计及健康特征信息量的锂离子电池健康状态与剩余寿命预测研究

电池状态有效评估过程中数据驱动法的模型输入虽与容量呈现相关性,但并没有考虑其信息量及信息质量,低质量的数据输入会造成一定程度的预测偏差。针对上述问题,提出一种计及健康特征信息量的加权神经网络电池健康状态(state of health,SOH)预测与剩余寿命(remaining useful life,RUL)估计模型。该模型在GA-BP神经网络的基础上,通过确定有效健康特征数据集,利用数据信息度构建动量因子来保证神经网络迭代收敛速度。并基于熵权思想过滤出低信息量健康特征的预测结果,将过滤后的预测结果作为电池老化模型的输入,进一步实现剩余寿命的估计。通过公开电池老化数据集与实验平台进行验证,得到该模型健康状态预测结果MAE、RMSE分别控制在0.63%、0.81%之下,剩余寿命估计结果MAE、RMSE分别控制在0.0031mA·h、0.0042mA·h之下,具有良好的可行性与有效性。

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。