CN111414709A - 一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法 - Google Patents

一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法 Download PDF

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林夕蓉
汪志龙
张海阔
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Abstract

本发明公开了一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，包括如下步骤：对超级电容器进行恒流充放电循环测试步骤；根据现有电容与额定电容的比值来定义寿命的步骤；建立回归误差评价体系的步骤；选取不同阈值，以得到不同成本下的不同精度结果的模型；选取与电压降、电容、IRdrop相关的物理量作为特征，以及由这些物理量进一步衍生出的特征；将上一步中得到的特征作为输入，使用人工神经网络进行模型调整超参数，以及训练并预测。以建立模型简单、精度高、速度快、灵活性强的早期循环寿命预测模型。

Description

一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期 预测方法
技术领域
本发明属于超级电容器技术领域，特别涉及超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法。
背景技术
超级电容器是近年来迅速发展的一种新型储能器件，被广泛应用于各种领域。通常而言，超级电容器在一个系统中扮演着储能、控制的角色，一旦因为内部因素或外部因素而导致其老化乃至失效，整个系统的平稳运行可能会受到威胁，从而造成不可预料的安全问题。因此，监测超级电容器的工作状况，并精确地评估其使用寿命能够降低事故发生的概率，进一步保障系统平稳、安全地运行具有重要意义。
技术层面上，目前针对超级电容器(等储能器件)的寿命预测可以分为两大类。第一类模型是传统的机理驱动的模型，该类模型从超级电容器的物理结构和充放电机理出发，结合不同的物理模型和过滤器以实现数据的追踪和预测。然而，该类模型要求研究人员或使用者对超级电容器的机理有充分的理解，并且这种方法只适用于小批量的超级电容器寿命预测，在大规模应用场景中有一定的局限性。
现有技术中存在如下缺点：
1、预测精度不高，或是在预测精度高的情况下需要较大的早期循环数；
2、对超级电容器的专业领域知识要求高；
3、以复杂的数学模型模拟超级电容器的充放电过程，模型较为复杂；
4、预测缓慢，在大规模应用场景中有局限性。
发明内容
本发明提供一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，以建立模型简单、精度高、速度快、灵活性强的早期循环寿命预测模型。
本发明的目的是这样实现的：一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，包括如下步骤：
S1、对超级电容器进行恒流充放电循环测试步骤；
S2、根据现有电容与额定电容的比值来定义寿命的步骤；
S3、建立回归误差评价体系的步骤；
S4、选取不同阈值，以得到不同成本下的不同精度结果的模型；
S5、选取与电压降、电容、IRdrop相关的物理量作为特征，以及由这些物理量进一步衍生出的特征；
S6、将步骤S5中得到的特征作为输入，使用人工神经网络进行模型调整超参数，以及训练并预测。
进一步地，还包括步骤S7,重复步骤S4-S6，选取不同的相关系数阈值得到不同的早期循环数。
进一步地，步骤S1中，以等间隔1秒的时间间隔记录电压、电流、温度。
进一步地，步骤S4中，基于训练集，建立不同循环中电压降与寿命的对数、电容与寿命的对数之间的线性关系，用皮尔逊相关系数进行描述；根据精度需求，选择合适的皮尔逊相关系数阈值，并以此定义早期循环。
进一步地，步骤S6中，通过网格搜索和K折交叉验证，选取在训练集上表现最好的模型，用测试集进行测试。
进一步地，不同循环中电压降是每个循环开始放电10秒至20秒内的电压降。
进一步地，步骤S5中的电容是指每个循环的平均放电电容。
本发明的有益效果包括：
1、模型简单；
2、对超级电容器领域的专业知识要求少；
3、预测迅速，数据集一旦建立，可对新样本进行快速预测，能胜任大规模预测的任务；
4、精度高且灵活，在相同的测试成本下，精度相对较高，也可根据实际的需求平衡成本和预测精度的关系。
附图说明
图1是两种超级电容器循环测试的电压-电流曲线，其中，(a)恒定电流充放电，(b)变化的电流充电、恒定电流放电；
图2是基于电容和电压降作为特征的对应的相关系数作为循环的函数，深色曲线和浅色曲线分别代表以电压降作为特征时的相关系数和以电容作为特征时的相关系数；
图3是循环寿命的对数和第500个循环在不同时间段(大小为10秒)的电压降之间的线性关系演变过程；
图4是随机选择的一块超级电容器放电电容作为循环的函数，除此之外，使用幂函数进行拟合，拟合的数据流分别包括前657个循环的电容数据和前10,000个循环的电容数据，竖虚线表示第657个循环。
图5是运用人工神经网络的示意图。
具体实施方式
结合图1-5对本实施例作进一步说明。
(1)对超级电容器进行恒流充放电循环测试，其电压-电流曲线如图1所示(也可以进行其他条件下的循环充放电测试)，并以等间隔1秒的时间间隔记录电压、电流、温度等物理量。
(2)根据电容保持率定义寿命，即根据现有电容与额定电容的比值来定义寿命，根据实际衰减情况可以作适当调整，优选80％。
(3)建立回归误差评价体系，优选均方根误差(RMSE)和平均误差百分比(MAPE)，或是相对均方根误差和平均误差百分比的调和平均数，也即F误差，其可以描述为：
Figure BDA0002450427360000051
其中，rRMSE为相对均方根误差。按照比例随机划分训练集和测试集，训练集用于训练和验证，测试集用于测试。优选4：1或3：1的训练测试比。
(4)基于训练集，建立不同循环中电压降(每个循环开始放电10秒至20秒内的电压降)与寿命的对数、电容(每个循环的平均放电电容)与寿命的对数之间的线性关系，用皮尔逊相关系数进行描述。根据精度需求，选择合适的皮尔逊相关系数阈值，并以此定义早期循环。优选相关系数为0.9时的早期循环。图2表示了每个循环的电压降、电容分别和循环寿命作为目标值所得到的相关系数随着循环数增加而变化的趋势，其中ρ1是电压降与循环寿命相关系数的趋势，而ρ2是电容和循环寿命相关系数的趋势。在选定|ρ|＝0.9的情况下，我们可以确定早期循环数为657。通过这种选取早期循环的办法，可以平衡成本和精度。
(5)选取第657个循环的电容作为特征1，选取第657个循环的10至20秒的电压降作为特征2(如图3)，选取第657个循环0至10秒的电压降和IR drop两者之和作为特征3，利用幂函数函数(例如y＝ax^b，也可以是对数族函数)对衰减曲线进行拟合，所得的参数a和b作为特征4和特征5，图4是用幂函数拟合衰减曲线的样例。最终基于这些特征构建神经网络模型。
(6)神经网络选用人工神经网络。该神经网络理论上能够拟合任何函数，因此能够适应类似于超级电容器这样的非线性系统。其具体结构和超参数配置可以通过网格搜索或其他超参数搜索方法得到。通过网格搜索和K折交叉验证(K可以取10)，选取在训练集上表现最好的模型，用测试集进行测试。人工神经网络的结构如图5所示。
(7)重复步骤(4)-(6)，可以选取不同的相关系数阈值得到不同的早期循环数，相关系数的绝对值越小，精度越低，成本越低，反之相关系数的绝对值越大，精度越高，成本越高。
值得说明的是，虽然前述内容已经参考若干具体实施方式描述了本发明创造的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (7)

