CN114611573A - 基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法 - Google Patents

基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法 Download PDF

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CN114611573A CN202210107768.3A CN202210107768A CN114611573A CN 114611573 A CN114611573 A CN 114611573A CN 202210107768 A CN202210107768 A CN 202210107768A CN 114611573 A CN114611573 A CN 114611573A
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Abstract

本发明公开了一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，步骤包括：S1、获取正常周期内观测的数据；S2、对正常观测数据的数据集合进行标注，确定缺失数据的周期；S3、构建变分自编码器；S4、使用正常数据作为输入，训练该变分自编码器；S5、使用编码器模型，获取正常数据的潜在向量；S6、选取潜在向量的任意两维数据，构建潜在变量坐标系，并观测潜在向量的分布规律，判断所构建的变分自编码器是否符合要求；S7、依照正常数据的潜在向量，线性插值缺失数据的潜在向量；S8、将缺失周期所对应的潜在向量输入到解码器模型当中，重构出缺失数据。本发明的方法，对提升锂离子电池寿命估计的精度和泛化性有重要意义。

Description

基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法
技术领域
本发明属于锂电池技术领域，涉及一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法。
背景技术
锂电池是锂离子电池的简称，其能量密度高、寿命长、稳定性佳，已成为电动汽车等主要绿色交通工具的储能工具。但锂电池的使用需进行必要监控与管理，电池管理系统(Battery Management System,BMS)需在电池使用的过程中不断根据传感器所捕获的参数对电池的日历寿命进行准确估计，并以此对锂电池的健康状态(State-of-Health,SOH)进行预测，以保证锂电池所驱动系统的安全可靠，有助于完善充放电策略，避免电池滥用，指导科学的电池管理方法，更长久提高电池使用寿命。此外，锂离子电池健康状态的预测，还可为电池的回收与梯次利用提供最直接参考。
目前，基于数据驱动的方法预测锂电池的SOH，具有预测精度高、泛化性强的特点，且可在新的工况下快速完成参数调整，已成为当前BMS系统对SOH进行预测的主流方法。然而，基于数据驱动方法的本质，是通过算法离线学习出电池充放电过程中的电压、电流、阻抗等参数对于SOH的映射后，在线进行调整和使用。因此，用于构建模型的学习数据显得尤为重要。对于特定类型电池的关键参数，一般通过在实验室中对电池进行反复充放电的方法获取。数据获取难度大，且对于一块电池整个寿命周期内，数据获取的时间较长。在电池充放电实验过程中，由于实验环境的不稳定性或者受噪声干扰，极易造成电池某个充电周期内数据缺失或污染。因此，如何根据相邻周期内的相似充放电参数，对缺失或污染的周期数据进行补全，显得尤为重要。完整的数据可直接提高数据驱动方法的预测精度，减少缺失或噪声数据对训练过程的影响。此外，借助数据生成的方法，可提供潜在未探明且有意义的训练样本，以提升SOH估计模型的泛化性。
总之，基于数据驱动方法进行锂离子电池寿命估计性能卓越，然而锂离子电池老化数据获取代价较为昂贵，对丢失或污染数据进行补全不仅可显著减少数据获取的成本，也能为提升SOH估计性能提供必要支持。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，解决了现有技术中锂离子电池老化数据获取代价较为昂贵，锂电池缺失观测数据难以补全的问题。
本发明采用的技术方案是，一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，按照以下步骤具体实施：
S1、获取正常周期内所观测的数据；
S2、对正常观测数据的数据集合进行标注，确定缺失数据的周期；
S3、构建变分自编码器；
S4、使用正常数据作为输入，训练该变分自编码器；
S5、使用编码器模型，获取正常数据的潜在向量
Figure BDA0003493967150000031
S6、选取潜在向量
Figure BDA0003493967150000032
的任意两维数据，构建潜在变量坐标系，并观测潜在向量的分布规律，判断所构建的变分自编码器是否符合要求；
S7、依照正常数据的潜在向量
Figure BDA0003493967150000033
线性插值缺失数据的潜在向量Zu；
S8、将缺失周期所对应的潜在向量Zu输入到解码器模型Pθ(Zu|X)当中，重构出缺失数据
Figure BDA0003493967150000034
本发明的有益效果是，仅通过对正常充放电数据的无监督学习，构建变分自编码器；利用对编码器输出的潜在向量进行插值的方式，构建出缺失数据的潜在向量；再利用所构建的解码器重构出缺失数据。本发明可直接从正常锂离子电池充放电过程中的正常数据，重构出所缺失的数据，对提升锂离子电池寿命估计的精度和泛化性有重要意义。
