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为了解决应用数据驱动算法估算锂离子电池可用容量时存在的电池老化特征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低及模型要求训练数据量大等问题,提出一种基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算方法,实现锂离子电池强非线性全衰退过程可用容量精确估算。首先,提取电池表面平均温度、容量增量曲线峰值及峰值对应电压作为表征电池老化状态的健康因子,通过灰色关联度分析法和熵权值法对所选健康因子进行合理性评估;然后,用2个单一核函数构造高斯过程回归算法复合核函数,并利用鲸鱼优化算法完成复合核函数的参数寻优,基于优化后的高斯过程回归模型实现锂离子电池可用容量估算;最后,通过对比不同核参数寻优算法,证明鲸鱼优化算法在参数寻优方面的先进性,并通过与传统的高斯过程回归、支持向量机、径向基神经网络等机器学习算法进行可用容量估算对比,证明模型的有效性。研究结果表明:基于复合核函数和鲸鱼优化算法参数寻优可以有效改善高斯过程回归模型性能,所建立的优化高斯过程回归模型能够基于较少训练数据实现电池容量的精确估算,并能够有效追踪锂离子电池非线性长周期衰退趋势;对不同电池数据也具备较好的自适应能力,可用容量估算最大误差低于1.56%。 相似文献
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锂离子电池在老化过程中,其内部呈现非线性的复杂变化,因此直接使用动态条件下的锂离子电池运行时段的数据(电流、电压和温度)进行电池健康状态的实时估计是一个具有挑战性的问题。本文中选取锂离子电池随机充放电数据,对动态数据的部分片段进行时频特征提取,组成时频特征矩阵作为输入,构建级联式卷积神经网络和门控循环单元容量估计模型,对输入数据进行内在特征提取,并进一步挖掘各时间序列中的相关特征,实现锂离子电池动态条件下的容量估计。利用美国航空航天局锂离子电池随机使用数据集进行实验验证的结果表明,该方法能在仅已知电池的额定容量的情况下,准确完成锂离子电池容量估计。最后,本文还分析了模型超参数设置、原始数据时序长度、网络输入和模型结构对容量估计精度的影响。 相似文献
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为了构建和优化基于融合方法的动力电池容量衰退预测模型,以准确预测电池容量衰退过程,采用融合方法将机器学习算法和物理模型相结合,通过多种数据源的综合使用来构建容量衰退预测模型。首先,收集并分析实际电池操作数据,充放电过程、温度变化等;然后,利用机器学习算法对数据进行特征提取、模式识别和建模,从而揭示电池容量衰退规律;最后,结合物理模型对电池内部参数进行估计,并与机器学习模型进行融合,获得更准确的容量衰退预测结果。 相似文献
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为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。 相似文献
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基于温度和充放电倍率对锂离子电池容量的影响,提出了一种与温度、退化状态、循环次数相关的锂离子电池容量退化模型,并结合现实案例分析验证了模型的合理性,为相关电动汽车运营企业提供了一种完整且准确的预测锂离子电池容量损失的方法,对锂离子电池的安全和维护起到一定的参考作用。 相似文献
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锂离子电池的容量与剩余使用寿命预测对提高其安全性具有重要的意义.该文提出一种基于改进粒子群滤波(PF)算法与特征电压关联模型的锂离子电池容量估计与剩余使用寿命预测方法.提取放电曲线中的特征电压,建立特征电压循环次数及特征电压容量2个关联模型;应用改进PF算法对2个关联模型的参数进行辨识,以实现容量的在线估计与剩余寿命的... 相似文献
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为提高锂离子电池容量在线估计精度,本文中提出一种基于部分充电曲线特征容量在线辨识和阿伦尼乌斯容量衰减模型融合的自适应容量估计方法。针对纯电动汽车极少存在完整充电的情况,提出一种基于恒流充电电压特征点的容量在线辨识方法。该方法先利用遗传算法对缩放平移后的充电曲线进行电压特征点优化,再通过监测有关这两个不动的电压特征点的恒流充电数据,在线辨识电池的当前容量。为进一步提高容量在线估计的精度,通过增量式PID算法来融合容量在线辨识值和阿伦尼乌斯模型,进行模型参数的闭环修正。最后,交变温度寿命实验结果表明,利用本文中提出的自适应估计方法,最大估计误差不超过2%。 相似文献
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随着新能源汽车市场占有率不断上升,如何精准预测其装配的锂离子动力电池在实际使用过程中的循环寿命衰减情况成为了重点关注问题。为此,将动力电池特性参数引入灰色预测模型,建立了一种车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法;利用动力电池循环的小样本信息训练所建立的电池容量保持率迭代算法,对电池在多温度及工况下的容量衰减情况进行预测,并对影响预测方法精度的部分因素进行分析。结果表明:车用锂离子动力电池循环寿命衰减预测方法可以在满足一定精度的前提下,对动力电池循环过程中的容量衰减情况进行有效预测,并具备多温度及循环工况下的适应性。 相似文献
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针对锂电池不同使用场合下的剩余电量估算精度的问题,提出了基于内阻功率的放电策略与功率积分的电池剩余电量计算方法。选取电池的1阶Thevenin等效电路模型,通过放电实验确定电池内部参数,建立了电池的可变参数模型。依据电池不同使用需求,通过功率控制电池放电电流,稳定电池的容量,提升了安时积分算法在稳定放电工况下的鲁棒性;将电池的温度、高频率波动电流和健康状况引入积分项,以衡量电池容量消耗速率,并采用功率积分算法估算电池剩余容量。将积分算法与EKF结合,减弱了积分误差对估算精度的影响。搭建实验台架,设计锂电池的放电工况,采用与之对应的放电策略和计算方法。结果表明:本文的方法有效地提升了电池剩余电量的估算精度。 相似文献
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为提高电动汽车锂离子电池剩余循环寿命预测的准确性,提出了一种基于改进支持向量回归机的预测算法,利用免疫完全学习型粒子群优化算法对支持向量回归机的惩罚系数和超参数进行优化,增强其预测能力,基于NASA PCoE研究中心提供的锂电池测量数据,与完全学习型粒子群优化的支持向量回归机预测算法进行对比分析,仿真结果显示,本文提出的算法预测相对误差低于6%,容量预测平均相对误差低于0.4%,具有更好的预测性能。 相似文献
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为更好地解决电动汽车动力电池健康状态(SOH)在线估计问题,减少实车采集数据中的冗余样本,改善运行工况不稳定导致的特征丢失,提升实车电池SOH估计的精度,提出一种基于增量容量分析方法(ICA)提取特征和动态时间规整(DTW)优化特征样本的SOH估计方法。首先对实车电池充电循环数据应用增量容量分析提取电池IC曲线,以曲线峰高度等形状特征作为健康因子。采用动态时间规整作相似性判据,基于IC曲线形状计算电池充电循环样本的相似度,保留与基准充电循环相似的充电循环数据,优化训练样本,最后采用全连接神经网络(MLP)模型进行SOH估计。以实车运行电池数据进行对比实验,结果表明该方法可明显改善训练样本质量,提升电池SOH估计精度。 相似文献