1.一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对超级电容器进行恒流充放电循环测试步骤；
S2、根据现有电容与额定电容的比值来定义寿命的步骤；
S3、建立回归误差评价体系的步骤；
S4、选取不同阈值，以得到不同成本下的不同精度结果的模型；
S5、选取与电压降、电容、IRdrop相关的物理量作为特征，以及由这些物理量进一步衍生出的特征；
S6、将步骤S5中得到的特征作为输入，使用人工神经网络进行模型调整超参数，以及训练并预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，还包括步骤S7,重复步骤S4-S6，选取不同的相关系数阈值得到不同的早期循环数。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，步骤S1中，以等间隔1秒的时间间隔记录电压、电流、温度。
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，步骤S4中，基于训练集，建立不同循环中电压降与寿命的对数、电容与寿命的对数之间的线性关系，用皮尔逊相关系数进行描述；根据精度需求，选择合适的皮尔逊相关系数阈值，并以此定义早期循环。
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，步骤S6中，通过网格搜索和K折交叉验证，选取在训练集上表现最好的模型，用测试集进行测试。
6.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，不同循环中电压降是每个循环开始放电10秒至20秒内的电压降。
7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络的超级电容器循环寿命和容量衰减的早期预测方法，其特征在于，步骤S5中的电容是指每个循环的平均放电电容。
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