CN113128672B - 一种基于迁移学习算法的锂离子电池组soh估计方法 - Google Patents

一种基于迁移学习算法的锂离子电池组soh估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据采集；步骤2、数据处理；步骤3、基础模型构建；步骤4、均值模型构建；步骤5、差值模型构建；步骤6、电池组SOH计算。本发明的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，利用恒流充电过程中特定电压范围充电时间作为特征参数，利用长短期记忆神经网络和迁移学习算法构建电池组均值模型，大大减少了训练集的数量。在此基础上，构建了电池组不一致性差异模型，表征了电池组单体不一致性，估计得到了电池组SOH。

Description

一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法
技术领域
本发明属于锂离子电池技术领域，尤其涉及一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法。
背景技术
电池作为能量存储及电动汽车动力源的关键部件，其使用性能，循环寿命备受关注。电池SOH作为锂离子电池内部的关键参数之一，其精确度有助于避免电池过度使用，保证电池使用安全。同时，也能为电池SOC估算提供参考。
然而，由于电池内部化学反应复杂，现有方法难以保证估计精度。常用的基于机器学习的方法需要大量的训练数据，当电池更好或者特征参数发生变化时需要对模型进行重新训练，加大了离线训练的时间。另外，由于电池使用和加工条件的限制，电池组内部单体电池会存在不一致性，导致各个单体间老化趋势不一致，如何利用现有技术表征电池SOH不一致性，同时估计得到电池组SOH也是需要解决的关键问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法来解决现有技术中当电池更好或者特征参数发生变化时需要对模型进行重新训练，加大了离线训练的时间问题以及由于电池使用和加工条件的限制，电池组内部单体电池会存在不一致性，导致各个单体间老化趋势不一致等问题。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：提供一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其创新点在于：具体包括以下步骤：
步骤1、数据采集：对不同型号锂离子电池进行循环充放电测试，直到各个型号电池放电容量低于标称容量的80％，实时记录电池充电电压、放电容量数据；
步骤2、数据处理：对步骤1中得到的充电电压数据及放电容量数据进行预处理，得出特定电压范围的充电时间和SOH数据；
步骤3、基础模型构建：取步骤2中得到的前70％的特定电压范围的充电时间和SOH数据，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，得到训练完成的基础模型；
步骤4、均值模型构建：运行迁移学习算法，选择电池组中某一单体电池作为训练电池，取步骤3中得到的基础模型的参数，利用迁移算法降低训练集数量，修正基础模型参数，修正完成后得到电池组均值模型；
步骤5、差值模型构建：根据循环充放电测试，计算时间差和SOH差，将时间差输入长短期记忆神经网络中，输出SOH差，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，训练得到电池组差值模型；
步骤6、电池组SOH计算：取步骤5中得到的电池组差值模型输出的最小值，取步骤4得到的电池组均值模型输出值，将电池组差值模型输出的最小值与电池组均值模型输出值相加得到电池组SOH。
进一步的，步骤2中所述的预处理方法如下：
(1)读取所述锂离子电池充电电压和放电容量；
(2)取充电电压从2.75V到4.2V之间任意区间的充电时间作为特定电压范围的充电时间；
(3)利用放电容量除以电池标称容量，得到当前电池SOH，具体计算公式为：
Figure GDA0003866401110000021
式中，Ca为当前放电容量，CaN为锂离子电池标称容量。
进一步的，步骤3中，所述运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，得到训练完成的基础模型的具体方法为：
(1)初始化所述长短期记忆神经网络的各参数值；
(2)将步骤2得到的前70％的特定电压范围的充电时间数据作为长短期记忆神经网络的输入，对应SOH值作为长短期记忆神经网络的输出，利用长短期记忆神经网络计算得到长短期记忆神经网络的SOH值，以此完成基础模型的构建，计算公式如下：
Figure GDA0003866401110000031
式中，i、f、o、C、h分别表示输入门、遗忘门、输出门、状态单元和输出数据，b为偏置参数，Wx·和Wh·分别表示输入和之前输出的权值矩阵，⊙表示按元素排列的单元，sigm表示激活函数，选择sigmoid函数来限制输出值在0到1之间，tanh被定义为双曲函数。
进一步的，所述步骤3中构建的基础模型包含输入层，LSTM层、全连接层、回归输出层。
进一步的，所述步骤5中时间差为其余单体电池特定电压范围的充电时间与均值模型电池特定电压范围的充电时间的时间差，所述SOH差为其余单体电池SOH与均值模型SOH的SOH差，所述时间差和SOH差的计算公式分别为：Δti＝ti-tm
ΔSOHi＝SOHi-SOHm
式中，Δti为第i个电池特定电压范围的充电时间差，ΔSOHi为第i个电池SOH差，ti为第i个电池特定电压范围充电时间，tm为均值模型特定电压范围充电时间，SOHi为第i个电池SOH，SOHm为均值模型SOH。
进一步的，提取步骤1中循环充放电测试所得的20％数据作为迁移模型训练集，将所述训练集用于步骤5中运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系。
