CN115308606A - 一种基于邻近特征的锂离子电池健康状态估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于邻近特征的锂离子电池健康状态估计方法，采用大电流充电过程中部分充电电压数据，提取等电压间隔时间、等电压区间电压测量平均值作为特征向量，基于双层长短期记忆神经网络DL‑LSTM，提出利用预测起始点前邻近的2倍历史数据而不是预测起始点前全部历史数据进行模型训练的邻近特征方法，实现电池的可用容量预测。本发明方法适用快速充电条件下电池健康状态预测,解决了大电流充电电池不同老化阶段衰减速率不同对预测精度的影响，将可用容量预测精度提升4倍以上，预测值的平均绝对误差、均方根误差均小于0.5％，并且减少了模型训练的时间成本，对于快速充电条件下电动汽车的发展有重要意义。
Description
技术领域
本发明属于动力电池管理领域，具体涉及快速充电条件下一种基于邻近特征的锂离子电池健康状态估计方法。
背景技术
推动电动汽车的发展是解决能源危机和环境问题的重要举措。锂离子电池因为能量及功率密度高、循环寿命长、自放电率小等优点，成为电动汽车的储能电源。电池性能在使用过程会不断退化，特别是在快速充电条件下,其退化的模式区别于传统充电方式下的模式,有可能造成高温或起火爆炸等严重的危害。因此，对快速充电条件下锂离子电池的健康状态准确估计,预测电池未来容量的衰变情况，对于确保电动汽车安全、可靠的运行具有现实意义。
大电流快速充电条件下,电池可用容量衰退呈明显的分阶段特征,第一个阶段,容量衰退较慢,经过第二个阶段过渡期后,呈现第三个阶段的快速衰退变化。不同电流大小的充电模式，其过渡阶段发生的循环次数并不是固定的，这就为回归预测方法提出挑战。如果采用全部的历史数据进行预测，不仅无法把握邻近的需要预测的电池容量衰退特征，而且预测模型训练时间长，精度低。
针对大倍率充电条件下，锂离子电池容量衰退呈阶段性变化的特征，提出了利用预测起始点前邻近的2倍历史数据而不是全部历史数据进行模型训练的邻近特征方法。即采用邻近的历史数据对回归模型进行训练，并对未来容量进行预测。
实践证明，这种方法可以消除由于衰退模式变化而带来的预测精度问题，同时减少了模型训练的时间成本，实现非常准确的健康状态预测。
发明内容
本发明的目的是提供一种快速充电条件下高精度的锂离子电池健康状态估计方法。该方法将大电流充电过程中对应的等电压间隔时间以及充电过程中的电压平均值作为特征向量，输入到一个双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)模型中，以锂离子电池的容量作为输出,并且以预测起始点前邻近的2倍历史数据对模型进行训练。训练好的模型可以实现对未来电池可用容量的预测。
具体实施方法如下:
首先对已经发生的每一个充电循环进行健康因子的提取。
(1)根据公式(1)提取电池在恒流充电过程达到[3.45-3.55V]电压区间所需的时间等作为第一个健康因子：
其中，t1代表电池电压到达3.45V时间，t2代表电池电压到达3.55V的时间，脚标n代表循环次数，上标1代表第一个健康因子。
(2)根据公式(2)提取电池在恒流充电过程中[2.75-3.55V]电压区间内的电压平均值作为第二个健康因子。
其中，Vi为大于等于2.75V和小于等于3.55V的电压的测量值序列，脚标n代表循环次数，上标2代表第2个健康因子。
(3)对长短期记忆神经网络模型输入特征向量
并将所述特征向量与历史数据中电池容量测量值对应，组成新的特征矩阵。按照公式(3)对特征矩阵中的每一个值进行归一化处理将取值映射到[0,1]区间。
其中，xn为电池容量或特征向量1或特征向量2的取值，min(xn)为相应取值的最小值，max(xn)为相应取值或测量值的最大值。Dn为归一化后数据取值。
(4)构建如图1所示的双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)模型，该神经网络模型包含两个LSTM层，即LSTM1和LSTM2,用于学习时间序列和序列数据中时间步长之间的相关性；在两个LSTM层之后的Dropout层以20％的概率丢弃部分神经元，防止网络过拟合；此外,序列输入层向网络输入序列数据；最后，通过将全连接层的大小设置为响应的数量来控制维度，通过回归输出层输出预测结果。
(5)根据预测起始点的位置及预测的数量选定训练数据集，若选取预测起始点后的60个循环数据作为预测集，训练集则选取预测起始点前的2倍历史数据即前120个循环的数据进行训练。
(6)设置双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)模型的初始超参数，包括神经元个数、迭代次数、批量大小、学习率，采用三倍交叉验证并选用公式(4)均方根误差作为评价函数确定优化后的超参数，确定第一个LSTM层神经元个数为128、第二个LSTM层神经元个数为64。批量大小为16、迭代次数为200、初始学习率为0.001。