附图说明
图1是本发明方法的流程简图；
图2是本发明方法中对缺失数据进行标注的简图；
图3是本发明方法中变分自编码器的结构简图；
图4是本发明方法中编码器模型的结构简图；
图5是本发明方法中解码器模型的结构简图。
具体实施方式
本发明基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，整个流程参见图1，按照以下步骤具体实施：
S1、获取正常周期内所观测的数据，
具体过程为：在实验环境下，对特定电池进行循环充放电测试，测试过程中记录各传感器的正常观测数据，得到相应的数据集合
Figure BDA0003493967150000041
其中的c∈{1…n}，n为充电周期数；k表示参数类型，k∈{V,I,T}，其中的V表示电压数据，I表示电流数据，T表示温度数据；
S2、对正常观测数据的数据集合进行标注，确定缺失数据的周期，
参照图2，具体过程为：对数据集合
Figure BDA0003493967150000042
进行筛选，根据实验记录与数据规律，人为确定出缺失数据周期
Figure BDA0003493967150000043
则其余数据归入正常数据集
Figure BDA0003493967150000044
记为正常数据集合
Figure BDA0003493967150000045
S3、构建变分自编码器，
变分自编码器的整体结构见图3，具体过程为：
S3-1、构建变分自编码器当中的编码器模型Pφ(Z|X)，该编码器模型主要由卷积层、Flatten层、全连接层组成，见图4，编码器模型的输出，是通过全连接层拟合出潜在向量的均值μ和方差log(σ)，重参数化后得到潜在向量Z∈{Z1,Z2,…,Zn}；
S3-2、构建变分自编码器当中的解码器模型Pθ(X|Z)，该解码器模型主要由全连接层、Unflatten层、反卷积层组成，见图5，用于将步骤S3-1中所建立的潜在向量Z重构为原数据
Figure BDA0003493967150000046
S4、使用正常数据作为输入，训练该变分自编码器，
具体过程为：设定合适的数据批次大小b，使用步骤S2中所确认的正常数据集合
Figure BDA0003493967150000047
对步骤S3构建好的变分自编码器进行训练；训练时所使用的总损失函数为重构损失函数
Figure BDA0003493967150000048
与KL散度(Kullback-Leibler Divergence)
Figure BDA0003493967150000051
的累加，表达式如下：
Figure BDA0003493967150000052
其中，KL散度的表达式为：
Figure BDA0003493967150000053
其中，J代表潜在向量的个数，σj表示方差，μj表示均值。
重构损失函数
Figure BDA0003493967150000054
的表达式为：
Figure BDA0003493967150000055
其中，xi为训练样本，
Figure BDA0003493967150000056
为变分自编码器的重构值。
S5、使用编码器模型，获取正常数据的潜在向量
Figure BDA0003493967150000057
具体过程为：在步骤S4完成训练后，使用正常数据集合
Figure BDA0003493967150000058
输入训练完毕的编码器Pφ(Z|X)，获取正常样本的潜在特征向量
Figure BDA0003493967150000059
S6、选取潜在向量
Figure BDA00034939671500000510
的任意两维数据，构建潜在变量坐标系并观测分布规律，判断所构建的变分自编码器是否符合要求，
具体过程为：选取潜在特征向量
Figure BDA00034939671500000511
中任意两维
Figure BDA00034939671500000512
和
Figure BDA00034939671500000513
p1,p2为所选两个维度，构建潜在变量坐标系并绘制该两维潜在特征向量的分布图；如分布图中均表现出较强的聚类特性，则说明所建立的变分自编码器符合重构要求；否则，返回步骤S4进行重新训练。
S7、在潜在特征向量
Figure BDA00034939671500000514
所构成的空间中，线性插值缺失数据的潜在向量Zu；
具体过程为：对于单一缺失的周期t'，其在正常数据集的范围内所对应的邻域周期为t'-1与t'+1；从步骤S6中所获取的潜在特征向量
Figure BDA00034939671500000515
中，获取到该正常数据所对应的潜在向量
Figure BDA00034939671500000516
和
Figure BDA00034939671500000517
再使用线性插值的方式，获取到缺失数据的潜在向量
Figure BDA0003493967150000061
Figure BDA0003493967150000062
其中interp表示线性插值操作。
S8、将缺失周期所对应的潜在向量Zu输入到解码器模型Pθ(Zu|X)当中，重构出缺失数据
Figure BDA0003493967150000063
将步骤S7得到的插值出的潜在向量Zu，输入到构建好的变分自编码器的解码器模型中，获取到重构的缺失数据
Figure BDA0003493967150000064
再使用高斯滤波器，对重构得到的缺失数据
Figure BDA0003493967150000065
进行平滑滤波，获得最终的重构数据，完成数据填充。

Claims (9)

