本發(fā)明涉及鋰電池，具體為鋰電池壽命衰退量化預(yù)測(cè)與健康狀態(tài)智能評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，鋰電池在眾多領(lǐng)域得到了極為廣泛的應(yīng)用，尤其是在電動(dòng)汽車、便攜式電子設(shè)備以及大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)等方面，已然成為不可或缺的關(guān)鍵能源組件。例如，在電動(dòng)汽車領(lǐng)域，鋰電池的性能直接關(guān)乎車輛的續(xù)航里程、充電時(shí)間以及整體安全性；在儲(chǔ)能系統(tǒng)中，其對(duì)于平衡能源供需、提升能源利用效率起著至關(guān)重要的作用。然而，鋰電池在使用過(guò)程中，其性能會(huì)不可避免地逐漸衰退，這一現(xiàn)象受到多種復(fù)雜因素的綜合影響。從內(nèi)部因素來(lái)看，電極材料的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性在反復(fù)充放電過(guò)程中面臨挑戰(zhàn)，如鋰離子的嵌入與脫出可能導(dǎo)致電極材料的晶格結(jié)構(gòu)發(fā)生變化、體積膨脹或收縮，進(jìn)而影響電極與電解液之間的界面穩(wěn)定性，加速活性物質(zhì)的損失；電解液自身也會(huì)隨著時(shí)間推移發(fā)生分解、變質(zhì)等化學(xué)變化，改變其離子傳導(dǎo)性能和與電極的相容性。從外部因素而言，充放電倍率的大小直接關(guān)聯(lián)著鋰離子在電極材料中的擴(kuò)散速率和反應(yīng)活性，過(guò)高的充放電倍率可能引發(fā)極化現(xiàn)象加劇，造成電池發(fā)熱、內(nèi)阻增大等問(wèn)題；環(huán)境溫度同樣對(duì)鋰電池性能有著顯著影響，低溫環(huán)境會(huì)降低電解液的離子遷移速率和電極材料的反應(yīng)活性，高溫環(huán)境則可能加速電池內(nèi)部的副反應(yīng)速率，縮短電池壽命；此外，長(zhǎng)期的循環(huán)使用以及深度充放電操作也會(huì)逐步累積對(duì)電池的損害，導(dǎo)致電池容量衰減、內(nèi)阻上升等性能衰退表現(xiàn)。

2、傳統(tǒng)的基于電化學(xué)模型的方法，雖然能夠從原理上描述電池內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，但由于鋰電池內(nèi)部物理化學(xué)過(guò)程極為復(fù)雜，涉及眾多參數(shù)且部分參數(shù)難以精確測(cè)定，因此會(huì)造成模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性大打折扣的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了鋰電池壽命衰退量化預(yù)測(cè)與健康狀態(tài)智能評(píng)估方法，解決了傳統(tǒng)的基于電化學(xué)模型的方法，雖然能夠從原理上描述電池內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，但由于鋰電池內(nèi)部物理化學(xué)過(guò)程極為復(fù)雜，涉及眾多參數(shù)且部分參數(shù)難以精確測(cè)定，因此會(huì)造成模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性大打折扣的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：鋰電池壽命衰退量化預(yù)測(cè)與健康狀態(tài)智能評(píng)估方法，包括以下步驟：

3、s1、多源數(shù)據(jù)采集，在電池電極片與外殼處設(shè)應(yīng)變片傳感器獲取應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)，于電池模組內(nèi)集成氣體傳感器采集氣體數(shù)據(jù)，且通過(guò)高精度同步采集系統(tǒng)以納秒級(jí)時(shí)鐘信號(hào)采集電池?cái)?shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù)并處理存儲(chǔ)，同時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量；

4、s2、數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過(guò)數(shù)據(jù)變換與組合及基于gan的數(shù)據(jù)生成擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，并用基于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法處理異常數(shù)據(jù)；

5、s3、模型構(gòu)建與訓(xùn)練，選取合適機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，劃分?jǐn)?shù)據(jù)集訓(xùn)練并調(diào)參至收斂；

6、s4、模型評(píng)估與應(yīng)用，用測(cè)試集評(píng)估后應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)，依結(jié)果管理鋰電池。

7、優(yōu)選的，所述步驟s1中，應(yīng)變片傳感器基于壓阻效應(yīng)，惠斯通電橋電路轉(zhuǎn)換關(guān)系為且氣體傳感器如電化學(xué)氫氣傳感器依i＝反推濃度，系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)并檢查其特性。

