CN111832221A - 基于特征筛选的锂电池寿命预测方法 - Google Patents

基于特征筛选的锂电池寿命预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，包括以下步骤：步骤S1，将采集的锂电池数据划分为训练集和测试集；训练集和测试集中均包括多个样本；步骤S2，对训练集和测试集中的锂电池样本的前m个充放电循环中放电SOC进行两两不重复相减；m>20；步骤S3，将每个锂电池的SOC相减结果求得方差，得到每个锂电池的特征；步骤S4，将训练集中训练样本的特征和寿命输入到带有ARD的高斯过程回归模型进行模型训练；步骤S5，将所述训练的模型的稀疏特征权重进行可视化；步骤S6，将测试集中的样本的特征输入到训练模型中进行寿命预测。本发明能够自动提取高相关性特征，使得锂电池寿命预测更准确。

Description

基于特征筛选的锂电池寿命预测方法
技术领域
本发明属于锂电池退化状态监测技术领域，尤其是一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法。
背景技术
锂离子电池因其高能量和高功率密度的优势成为生活中不可或缺的能源。锂电池寿命的准确预测能够辅助用户合理的使用电池能源，在实际应用中具有重要意义。
数据驱动的锂电池寿命预测方法是目前常用的方法，从数据角度可以划分为小样本单电池预测方法和大样本特征-寿命预测方法。受限于样本量，小样本单电池预测方法通过预测锂电池的容量退化曲线，通过阈值计算电池的寿命。然而，这种预测方式需要很多充放电循环的退化数据才能建立精确地模型；大样本特征-寿命预测方法通过对电池退化早期的数据提取相关特征，再通过算法建立特征-寿命之间的映射关系，最终预测新样本的寿命。不同放电循环荷电状态(SOC)之差的方差特征是公认的有效特征。然而，如何在多个SOC之差的方差特征中选取最为有效的特征是当前没有解决的问题。
对于大样本锂电池数据，数据驱动的锂电池寿命预测算法主要是弹性网络，其对线性数据的预测结果较好。然而，弹性网络对超参数的选取十分敏感，且非线性特征会导致预测结果偏差较大。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，能够自动提取高相关性特征，使得锂电池寿命预测更准确。本发明采用的技术方案是：
一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，包括以下步骤：
步骤S1，将采集的锂电池数据划分为训练集和测试集；训练集和测试集中均包括多个样本；
步骤S2，对训练集和测试集中的锂电池样本的前m个充放电循环中放电SOC进行两两不重复相减；m>20；
步骤S3，将每个锂电池的SOC相减结果求得方差，得到每个锂电池的特征；
步骤S4，将训练集中训练样本的特征和寿命输入到带有ARD(自动相关决策)的高斯过程回归模型进行模型训练；
步骤S5，将所述训练的模型的稀疏特征权重进行可视化；
步骤S6，将测试集中的样本的特征输入到训练模型中进行寿命预测。
进一步地，步骤S2中，SOC的维度为500～1000。
进一步地，步骤S3中，特征维度为
Figure BDA0002552642200000011
训练集中k个训练样本的方差特征和寿命分别表示为Xtrain＝[x1,x2,…,xk]，Ytrain＝[y1,y2,…,yk]，其中第i个训练样本的特征xi表示为：
xi＝[xi1,xi2,…,xiM]T。
进一步地，步骤S4包括：
步骤S4.1，高斯过程回归指有限个随机变量服从联合高斯分布f(x)，其中第i个样本的寿命分布表示为：
Figure BDA0002552642200000021
其中xi和xj是任意两个锂电池样本，m(xi)是均值函数，k(xi,xj)是协方差函数，具体表示为：
m(xi)＝E(f(xi))
k(xi,xj)＝E[(m(xi)-f(xi))(m(xj)-f(xj))]
步骤S4.2，设置m(xi)为0，k(xi,xj)选用Matérn(v＝5/2)核函数，带有ARD功能的Matérn核函数具体表示为：
Figure BDA0002552642200000022
其中lp为第p个特征的长度表示，σc是一个超参数；
步骤S4.3，对于真实的应用场景，真实的寿命yi是预测寿命与高斯噪声εi的和：
Figure BDA0002552642200000023
即所有样本服从：
Figure BDA0002552642200000024
其中K(Xtrain,Xtrain)＝k(xi,xj)k×k，IN为单位矩阵，经过训练与极大似然估计，得到参数[σc,lp,σn]值。
进一步地，步骤S5包括：
步骤S5.1，特征权重计算公式如下：
Figure BDA0002552642200000025
步骤5.2,将所有特征权重进行最大最小归一化。
进一步地，步骤S6包括：
步骤S6.1，得到训练样本和测试样本的联合分布：
Figure BDA0002552642200000026
其中Y*为测试集中测试样本的寿命，X*为测试样本的特征；