1.一种基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于，按照以下步骤具体实施：
S1、获取正常周期内所观测的数据；
S2、对正常观测数据的数据集合进行标注，确定缺失数据的周期；
S3、构建变分自编码器；
S4、使用正常数据作为输入，训练该变分自编码器；
S5、使用编码器模型，获取正常数据的潜在向量
Figure FDA0003493967140000011
S6、选取潜在向量
Figure FDA0003493967140000012
的任意两维数据，构建潜在变量坐标系，并观测潜在向量的分布规律，判断所构建的变分自编码器是否符合要求；
S7、依照正常数据的潜在向量
Figure FDA0003493967140000013
线性插值缺失数据的潜在向量Zu；
S8、将缺失周期所对应的潜在向量Zu输入到解码器模型Pθ(Zu|X)当中，重构出缺失数据
Figure FDA0003493967140000014
2.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤1的具体过程为：
在实验环境下，对特定电池进行循环充放电测试，测试过程中记录各传感器的正常观测数据，得到相应的数据集合
Figure FDA0003493967140000015
其中的c∈{1…N}，N为充电周期数；k表示参数类型，k∈{V,I,T}，其中的V表示电压数据，I表示电流数据，T表示温度数据。
3.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤2的具体过程为：对数据集合
Figure FDA0003493967140000016
进行筛选，根据实验记录与数据规律，人为确定出缺失数据周期
Figure FDA0003493967140000017
则其余数据归入正常数据集
Figure FDA0003493967140000018
记为正常数据集合
Figure FDA0003493967140000019
4.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤3的具体过程为：
S3-1、构建变分自编码器当中的编码器模型Pφ(Z|X)，该编码器模型主要由卷积层、Flatten层、全连接层组成；编码器模型的输出，是通过全连接层拟合出潜在向量的均值μ和方差log(σ)，重参数化后得到潜在向量Z∈{Z1,Z2,…,Zn}；
S3-2、构建变分自编码器当中的解码器模型Pθ(X|Z)，该解码器模型主要由全连接层、Unflatten层、反卷积层组成，用于将步骤S3-1中所建立的潜在向量Z重构为原数据
Figure FDA0003493967140000021
5.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤4的具体过程为：设定合适的数据批次大小b，使用步骤S2中所确认的正常数据集合
Figure FDA0003493967140000022
对步骤3构建好的变分自编码器进行训练；训练时所使用的总损失函数为重构损失函数
Figure FDA0003493967140000023
与KL散度
Figure FDA0003493967140000024
的累加，表达式如下：
Figure FDA0003493967140000025
其中，KL散度的表达式为：
Figure FDA0003493967140000026
其中，J代表潜在向量的个数，σj表示方差，μj表示均值
重构损失函数
Figure FDA0003493967140000027
的表达式为：
Figure FDA0003493967140000028
其中，xi为训练样本，
Figure FDA0003493967140000029
为变分自编码器的重构值。
6.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤5的具体过程为：在步骤S4完成训练后，使用正常数据集合
Figure FDA0003493967140000031
输入训练完毕的编码器Pφ(Z|X)，获取正常样本的潜在特征向量
Figure FDA0003493967140000032
7.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤6的具体过程为：选取潜在特征向量
Figure FDA0003493967140000033
中任意两维
Figure FDA0003493967140000034
和
Figure FDA0003493967140000035
p1p2为所选两个维度，构建潜在变量坐标系并绘制该两维潜在特征向量的分布图；
如果该两个分布图中均表现出较强的聚类特性，则说明所建立的变分自编码器符合重构要求；
否则，返回步骤S4进行重新训练。
8.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤7的具体过程为：对于单一缺失的周期t'，其在正常数据集的范围内所对应的邻域周期为t'-1与t'+1；从步骤S6中所获取的潜在特征向量
Figure FDA0003493967140000036
中，获取到该正常数据所对应的潜在向量
Figure FDA0003493967140000037
和
Figure FDA0003493967140000038
再使用线性插值的方式，获取到缺失数据的潜在向量
Figure FDA0003493967140000039
Figure FDA00034939671400000310
其中interp表示线性插值操作。
9.根据权利要求1所述的基于变分自编码器的锂电池缺失观测数据填充方法，其特征在于：所述的步骤8的具体过程为：将步骤S7得到的插值出的潜在向量Zu，输入到步骤S5所构建好的变分自编码器的解码器模型中，获取到重构的缺失数据
Figure FDA00034939671400000311
再使用高斯滤波器，对重构得到的缺失数据
Figure FDA00034939671400000312
进行平滑滤波，获得最终的重构数据，完成数据填充。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115346091A (zh) * 2022-10-14 2022-11-15 深圳精智达技术股份有限公司 一种Mura缺陷图像数据集的生成方法和生成装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115346091A (zh) * 2022-10-14 2022-11-15 深圳精智达技术股份有限公司 一种Mura缺陷图像数据集的生成方法和生成装置

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