8、優(yōu)選的，所述步驟s2中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)采用數(shù)據(jù)變換與組合及基于gan的數(shù)據(jù)生成，基于gan的數(shù)據(jù)生成包含構(gòu)建特定結(jié)構(gòu)生成器網(wǎng)絡(luò)g與判別器網(wǎng)絡(luò)d，生成器以最小化為目標(biāo)，判別器以最大化為目標(biāo)，訓(xùn)練采用wasserstein距離度量，wgan中判別器損失函數(shù)生成器損失函數(shù)并對(duì)判別器權(quán)重梯度裁剪；數(shù)據(jù)變換與組合涵蓋對(duì)原始數(shù)據(jù)的平移、縮放、翻轉(zhuǎn)、時(shí)間序列拉伸壓縮及局部擾動(dòng)操作后組合，且利用pca提取篩選特征，pca計(jì)算原始數(shù)據(jù)矩陣x協(xié)方差矩陣后分解得主成分y＝xu(m為樣本數(shù)，u為特征向量矩陣)，選大特征值對(duì)應(yīng)向量組成unew得降維主成分?jǐn)?shù)據(jù)ynew＝xunew。

9、優(yōu)選的，所述步驟s2中，異常數(shù)據(jù)處理運(yùn)用基于統(tǒng)計(jì)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法，基于統(tǒng)計(jì)模型的異常檢測(cè)采用多元高斯混合模型，依歷史正常數(shù)據(jù)確定其初始參數(shù)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)代入計(jì)算概率密度值據(jù)概率閾值ε判定異常(αj、μj、∑j分別為第j個(gè)高斯分量權(quán)重、均值、協(xié)方差矩陣，k為高斯分量個(gè)數(shù)，為高斯分布概率密度函數(shù))；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)采用集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合隨機(jī)森林與孤立森林算法，隨機(jī)森林由多個(gè)決策樹(shù)ti構(gòu)成，孤立森林基于數(shù)據(jù)點(diǎn)隔離程度判斷，還利用自編碼器網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)計(jì)算重構(gòu)誤差e為編碼器，d為解碼器)判斷異常，對(duì)可修正異常數(shù)據(jù)修正，不可修正的標(biāo)記剔除。

10、優(yōu)選的，所述步驟s3中，選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)模型或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)處理后數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，依據(jù)驗(yàn)證集性能調(diào)整模型超參數(shù)，采用隨機(jī)梯度下降、adam優(yōu)化算法訓(xùn)練直至模型收斂。

11、優(yōu)選的，所述步驟s4中，使用測(cè)試集評(píng)估模型性能，評(píng)估指標(biāo)包含準(zhǔn)確率、召回率、f1值、均方誤差、平均絕對(duì)誤差。

12、優(yōu)選的，所述步驟s1中，電池?cái)?shù)據(jù)包括且不限于電流、電壓，環(huán)境數(shù)據(jù)包括且不限于溫度、濕度、振動(dòng)、氣壓。

13、優(yōu)選的，所述步驟s2中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)還包括驗(yàn)證數(shù)據(jù)有效性，計(jì)算生成數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)特征差異，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法衡量時(shí)間序列相似性，將增強(qiáng)數(shù)據(jù)集應(yīng)用于多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型初步訓(xùn)練測(cè)試并與原始數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型性能對(duì)比分析，采用交叉驗(yàn)證技術(shù)評(píng)估數(shù)據(jù)增強(qiáng)對(duì)模型泛化能力影響。

14、本發(fā)明提供了鋰電池壽命衰退量化預(yù)測(cè)與健康狀態(tài)智能評(píng)估方法。具備以下有益效果：

15、1、本發(fā)明中，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合采集，不僅獲取傳統(tǒng)的電壓、電流和溫度數(shù)據(jù)，還增加應(yīng)力應(yīng)變傳感器和多種氣體傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)電池內(nèi)部力學(xué)變化及氣體成分濃度。應(yīng)力應(yīng)變數(shù)據(jù)能夠反映電池內(nèi)部電極材料和結(jié)構(gòu)在充放電過(guò)程中的微觀變化，而氣體傳感器可捕捉到電解液分解、副反應(yīng)等產(chǎn)生的氣體信息，提前預(yù)警電池內(nèi)部潛在故障，多種數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充印證，克服了傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)采集的局限性，為準(zhǔn)確評(píng)估電池健康狀態(tài)提供了更全面深入的信息基礎(chǔ)，從而極大地提高了數(shù)據(jù)的全面性與準(zhǔn)確性，從而改善了傳統(tǒng)的基于電化學(xué)模型的方法，雖然能夠從原理上描述電池內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，但由于鋰電池內(nèi)部物理化學(xué)過(guò)程極為復(fù)雜，涉及眾多參數(shù)且部分參數(shù)難以精確測(cè)定，因此會(huì)造成模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性大打折扣的問(wèn)題。