步骤S6.2，测试样本的寿命Y*的后验分布：
Figure BDA0002552642200000027
其中
Figure BDA0002552642200000028
是预测的测试样本的寿命的均值；
Figure BDA0002552642200000029
Figure BDA0002552642200000031
是预测的协方差：
Figure BDA0002552642200000032
本发明的优点在于：
1)本发明提出的方法简化了特征提取的步骤，只需将前m个充放电循环的放电SOC两两不重复相减求得方差后直接输入到带有ARD功能的高斯过程回归模型中，该模型能够对特征进行权重稀疏，和寿命相关性小的特征权重几乎为零，而和寿命高度相关的特征的权重很大。该方法简化了大样本锂电池数据集的特征提取流程，为特征提取提供依据。
2)本发明提出的方法使用的高斯过程回归模型的训练过程能够避免手动超参数调节，提高了计算效率。同时高斯过程回归相对于弹性网络等线性模型具有高维学习能力。
附图说明
图1为本发明实施例中的锂电池寿命预测方法的流程图。
图2为本发明实施例中124块锂电池的放电容量退化曲线示意图。
图3为本发明实施例中测试电池的寿命预测结果示意图。
图4为本发明实施例中4950个特征重要性的可视化示意图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
在本发明提出的实施例中，一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，包括以下步骤：
步骤S1，将124块公开的锂电池数据划分为训练集和测试集；训练集和测试集中均包括多个样本；
在一个实际例子中，训练集中包括41个锂电池数据样本，测试集1中包括43个锂电池数据样本，测试集2中包括40个锂电池数据样本；
步骤S2，对训练集和测试集中的锂电池样本的前100个充放电循环中放电SOC进行两两不重复相减；
此步骤中SOC的维度为1000；即每个放电循环中取1000个SOC数据点；
步骤S3，将每个锂电池的SOC相减结果求得方差，得到每个锂电池的特征；
此步骤中，特征维度为
Figure BDA0002552642200000033
具体定义为：训练集中k个训练样本的方差特征和寿命分别表示为Xtrain＝[x1,x2,…xk]，Ytrain＝[y1,y2,…,yk]，其中第i个训练样本的特征xi表示为：
xi＝[xi1,xi2,…,xi4950]T；
步骤S4，将训练集中训练样本的特征和寿命输入到带有ARD(自动相关决策)的高斯过程回归模型进行模型训练；
步骤S4.1，高斯过程回归指有限个随机变量服从联合高斯分布f(x)，其中第i个样本的寿命分布表示为：
Figure BDA0002552642200000034
其中xi和xj是任意两个锂电池样本，m(xi)是均值函数，k(xi,xj)是协方差函数，具体表示为：
m(xi)＝E(f(xi))
k(xi,xj)＝E[(m(xi)-f(xi))(m(xj)-f(xj))]
步骤S4.2，设置m(xi)为0，k(xi,xj)选用Matérn(v＝5/2)核函数，其可以兼具多项式核和径向基核的优势，带有ARD功能的Matérn核函数具体表示为：
Figure BDA0002552642200000041
其中lp为第p个特征的长度表示，σc是一个超参数；
步骤S4.3，对于真实的应用场景，真实的寿命yi是预测寿命与高斯噪声εi的和：
Figure BDA0002552642200000042
即所有样本服从：
Figure BDA0002552642200000043
其中K(Xtrain,Xtrain)＝k(xi,xj)k×k，IN为单位矩阵，经过训练与极大似然估计，可以得到参数[σc,lp,σn]值。
步骤S5，将所述训练的模型的稀疏特征权重进行可视化；包括：
步骤S5.1，特征权重计算公式如下：
Figure BDA0002552642200000044
步骤5.2,将所有特征权重进行最大最小归一化。
步骤S6，将测试集中的样本的特征输入到训练模型中进行寿命预测；包括：
步骤S6.1，得到训练样本和测试样本的联合分布：
Figure BDA0002552642200000045
其中Y*为测试集中测试样本的寿命，X*为测试样本的特征；
步骤S6.2，测试样本的寿命Y*的后验分布：
Figure BDA0002552642200000046
其中
Figure BDA0002552642200000047
是预测的测试样本的寿命的均值；
Figure BDA0002552642200000048
Figure BDA0002552642200000049
是预测的协方差：
Figure BDA00025526422000000410
Figure BDA00025526422000000411
可写成
Figure BDA00025526422000000412
测试集预测的寿命
Figure BDA00025526422000000413
和真实寿命yi通过两个度量指标计算差异，两种度量指标分别为平均百分误差MPE和均方根误差RMSE；
Figure BDA00025526422000000414
Figure BDA00025526422000000415
平均百分误差MPE和均方根误差RMSE越小，预测效果越好；
本实施例选用的数据集为2019年斯坦福大学发表在《nature energy》上的124块锂电池数据。图2所示为124锂电池的放电容量退化曲线，电池寿命为容量值从初始循环到达80％额定容量的充放电循环数；
锂电池寿命最终的预测结果如表1所示：
Figure BDA0002552642200000051
表1
如图3所示为预测寿命与真实寿命的散点图，与接近y＝x曲线表示预测精度越高。
图4为4950个特征的重要性可视化，其中第94个放电SOC与第43个放电SOC差的方差特征具有很高的权重，而其余特征的权重几乎为零。
本实施例提供的锂电池寿命预测方法，简化了特征提取的步骤，带有ARD方法的高斯过程回归能够对高维特征进行权重稀疏，和寿命相关性小的特征权重几乎为零，而和寿命高度相关的特征的权重很大。该方法简化了大样本锂电池数据集的特征提取流程，为特征提取提供依据。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，将采集的锂电池数据划分为训练集和测试集；训练集和测试集中均包括多个样本；
步骤S2，对训练集和测试集中的锂电池样本的前m个充放电循环中放电SOC进行两两不重复相减；m＞20；
步骤S3，将每个锂电池的SOC相减结果求得方差，得到每个锂电池的特征；
步骤S4，将训练集中训练样本的特征和寿命输入到带有ARD的高斯过程回归模型进行模型训练；
步骤S5，将所述训练的模型的稀疏特征权重进行可视化；
步骤S6，将测试集中的样本的特征输入到训练模型中进行寿命预测。
2.如权利要求1所述的基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，其特征在于，
步骤S2中，SOC的维度为500～1000。
3.如权利要求1所述的基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，其特征在于，
步骤S3中，特征维度为
Figure FDA0002552642190000011
训练集中k个训练样本的方差特征和寿命分别表示为Xtrain＝[x1，x2，...，xk]，Ytrain＝[y1，y2，...，yk]，其中第i个训练样本的特征xi表示为：
xi＝[xi1，xi2，...，xiM]T。
4.如权利要求3所述的基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，其特征在于，
步骤S4包括：
步骤S4.1，高斯过程回归指有限个随机变量服从联合高斯分布f(x)，其中第i个样本的寿命分布表示为：
Figure FDA0002552642190000012
其中xi和xj是任意两个锂电池样本，m(xi)是均值函数，k(xi，xj)是协方差函数，具体表示为：
m(xi)＝E(f(xi))
k(xi，xj)＝E[(m(xi)-f(xi))(m(xj)-f(xj))]
步骤S4.2，设置m(xi)为0，k(xi，xj)选用Matérn(v＝5/2)核函数，带有ARD功能的Matérn核函数具体表示为：
Figure FDA0002552642190000013
其中lp为第p个特征的长度表示，σc是一个超参数；
步骤S4.3，对于真实的应用场景，真实的寿命yi是预测寿命与高斯噪声εi的和：
Figure FDA0002552642190000014
即所有样本服从：
Figure FDA0002552642190000021
其中K(Xtrain，Xtrain)＝k(xi，xj)k×k，IN为单位矩阵，经过训练与极大似然估计，得到参数[σc，lp，σn]值。
5.如权利要求4所述的基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，其特征在于，步骤S5包括：
步骤S5.1，特征权重计算公式如下：
wp＝e-lp
步骤5.2，将所有特征权重进行最大最小归一化。
6.如权利要求4或5所述的基于特征筛选的锂电池寿命预测方法，其特征在于，步骤S6包括：
步骤S6.1，得到训练样本和测试样本的联合分布：
Figure FDA0002552642190000022
其中Y*为测试集中测试样本的寿命，X*为测试样本的特征；
步骤S6.2，测试样本的寿命Y*的后验分布：
Figure FDA0002552642190000023
其由
Figure FDA0002552642190000024
是预测的测试样本的寿命的均值；
Figure FDA0002552642190000025
Figure FDA0002552642190000026
是预测的协方差：
Figure FDA0002552642190000027
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