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基于注意力改进BiGRU的锂离子电池健康状态估计 被引量:17
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作者 王凡 史永胜 +3 位作者 刘博亲 左玉洁 符政 ali jamsher 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期2326-2333,共8页
锂离子电池的健康状态(state of health,SOH)是电池管理系统的核心问题,对其精确的评估能够保障电池的安全可靠运行。然而在实际应用中,容量较难直接测得,导致SOH估算困难。为了获得准确的SOH,本文提出一种基于注意力改进双向门控循环单... 锂离子电池的健康状态(state of health,SOH)是电池管理系统的核心问题,对其精确的评估能够保障电池的安全可靠运行。然而在实际应用中,容量较难直接测得,导致SOH估算困难。为了获得准确的SOH,本文提出一种基于注意力改进双向门控循环单元(BiGRU)的锂离子电池SOH估计方法。首先提取电池充放电曲线中的电压、电流与阻抗等参数,通过自编码器(auto encoder,AE)对其降维,提取特征量并减少数据间的冗余性。其次,引入注意力机制(attention mechanism,AM)对输入变量分配权重,突出对SOH估计起到关键作用的特征量。最后,利用BiGRU学习输入变量与容量之间的映射关系,捕获容量衰减下的长期依赖性。在不同充电倍率的电池数据集上的结果表明,该方法对不同类型电池的SOH皆可以实现高精度估计,均方根误差在1.1%以下。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 自编码器 注意力机制 双向门控循环神经网络
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