16、2、本發(fā)明中，通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)有效解決了鋰電池壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺且分布不均的問(wèn)題。基于gan的數(shù)據(jù)生成可根據(jù)不同電池類型和應(yīng)用場(chǎng)景需求生成大量模擬數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)具有相似的分布特征，有效擴(kuò)充了數(shù)據(jù)集規(guī)模。數(shù)據(jù)變換與組合操作進(jìn)一步豐富了數(shù)據(jù)的多樣性，包括時(shí)間序列拉伸壓縮模擬不同使用速率、局部擾動(dòng)模擬外部干擾以及不同參數(shù)數(shù)據(jù)交叉組合等，使數(shù)據(jù)涵蓋更廣泛的工況和故障情況。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，能讓模型充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和特征，減少過(guò)擬合現(xiàn)象，顯著提升模型的泛化能力，使其能夠更準(zhǔn)確地對(duì)未見(jiàn)過(guò)的實(shí)際數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，為鋰電池壽命衰退量化預(yù)測(cè)提供更可靠的模型支持，適應(yīng)各種復(fù)雜多變的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境。

17、3、本發(fā)明中，采用基于統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的異常數(shù)據(jù)處理方法，相比傳統(tǒng)簡(jiǎn)單閾值判斷具有顯著優(yōu)勢(shì)。基于多元高斯混合模型(gmm)的統(tǒng)計(jì)模型能夠依據(jù)歷史正常數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律，從而更精準(zhǔn)地識(shí)別出與正常分布偏離較大的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，適用于處理因電池材料不均勻性、制造工藝缺陷等內(nèi)部因素導(dǎo)致的異常。而集成學(xué)習(xí)方法(如隨機(jī)森林與孤立森林結(jié)合、自編碼器網(wǎng)絡(luò))則能從不同角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有效應(yīng)對(duì)因溫度急劇變化、電磁干擾、充放電設(shè)備不穩(wěn)定等外部因素引起的復(fù)雜異常情況。通過(guò)準(zhǔn)確識(shí)別異常數(shù)據(jù)并進(jìn)行修正或標(biāo)記剔除，避免了異常數(shù)據(jù)對(duì)后續(xù)模型訓(xùn)練和評(píng)估的干擾，保證了數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，進(jìn)而提高了整個(gè)鋰電池壽命衰退預(yù)測(cè)和健康狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)電池潛在安全隱患和性能問(wèn)題，提前采取相應(yīng)措施，保障鋰電池系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

18、4、本發(fā)明中，基于全面準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理以及可靠的模型構(gòu)建與評(píng)估，本方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)鋰電池壽命衰退的量化預(yù)測(cè)和健康狀態(tài)的智能評(píng)估，并依據(jù)評(píng)估結(jié)果為鋰電池的使用、維護(hù)和管理提供科學(xué)合理的決策依據(jù)。例如，根據(jù)預(yù)測(cè)的壽命衰退程度和當(dāng)前健康狀態(tài)，可以智能調(diào)整充放電策略，在電池性能較好時(shí)適當(dāng)提高充放電倍率以提高使用效率，而在電池接近壽命末期或健康狀態(tài)不佳時(shí)降低充放電倍率以延長(zhǎng)電池使用壽命并確保安全。同時(shí)，能夠提前預(yù)警故障，及時(shí)通知用戶或相關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)或更換電池，避免因電池故障導(dǎo)致的設(shè)備停機(jī)或安全事故。這種智能決策與優(yōu)化管理功能有助于提高鋰電池的使用效率、降低維護(hù)成本、延長(zhǎng)使用壽命，在電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能系統(tǒng)等眾多鋰電池應(yīng)用領(lǐng)域具有重要的經(jīng)濟(jì)和安全意義，推動(dòng)整個(gè)鋰電池產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展進(jìn)程。

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