LSTM）和高斯回归过程（GPR）的预测框架。首先选取充放电循环过程中的信息作为间接健康因子（HI）,并通过核主元分析方法（KPCA）实现间接HI的特征提取,完成数据预处理;其次通过VMD-LSTM方法实现健康因子的分解、预测和重构,并将重构得到的数据应用于RUL预测的GPR模型,完成预测模型搭建;最后以NASA锂电池数据集作为算法测试数据,结果表明,所提取的健康因子能够准确跟踪锂电池的退化过程;所提预测方法能够准确地估计电池的剩余寿命,同时具有较高的可靠性和稳定性。     

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。     

锂离子电池寿命预测国外研究现状综述

寿命预测是锂离子电池健康管理的重要方面。分类综述了国外近十年来的电池寿命预测方法,并对其中\"基于性能\"的方法进行了重点分析;指出充分利用电池机理模型和老化机理分析、挖掘更多电池深层次寿命特征是未来电池寿命预测的发展方向。     

基于电化学模型的锂离子电池寿命预测分析

锂离子电池在循环过程中由于持续的界面副反应,会引起容量衰降和内阻增加。为了缩短寿命测试时间,提高电池开发迭代速度,基于P2D模型和EC在负极表面分解的机理构建了锂离子电池寿命预测模型,通过18650电池循环寿命测试数据验证,该模型对于100%放电深度(DOD)循环容量保持率的预测误差小于2%,能够利用少量的寿命测试数据对电池的长期寿命进行快速预测。