和现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提出了一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，利用恒流充电过程中特定电压范围充电时间作为特征参数，利用长短期记忆神经网络和迁移学习算法构建电池组均值模型，大大减少了训练集的数量。在此基础上，构建了电池组不一致性差异模型，表征了电池组单体不一致性，估计得到了电池组SOH。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施的流程示意图；
图2是本发明实施得到的基础模型结果；
图3是本发明实施得到的电池组SOH估计结果。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的说明。
在本发明中，提供了一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，该方法可以应用于如电动汽车电池管理系统等终端设备，包括六个基本步骤，如图1所示，其具体步骤如下：
步骤1、数据采集：对不同型号锂离子电池进行循环充放电测试，直到各个型号电池放电容量低于标称容量的80％，实时记录电池充电电压、放电容量数据，测试过程采用恒流恒压将电池充满电，静置1小时，然后放电至电池截止电压，再静置1小时，循环以上过程，记录实验电流、电压及放电容量。如表1所示：
表1实验记录数据
电流(A) 电压(V) 容量(Ah) SOH
2.000200 3.4898 0.000000 /
2.001400 3.5218 0.016678 /
2.001400 3.5301 0.033357 /
…… …… …… /
2.001400 3.5258 0.116753 /
2.001400 3.5295 0.133432 /
2.001400 3.5329 0.150111 /
2.002700 3.5367 0.166790 /
…… …… …… /
-4.002900 3.2840 3.569210 /
-4.002900 3.2598 3.602568 /
-4.002900 3.2204 3.635925 /
-4.002900 3.1324 3.669281 0.9173
步骤2、数据处理：对步骤1中得到的充电电压数据及放电容量数据进行预处理，得出特定电压范围的充电时间和SOH数据；其中，具体预处理方法如下：(1)读取所述锂离子电池充电电压和放电容量；
(2)取充电电压从2.75V到4.2V之间任意区间的充电时间作为特定电压范围的充电时间；
(3)利用放电容量除以电池标称容量，得到当前电池SOH，具体计算公式为：
Figure GDA0003866401110000051
式中，Ca为当前放电容量，CaN为锂离子电池标称容量。
得到SOH数据如表2所示：
表2实验记录数据
循环次数 SOH 训练集/测试
1 0.9296 训练集
2 0.9334 训练集
3 0.9334 训练集
…… …… 训练集
630 0.7634 训练集
631 0.7630 测试集
…… …… 测试集
903 0.7046 测试集
902 0.7085 测试集
901 0.7060 测试集
900 0.7044 测试集
步骤3、基础模型构建：取步骤2中得到的前70％的特定电压范围的充电时间和SOH数据，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，得到训练完成的基础模型，其中，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，得到训练完成的基础模型的具体方法为：
(1)初始化所述长短期记忆神经网络的各参数值；
(2)将步骤2得到的前70％的特定电压范围的充电时间数据作为长短期记忆神经网络的输入，对应SOH值作为长短期记忆神经网络的输出，利用长短期记忆神经网络计算得到长短期记忆神经网络的SOH值，以此完成基础模型的构建，计算公式如下：
Figure GDA0003866401110000061
式中，i、f、o、C、h分别表示输入门、遗忘门、输出门、状态单元和输出数据，b为偏置参数，Wx·和Wh·分别表示输入和之前输出的权值矩阵，⊙表示按元素排列的单元，sigm表示激活函数，选择sigmoid函数来限制输出值在0到1之间，tanh被定义为双曲函数。
本发明的步骤3构建的基础模型包含输入层，LSTM层、全连接层、回归输出层。
基础模型构建结构如图2所示，图中实线代表真实的SOH值，虚线代表估计值，从结果中可以看出本发明的基础模型最大误差小于1.5％。
步骤4、均值模型构建：运行迁移学习算法，选择电池组中某一单体电池作为训练电池，取步骤3中得到的基础模型的参数，利用迁移算法降低训练集数量，修正基础模型参数，修正完成后得到电池组均值模型；
步骤5、差值模型构建：根据循环充放电测试，计算时间差和SOH差，将时间差输入长短期记忆神经网络中，输出SOH差，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，训练得到电池组差值模型，其中，时间差为其余单体电池特定电压范围的充电时间与均值模型电池特定电压范围的充电时间的时间差，所述SOH差为其余单体电池SOH与均值模型SOH的SOH差，所述时间差和SOH差的计算公式分别为：
Δti＝ti-tm
ΔSOHi＝SOHi-SOHm
式中，Δti为第i个电池特定电压范围的充电时间差，ΔSOHi为第i个电池SOH差，ti为第i个电池特定电压范围充电时间，tm为均值模型特定电压范围充电时间，SOHi为第i个电池SOH，SOHm为均值模型SOH。
优选的，本发明提取步骤1中循环充放电测试所得的20％数据作为迁移模型训练集，将所述训练集用于步骤5中运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系。
步骤6、电池组SOH计算：取步骤5中得到的电池组差值模型输出的最小值，取步骤4得到的电池组均值模型输出值，将电池组差值模型输出的最小值与电池组均值模型输出值相加得到电池组SOH，其结果如图3所示，图中实线代表真实的SOH值，虚线代表估计值，从结果中可以看出本发明的最大误差小于2％。