公式(4)中n表示电池循环次数，yi和
分别表示电池的实际容量和预测容量。
(7)确定好双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)超参数后，对模型进行训练，将训练集中的电池容量数据作为网络的目标值。在网络模型训练过程中，定义损失函数为：
其中S是训练数据序列长度，R是响应的数目，Cij是目标电池容量值，yij是网络预测值。用损失函数来计算预测值和目标值的误差，根据损失函数的梯度指引将误差反向传播，不断修正双层长短期记忆神经网络中前向计算公式(6)的权重及偏置系数，当误差达到期望值时，训练学习过程结束，权重和偏置系数矩阵确定，从而构建好了双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)模型。双层长短期记忆神经网络中对于每一个时间步长的前向计算公式为：
其中，xt是时间序列t时刻的输入数据，ct-1、ht-1是网络的当前状态，ct、ht是时间步长计算输出和更新后的单元状态(ct)和隐藏状态(ht)。ft、it、ot、gt分别代表遗忘门、输入门、输出门以及候选单元。W及R代表每个LSTM单元的权重系数矩阵，b代表偏置系数矩阵。⊙是两个向量的点乘，σg表示门激活函数sigmoid函数(σ(x)＝(1+e-x)-1)，σc表示状态激活函数双曲正切函数
(8)根据公式(1)和公式(2)计算需要预测循环的特征向量，并将其输入训练好的双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)模型中，即可输出预测循环对应的电池容量值。输出时，使用去归一化过程呈现出预测数据的实际形式。方法的整个过程可用图2表示。
附图说明
图1双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)结构图
图2本方法实施的流程图
图3对快速充电条件下磷酸铁锂电池在容量缓慢衰减阶段，基于预测起始点前全部历史数据进行模型训练，预测起始点后60个循环的电池容量。
图4对快速充电条件下磷酸铁锂电池在容量缓慢衰减阶段，基于预测起始点前邻近的2倍历史数据(120个循环)进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量。
图5对快速充电条件下磷酸铁锂电池在容量过渡阶段，基于预测起始点前全部历史数据进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量。
图6对快速充电条件下磷酸铁锂电池在容量过渡阶段，基于预测起始点前邻近的2倍历史数据(120个循环)进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量。
图7对快速充电条件下磷酸铁锂电池在容量快速衰减阶段，基于预测起始点前全部历史数据进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量。
图8对快速充电条件下磷酸铁锂电池在容量快速衰减阶段，基于预测起始点前邻近的2倍历史数据(120个循环)进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量。
具体实施实例
以下结合附图和实例对本发明做进一步详细说明。
根据上述方法对快速充电条件下(充电倍率5.3C)磷酸铁锂电池，在不同的容量衰变阶段分别基于预测起始点前邻近2倍历史数据及全部历史数据进行模型训练，对预测起始点后60个充放电循环进行电池容量预测。如表1所示为基于预测起始点前邻近2倍历史数据以及全部历史数据训练模型后容量预测误差(其中MAE平均绝对误差，MAPE平均绝对百分比误差，RMSE均方根误差)对比分析。
实施例
实例1缓慢衰退阶段容量预测
应用磷酸铁锂电池快速充电条件下的充放电循环数据，根据公式(1)和(2)提取大电流充电过程中对应的等电压间隔时间以及充电过程中的电压平均值作为特征向量，并根据公式(3)进行归一化处理。
应用预测起始点前全部历史数据进行DL-LSTM模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量；预测结果如图3所示，其中，横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量。
应用预测起始点前邻近的2倍历史数据(120个循环)进行DL-LSTM模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量；预测结果如图4所示，其中，横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量。
