能源危機(jī)和環(huán)境污染是威脅人類健康生活和可持續(xù)發(fā)展的兩大難題，大規(guī)模推廣和發(fā)展新能源電動(dòng)汽車是解決上述問(wèn)題的有效途徑之一。近年來(lái)在“碳達(dá)峰”與“碳中和”的戰(zhàn)略目標(biāo)背景下，新能源汽車技術(shù)得到了迅猛發(fā)展。在各類儲(chǔ)能電池中，鋰離子電池以其能量密度高、自放電率低、無(wú)記憶效應(yīng)等優(yōu)點(diǎn)脫穎而出，成為電動(dòng)汽車首選的儲(chǔ)能部件。

為滿足負(fù)載的電壓和功率需求，動(dòng)力電池組通常由成百上千節(jié)單體電池串并成組使用。由于生產(chǎn)工藝、成組方式、散熱條件的差異，電芯工作時(shí)的電壓、電流、溫度等參數(shù)存在不一致現(xiàn)象，進(jìn)而容易引起部分單體過(guò)充、過(guò)放等問(wèn)題，加速壽命衰減，影響電池組可用容量、循環(huán)壽命，甚至威脅系統(tǒng)安全。因此，研究動(dòng)力鋰離子電池系統(tǒng)全生命周期壽命衰減機(jī)理和健康狀態(tài)（State of Health, SOH）估計(jì)理論方法是推廣和發(fā)展新能源電動(dòng)汽車的重要基石。

鋰離子電池SOH的定義主要可以從電池容量衰減及內(nèi)阻增加兩個(gè)角度出發(fā)，分別映射電池放電容量的衰減及運(yùn)行功率的降低。目前主流的SOH估計(jì)方法可以大致分為三類：基于經(jīng)驗(yàn)/半經(jīng)驗(yàn)公式方法、基于模型的觀測(cè)器方法及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。

基于經(jīng)驗(yàn)/半經(jīng)驗(yàn)公式的方法和基于模型的觀測(cè)器方法固有缺點(diǎn)是對(duì)模型精度的依賴性強(qiáng)，而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是將電池實(shí)際運(yùn)行的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法相結(jié)合來(lái)估計(jì)電池的SOH。與前述兩類方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法往往具有更強(qiáng)的非線性逼近能力，并且對(duì)不同電池與工況具有較強(qiáng)的適用性，但其預(yù)測(cè)的精度依賴于提取的老化特征。

傳統(tǒng)的特征提取方法通常直接使用電池運(yùn)行過(guò)程中電流、電壓等數(shù)據(jù)作為老化特征，這類數(shù)據(jù)具有較高的測(cè)量噪聲，且通常無(wú)法直接準(zhǔn)確地表征電池的老化狀態(tài)。近年來(lái)，電池的增量容量（Incremental Capacity, IC）曲線分析方法受到了廣泛關(guān)注。IC曲線被描述為連續(xù)電壓階躍上的增量容量，是通過(guò)將恒流充電階段的容量增量與電壓變化進(jìn)行比較而獲得的。研究結(jié)果表明，鋰離子電池的IC曲線包含了電池老化的諸多特征，并且還可以進(jìn)一步反映電池的老化機(jī)理。

電池的健康狀態(tài)是電池健康管理的核心，準(zhǔn)確的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)對(duì)保證電池安全、可靠、長(zhǎng)壽命運(yùn)行具有重要意義。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系的周才杰、汪玉潔、李凱銓、陳宗海，在2022年第23期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文，提出了一種基于增量容量曲線和灰色關(guān)聯(lián)度分析（GRA）以及長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)方法。

圖1 實(shí)驗(yàn)配置方案

圖2 GRA-LSTM電池健康狀態(tài)估計(jì)框架

該方法通過(guò)分析電池在老化過(guò)程中的充電增量容量曲線變化模式，提取電池老化特征。為了降低計(jì)算復(fù)雜度，引入灰色關(guān)聯(lián)度分析法進(jìn)行特征分析與篩選，并將其作為長(zhǎng)短時(shí)間記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練進(jìn)而估計(jì)電池的健康狀態(tài)。研究人員最后利用三種不同工況的電池加速老化測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)所提出的健康狀態(tài)估計(jì)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

他們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，鋰離子電池的老化有較強(qiáng)的工況敏感性，不同的充放電倍率對(duì)電池的老化速率有較大的影響，該方法表現(xiàn)出優(yōu)秀的電池健康狀態(tài)估計(jì)性能，并在不同工況以及不同訓(xùn)練循環(huán)周期數(shù)條件下表現(xiàn)出良好的魯棒性，平均估計(jì)誤差約為1%，最大的平均誤差也不超過(guò)4%。

本文編自2022年第23期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文標(biāo)題為“基于灰色關(guān)聯(lián)度分析-長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)”。本課題得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、安徽省高校協(xié)同創(chuàng)新項(xiàng)目和中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)“統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)專項(xiàng)資金”的支持。

#電動(dòng)車電池#

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