Claims (6)

1.一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、数据采集：对不同型号锂离子电池进行循环充放电测试，直到各个型号电池放电容量低于标称容量的80％，实时记录电池充电电压、放电容量数据；
步骤2、数据处理：对步骤1中得到的充电电压数据及放电容量数据进行预处理，得出特定电压范围的充电时间和SOH数据；
步骤3、基础模型构建：取步骤2中得到的前70％的特定电压范围的充电时间和SOH数据，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，得到训练完成的基础模型；
步骤4、均值模型构建：运行迁移学习算法，选择电池组中某一单体电池作为训练电池，取步骤3中得到的基础模型的参数，利用迁移算法降低训练集数量，修正基础模型参数，修正完成后得到电池组均值模型；
步骤5、差值模型构建：根据循环充放电测试，计算时间差和SOH差，将时间差输入长短期记忆神经网络中，输出SOH差，运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，训练得到电池组差值模型；
步骤6、电池组SOH计算：取步骤5中得到的电池组差值模型输出的最小值，取步骤4得到的电池组均值模型输出值，将电池组差值模型输出的最小值与电池组均值模型输出值相加得到电池组SOH。
2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，步骤2中所述的预处理方法如下：
(1)读取所述锂离子电池充电电压和放电容量；
(2)取充电电压从2.75V到4.2V之间任意区间的充电时间作为特定电压范围的充电时间；
(3)利用放电容量除以电池标称容量，得到当前电池SOH，具体计算公式为：
Figure FDA0003866401100000021
式中，Ca为当前放电容量，CaN为锂离子电池标称容量。
3.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，步骤3中，所述运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系，得到训练完成的基础模型的具体方法为：
(1)初始化所述长短期记忆神经网络的各参数值；
(2)将步骤2得到的前70％特定电压范围的充电时间作为长短期记忆神经网络的输入，对应SOH值作为长短期记忆神经网络的输出，利用长短期记忆神经网络计算得到长短期记忆神经网络的SOH值，以此完成基础模型的构建，计算公式如下：
Figure FDA0003866401100000022
式中，i、f、o、C、h分别表示输入门、遗忘门、输出门、状态单元和输出数据，b为偏置参数，Wx.和Wh·分别表示输入和之前输出的权值矩阵，⊙表示按元素排列的单元，sigm表示激活函数，选择sigmoid函数来限制输出值在0到1之间，tanh被定义为双曲函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，所述步骤3中构建的基础模型包含输入层，LSTM层、全连接层、回归输出层。
5.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，所述步骤5中时间差为其余单体电池特定电压范围的充电时间与均值模型电池特定电压范围的充电时间的时间差，所述SOH差为其余单体电池SOH与均值模型SOH的SOH差，所述时间差和SOH差的计算公式分别为：Δti＝ti-tm
ΔSOHi＝SOHi-SOHm
式中，Δti为第i个电池特定电压范围的充电时间差，ΔSOHi为第i个电池SOH差，ti为第i个电池特定电压范围充电时间，tm为均值模型特定电压范围充电时间，SOHi为第i个电池SOH，SOHm为均值模型SOH。
6.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习算法的锂离子电池组SOH估计方法，其特征在于，提取步骤1中循环充放电测试所得的20％数据作为迁移模型训练集，将所述训练集用于步骤5中运行长短期记忆神经网络方法寻找关联关系。
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