实例2衰退过渡阶段容量预测
应用预测起始点前全部历史数据进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量；预测结果如图5所示，其中，横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量。
应用预测起始点前邻近的2倍历史数据(120个循环)进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量；预测结果如图6所示，其中，横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量。
实例3快速衰退阶段容量预测
应用预测起始点前全部历史数据进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量；预测结果如图7所示，其中，横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量。
应用预测起始点前邻近的2倍历史数据(120个循环)进行模型训练，估计预测起始点后60个循环的电池容量；预测结果如图8所示，其中，横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量。
表1.邻近特征与全部特征的电池容量估计误差对比
准确对快速充电条件下电池健康状态进行估计，对于电动汽车的发展具有重要意义。以上实例可以有效的证明本发明方法的优越性；相比于利用预测起始点前全部历史数据进行模型训练，本发明依据大电流充电循环电池容量衰退呈现阶段性的特征，基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)，提出利用预测起始点前的2倍历史数据进行模型训练而不是预测起始点前的全部历史数据的邻近特征方法。既减少了模型训练的时间成本，又将快速充电电池估计精度提升4倍以上，并且估计的误差均小于0.5％。
Claims (1)
1.一种基于邻近特征的锂离子电池健康状态估计方法，其特征在于：该方法的实施过程如下：
首先对已经发生的每一个充电循环进行健康因子的提取；
(1)根据公式(1)提取电池在恒流充电过程达到[3.45-3.55V]电压区间所需的时间作为第一个健康因子：
其中，t1代表电池电压到达3.45V时间，t2代表电池电压到达3.55V的时间，脚标n代表循环次数，上标1代表第一个健康因子；
(2)根据公式(2)提取电池在恒流充电过程中[2.75-3.55V]电压区间内的电压平均值作为第二个健康因子；
其中，Vi为大于等于2.75V和小于等于3.55V的电压的测量值序列，脚标n代表循环次数，上标2代表第2个健康因子；
(3)对长短期记忆神经网络模型输入特征向量
并将所述特征向量与历史数据中电池容量测量值对应，组成新的特征矩阵；按照公式(3)对特征矩阵中的每一个值进行归一化处理将取值映射到[0,1]区间；
其中，xn为电池容量或特征向量1或特征向量2的取值，min(xn)为相应取值的最小值，max(xn)为相应取值或测量值的最大值；Dn为归一化后数据取值；
(4)构建双层长短期记忆神经网络DL-LSTM模型，该DL-LSTM模型包含两个LSTM层；在两个LSTM层之后的Dropout层以20％的概率丢弃部分神经元；序列输入层向网络输入序列数据；通过将全连接层的大小设置为响应的数量来控制维度，通过回归输出层输出预测结果；
(5)根据预测起始点的位置及预测的数量选定训练数据集，训练集选取预测起始点的数据进行训练；
(6)设置双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)模型的初始超参数，包括神经元个数、迭代次数、批量大小、学习率，采用三倍交叉验证并选用公式(4)均方根误差作为评价函数确定优化后的超参数，确定第一个LSTM层神经元个数为128、第二个LSTM层神经元个数为64；批量大小为16、迭代次数为200、初始学习率为0.001；
公式(4)中n表示电池循环次数，yi和
分别表示电池的实际容量和预测容量；
(7)确定好双层长短期记忆神经网络DL-LSTM模型超参数后，对DL-LSTM模型进行训练，将训练集中的电池容量数据作为网络的目标值；在网络模型训练过程中，定义损失函数为：
其中S是训练数据序列长度，R是响应的数目，Cij是目标电池容量值，yij是网络预测值；双层长短期记忆神经网络中对于每一个时间步长的前向计算公式为：
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant |