CN113075574B - 基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法及设备 - Google Patents

基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法及设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法及设备，所述方法包括以下步骤：基于钠离子电池历史测试数据，采用小波分析法构建SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型；基于钠离子电池历史测试数据，采用基于电压的特征提取方法构建可用容量模型；获取待预测钠离子电池的历史循环数据，基于所述SOH全局衰减趋势模型、局部容量再生波动自回归模型和可用容量模型分别计算在当圈循环下钠离子电池的SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息；对所述SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息进行信息融合，获得最终电池健康状态预测值。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、稳定性和鲁棒性佳等优点。

Description

基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法及设备
技术领域
本发明涉及钠离子电池状态检测技术领域，尤其是涉及一种基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法及设备。
背景技术
钠离子电池健康状态(State of Health，SOH)预测对于电池优化管理有重要意义。钠离子电池在工作过程中常伴有各类副反应及材料老化，易引发电池性能退化甚至安全事故，因此针对钠离子电池特性，开发SOH预测方法，对于延长钠离子电池使用寿命，保证使用安全具有重要作用。同时SOH预测可为荷电状态估计提供容量数据，对电池的控制管理具有重要影响。与锂离子电池相比，钠离子电池虽具有相似的工作原理，但钠离子半径较大，电池特性和老化机理更加复杂，为实现SOH精准预测带来困难。
钠离子电池老化过程中会发生复杂的电化学反应，同时还会受到操作工况和电池单体特性差异的影响，因此，准确构建机理老化模型十分困难。SOH时间序列便于测量，建模计算量少，从SOH时间序列出发，可以建立循环圈数与可用容量之间的关系，或提取电压相关的特征变量，建立特征变量与可用容量之间的关系，是目前实现SOH预测的主要途径。但是，钠离子电池SOH时间序列并非严格单调递减，常伴有局部的容量再生与波动，对SOH的准确预测提出挑战，且电压特征变量难以提取，通常需要完整的电压曲线，实际应用具有一定的局限性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种预测精度高、稳定性和鲁棒性佳的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法及设备。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，包括以下步骤：
基于钠离子电池历史测试数据，采用小波分析法构建SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型；
基于钠离子电池历史测试数据，采用基于电压的特征提取方法构建可用容量模型；
获取待预测钠离子电池的历史循环数据，基于所述SOH全局衰减趋势模型、局部容量再生波动自回归模型和可用容量模型分别计算在当圈循环下钠离子电池的SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息；
对所述SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息进行信息融合，获得最终电池健康状态预测值。
进一步地，通过钠离子电池老化特性测试获得所述钠离子电池历史测试数据。
进一步地，所述钠离子电池历史测试数据包括循环圈数-放电容量数据和各圈循环的放电电压曲线。
进一步地，所述采用小波分析法构建SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型具体为：
基于所述钠离子电池历史测试数据获得循环圈数-SOH数据，即SOH时间序列；
选取不同的尺度参数和位置参数，对所述SOH时间序列进行离散小波分析，实现序列解耦，获得SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动；
通过高斯过程回归建模方法，获得循环圈数与所述SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动的映射关系，构建获得所述SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型。
进一步地，所述离散小波分析的母小波函数选择多贝西四阶小波。
进一步地，所述高斯过程回归建模中，所述SOH全局衰减趋势模型基于线性均值函数构建，所述局部容量再生波动自回归模型基于常数均值函数构建。
进一步地，所述采用基于电压的特征提取方法构建可用容量模型具体为：
以等时间放电电压差作为特征参数，对所述钠离子电池历史测试数据进行特征提取，获得所有循环下等时间放电电压差集合；
通过高斯过程回归建模方法，基于所述等时间放电电压差集合建立等时间放电电压差与可用容量的映射关系，构建获得所述可用容量模型。
进一步地，所述高斯过程回归建模中，所述可用容量模型基于径向基核函数构建。
进一步地，对所述SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息进行信息融合具体为：
以所述SOH衰减趋势与局部容量信息的和作为基于小波分析的SOH预测值，以所述可用容量信息作为基于电压特征提取的SOH预测值；
以设定权重，对所述基于小波分析的SOH预测值和基于电压特征提取的SOH预测值进行加权求和，获得最终电池健康状态预测值。
本发明还提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器；和
被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如所述基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法的指令。
与现有技术相比，本发明具体有以下有益效果：
1、本发明一方面利用小波分析解耦SOH全局衰减趋势和局部容量再生与波动，另一方面通过电压差提取相关容量特征参数，引入自适应权重融合两种因素对SOH的影响，实现SOH预测，提高了预测精度、稳定性和鲁棒性。
2、本发明采用高斯过程回归(Gaussian Processes Regression，GPR)构建SOH回归模型，能够准确描述循环圈数与小波分析所获得的SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动的映射关系以及等时间放电电压差与可用容量之间的映射关系，进一步提高SOH预测精度。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为小波分析过程示意图(分解层数为3层)；
图3为小波分析结果示意图(分解层数为5层)。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，包括：
步骤S101、基于钠离子电池历史测试数据。
本实施例中，通过与待预测钠离子电池类型相同的钠离子电池老化特性测试获得所述钠离子电池历史测试数据。钠离子电池老化测试具体为：在25℃自然对流条件下，以1C倍率进行充放电循环测试。获得的钠离子电池历史测试数据包括：(1)循环圈数-放电容量数据；(2)各循环的放电电压曲线，电压数据采样频率为1Hz(间隔1s)。
步骤S102、基于钠离子电池历史测试数据进行小波分析。
201)根据钠离子电池历史测试数据中的循环圈数-放电容量数据，计算循环圈数-SOH数据，即SOH时间序列，SOH为当前可用容量与初始可用容量的比值。
202)选取不同的尺度参数和位置参数，对所述SOH时间序列进行离散小波分析，实现序列解耦，获得SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动。
通过对母小波的位置平移和宽度缩放操作，获取信号的时间和频率特性，把原始信号分解为一系列小波，参考图2所示，分解层数为3。其中，X为原始信号，S3为分解后的衰减趋势信号，D1、D2、D3为局部波动信号。最终获取SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动(细节信号)，参考图3所示，分解层数为5，其中(a)为主趋势信号，(b)～(f)为5层细节信号。
将信号序列f(t)通过小波分析，在小波基函数下展开可表示为：
Figure BDA0002999381950000041
其中，Ψ(·)表示母小波函数，s为尺度参数，p为位移参数，分别控制小波函数伸缩和平移。上述小波分析中，s与p都是连续变化的，导致计算量巨大。本实施例中，为解决计算量问题，引入离散小波分析，采用离散的尺度和位移参数，常选用2j(j为正整数)的倍数，尺度参数和位移参数的取值相互独立，通过离散取值的方法可大幅减少计算量。
本实施例中，小波分析母小波函数选择多贝西四阶小波，分解层数选择5，选取不同的尺度参数和位置参数，利用母小波与SOH时间序列进行匹配。
步骤S103、采用高斯过程回归建模方法构建SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型。
高斯过程回归(Gaussian Processes Regression，GPR)建模方法具体过程描述如下：
对于给定训练集
Figure BDA0002999381950000051
利用GPR可以建立训练集输入X与输出y之间的映射关系f＝[f(x1),f(x2),…,f(xn)]：
f～Ν(m(X),K)
其中，m(X)为均值函数，K为协方差矩阵。
若均值函数选择线性均值函数，则可以表示为：
Figure BDA0002999381950000052
其中，
Figure BDA0002999381950000053
为增广输入矩阵，θh＝[θh0,θh1,…,θhH]T为线性均值函数中待求解的超参数。
Kxx’＝k(x,x’)＝Cov(f(x),f(x’))表示f(x)与f(x’)之间的协方差，常用的协方差函数有平方指数协方差：
Figure BDA0002999381950000054
其中，
Figure BDA0002999381950000055
为信号方差，l为特征尺度，
Figure BDA0002999381950000056
和l为平方指数协方差函数中待求解的超参数，||·||表示欧几里得范数。
在时间序列SOH估计问题中，循环圈数与SOH之间的关系可以表示为y＝f(x)+ε，其中ε为高斯白噪声，满足均值为0，方差为
Figure BDA0002999381950000057
的高斯分布。GPR中超参数
Figure BDA0002999381950000058
可以利用梯度下降法最小化目标函数进行求解，目标函数采用负对数似然函数，可以表示为：
Figure BDA0002999381950000059
其中，p(·)为概率密度函数，y为训练集输出变量，X为输入变量，Θ为超参数，K为协方差矩阵，m(·)为核函数，N为训练集样本容量。
本实施例的SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型的构建中，SOH全局衰减趋势模型基于线性均值函数构建，，斜率和截距分别设为0.5和1，平方指数协方差的特征尺度和协方差均设为1；局部容量再生波动自回归模型基于常数均值函数构建，函数初值以及平方指数协方差的特征尺度和协方差均均设为1。
本实施例在基于小波分析高斯过程回归中，建立的模型表示为：
SOH衰减趋势模型：
Figure BDA00029993819500000510
输入参数k为电池当前循环圈数。
局部容量再生与波动自回归模型：
Figure BDA00029993819500000511
输入参数yi,k-1、yi,k-2分别为k-1与k-2圈的细节信号。
对第k次循环，基于小波分析的SOH预测值表示为SOH衰减趋势模型与局部容量再生与波动模型的和：
Figure BDA0002999381950000061
步骤S104、基于钠离子电池历史测试数据进行基于电压的特征提取，提取特征参数，建立钠离子电池放电电压与可用容量之间的关系。
本实施例中，采用等时间放电电压差作为特征参数，该特征参数指在不同循环次数下，电池经过相同的放电时间后端电压的变化量，表示为：
Vi＝Vi,t0-Vi,t1,i＝1,2,...,n
其中，Vi表示等时间放电电压差，Vi,t0表示放电初始时刻电压，Vi,t1表示指定时刻t1的放电电压。
对于所有n次循环，获取等时间放电电压差集合：
V＝{V1,V2,...,Vn}
在某一具体实施例中，初始时刻t0＝0s，时间间隔选择Δt＝500s。
等时间放电电压差与可用容量之间的相关性可通过Pearson相关性进行验证：
Figure BDA0002999381950000062
其中，|r|越接近1，表示等时间放电电压差与可用容量相关性越好，特征参数选择越有效。
步骤S105、采用高斯过程回归建模方法构建可用容量模型。
高斯过程回归建模方法参考步骤103所述。本实施例中，可用容量模型基于径向基核函数构建，宽度初值设置为1，平方指数协方差的特征尺度和协方差均设为1。
在基于电压特征提取的高斯过程回归中建立等时间放电电压差与可用容量的关系，对于第k次循环：
SOHV,k＝g(Vk)
其中，输入参数Vk为第k次循环的等时间放电电压差。
上述步骤中，S102和S103、S104和S105这两组步骤不分先后执行。
步骤S106、对所述SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息进行信息融合，获得最终电池健康状态预测值。
通过信息融合可得SOH预测值：
SOHk＝wk*SOHWA,k+(1-wk)*SOHV,k
其中，w为基于小波分析SOH预测值在融合过程中所占权重，初值为0.5。
本实施例中的权重通过预测精度自适应调整，调整公式为：
Figure BDA0002999381950000071
其中，SOCactual,i表示第i次循环实测SOH，n表示包含的循环次数，当n＝1是，w的迭代只考虑上一次循环的误差。
本发明基于钠离子电池SOH时间序列数据，开发了一种基于自适应信息融合的钠离子电池SOH预测方法，一方面利用小波分析解耦SOH全局衰减趋势和局部容量再生与波动，另一方面通过电压差提取相关容量特征参数，利用高斯过程回归(Gaussian ProcessesRegression,GPR)分别构建SOH回归模型，引入自适应权重融合两种因素对SOH的影响，实现SOH预测，提高了预测精度与稳定性。
上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施例2
本实施例提供一种电子设备，包括一个或多个处理器、存储器和被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法的指令。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于钠离子电池历史测试数据，采用小波分析法构建SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型；
基于钠离子电池历史测试数据，采用基于电压的特征提取方法构建可用容量模型；
获取待预测钠离子电池的历史循环数据，基于所述SOH全局衰减趋势模型、局部容量再生波动自回归模型和可用容量模型分别计算在当圈循环下钠离子电池的SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息；
对所述SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息进行信息融合，获得最终电池健康状态预测值；
所述采用小波分析法构建SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型具体为：
基于所述钠离子电池历史测试数据获得循环圈数-SOH数据，即SOH时间序列；
选取不同的尺度参数和位置参数，对所述SOH时间序列进行离散小波分析，实现序列解耦，获得SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动；
通过高斯过程回归建模方法，获得循环圈数与所述SOH全局衰减趋势和局部容量再生波动的映射关系，构建获得所述SOH全局衰减趋势模型和局部容量再生波动自回归模型；
所述采用基于电压的特征提取方法构建可用容量模型具体为：
以等时间放电电压差作为特征参数，对所述钠离子电池历史测试数据进行特征提取，获得所有循环下等时间放电电压差集合；
通过高斯过程回归建模方法，基于所述等时间放电电压差集合建立等时间放电电压差与可用容量的映射关系，构建获得所述可用容量模型。
2.根据权利要求1所述的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，通过钠离子电池老化特性测试获得所述钠离子电池历史测试数据。
3.根据权利要求1或2所述的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，所述钠离子电池历史测试数据包括循环圈数-放电容量数据和各圈循环的放电电压曲线。
4.根据权利要求1所述的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，所述离散小波分析的母小波函数选择多贝西四阶小波。
5.根据权利要求1所述的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，所述高斯过程回归建模中，所述SOH全局衰减趋势模型基于线性均值函数构建，所述局部容量再生波动自回归模型基于常数均值函数构建。
6.根据权利要求1所述的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，所述高斯过程回归建模中，所述可用容量模型基于径向基核函数构建。
7.根据权利要求1所述的基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法，其特征在于，对所述SOH衰减趋势、局部容量信息和可用容量信息进行信息融合具体为：
以所述SOH衰减趋势与局部容量信息的和作为基于小波分析的SOH预测值，以所述可用容量信息作为基于电压特征提取的SOH预测值；
以设定权重，对所述基于小波分析的SOH预测值和基于电压特征提取的SOH预测值进行加权求和，获得最终电池健康状态预测值。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；和
被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-7任一所述基于自适应信息融合的电池健康状态预测方法的指令。
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