动态条件下基于深度学习的锂电池容量估计

锂离子电池在老化过程中,其内部呈现非线性的复杂变化,因此直接使用动态条件下的锂离子电池运行时段的数据（电流、电压和温度）进行电池健康状态的实时估计是一个具有挑战性的问题。本文中选取锂离子电池随机充放电数据,对动态数据的部分片段进行时频特征提取,组成时频特征矩阵作为输入,构建级联式卷积神经网络和门控循环单元容量估计模型,对输入数据进行内在特征提取,并进一步挖掘各时间序列中的相关特征,实现锂离子电池动态条件下的容量估计。利用美国航空航天局锂离子电池随机使用数据集进行实验验证的结果表明,该方法能在仅已知电池的额定容量的情况下,准确完成锂离子电池容量估计。最后,本文还分析了模型超参数设置、原始数据时序长度、网络输入和模型结构对容量估计精度的影响。     

基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计

提出了基于容量增量变化量曲线的电池健康状态估计新方法,该曲线具有随电池老化平移不明显的特点,并有利于特征参数的确定和提取。利用随机森林方法分析该曲线上各个函数值的重要性,根据重要性筛选出曲线上可以作为表征参数的函数值,并使用神经网络建立起表征参数与健康状态的映射关系。利用马里兰大学老化数据验证该方法的平均绝对百分比误差为0.77%,健康状态估计值误差基本控制在2%以内,具有较高的精度。     

基于表面温度和增量容量的锂电池健康状态估计

本文中提出了一种基于电池表面温度和增量容量的健康状态(SOH)估计方法,分析了恒流充电过程中的温度变化曲线,从温度变化曲线中提取了3个几何特征作为健康因子,并与增量容量曲线的峰值结合作为反向传播神经网络的输入来建立模型估算SOH.试验结果验证了该方法的有效性,SOH平均估计误差仅在2％以下.     

基于容量增量曲线与充电容量差的电池组微短路诊断方法

目前还没有一种有效的手段针对处于前期演化阶段的锂离子电池微短路进行检测,为此本文提出了一种基于电池充电容量增量（IC）曲线和充电容量差（DCC）变化规律的微短路故障诊断方法。首先确立锂电池短路故障与充电容量增量的关系,利用小波变换对IC曲线进行降噪,得出在不同电流倍率和温度下IC曲线最高峰（ICPV）与电池荷电状态（SOC）唯一对应。然后提出利用充电容量差DCC描述存在内短路的故障电池与正常电池的SOC差异,并据此得出锂电池微短路的量化方法。最后通过仿真分析与实验验证表明,在不同工况下循环测试均可获得电池微短路的量化信息,且诊断最大误差均小于8.12%。     

基于剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法

针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。     

基于容量增量特性的锂离子电池健康状态诊断与安全预警策略研究

近年来,新能源汽车着火事故时有发生,锂离子电池的性能与安全问题受到社会的广泛关注。针对由电池老化带来的电池故障,本文开展了锂离子电池健康状态诊断和安全预警策略研究。基于容量增量分析法,分别评估了磷酸铁锂电池和三元电池老化过程中健康状态的变化规律并量化分析了电池老化机制。面对电池健康状态不一致和容量跳水两个问题,分别提出了基于离群点检测的安全预警方法和基于老化机制分析的电池容量跳水识别方法,保障了电池组的使用安全。     

基于容量增量分析的石墨负极磷酸铁锂电池SOC估算方法研究

本文中对纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法进行研究。首先,利用基本的测试手段测得反映电池外特性的充放电电压曲线(V vs Q),并用它求得反映电池电化学特性的容量增量曲线(ΔQ/ΔV vs V)。接着,采用容量增量分析法研究充放电倍率、温度和老化程度对电池性能的影响。最后,建立了电池内部相变阶段的容量增量峰与电池SOC的对应关系,并利用这一关系来估算电池SOC,为电动汽车制定动力电池管理策略提供依据。     

基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算

为了解决应用数据驱动算法估算锂离子电池可用容量时存在的电池老化特征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低及模型要求训练数据量大等问题,提出一种基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算方法,实现锂离子电池强非线性全衰退过程可用容量精确估算。首先,提取电池表面平均温度、容量增量曲线峰值及峰值对应电压作为表征电池老化状态的健康因子,通过灰色关联度分析法和熵权值法对所选健康因子进行合理性评估;然后,用2个单一核函数构造高斯过程回归算法复合核函数,并利用鲸鱼优化算法完成复合核函数的参数寻优,基于优化后的高斯过程回归模型实现锂离子电池可用容量估算;最后,通过对比不同核参数寻优算法,证明鲸鱼优化算法在参数寻优方面的先进性,并通过与传统的高斯过程回归、支持向量机、径向基神经网络等机器学习算法进行可用容量估算对比,证明模型的有效性。研究结果表明:基于复合核函数和鲸鱼优化算法参数寻优可以有效改善高斯过程回归模型性能,所建立的优化高斯过程回归模型能够基于较少训练数据实现电池容量的精确估算,并能够有效追踪锂离子电池非线性长周期衰退趋势;对不同电池数据也具备较好的自适应能力,可用容量估算最大误差低于1.56%。     

基于相似性优化模型样本的实车锂电池健康状态分析

为更好地解决电动汽车动力电池健康状态（SOH）在线估计问题,减少实车采集数据中的冗余样本,改善运行工况不稳定导致的特征丢失,提升实车电池SOH估计的精度,提出一种基于增量容量分析方法（ICA）提取特征和动态时间规整（DTW）优化特征样本的SOH估计方法。首先对实车电池充电循环数据应用增量容量分析提取电池IC曲线,以曲线峰高度等形状特征作为健康因子。采用动态时间规整作相似性判据,基于IC曲线形状计算电池充电循环样本的相似度,保留与基准充电循环相似的充电循环数据,优化训练样本,最后采用全连接神经网络（MLP）模型进行SOH估计。以实车运行电池数据进行对比实验,结果表明该方法可明显改善训练样本质量,提升电池SOH估计精度。     

考虑老化的电动汽车退役锂电池SOC在线估计

为提高电动汽车退役锂电池在梯次利用中的安全性,需要准确及时获取退役电池在使用过程中的荷电状态（SOC）参数值。由于退役电池不断老化会引起容量较快衰减,严重影响SOC参数的估计精度,所以文章提出了一种考虑退役锂电池容量衰减的SOC在线估计方法。经过混合脉冲功率（HPPC）和动态应力测试（DST）循环工况的试验测试,证明了所提方法能够在不同使用工况下准确和实时估计退役锂电池的SOC,并且最大估计误差均小于2%。     

基于SOC自适应分阶的动力锂电池两步优化快速充电策略

快速高效的充电方式对于推动汽车电动化,加快以石油为主导的传统交通能源向绿色低碳能源转型,实现中国双碳战略的目标具有重要意义。针对充电时间和充电损失的平衡优化问题,提出了一种基于SOC自适应分阶的两步优化多阶恒流充电策略。为实现充电过程的优化分阶,利用改进的二分K-means算法对基于内阻曲线的采样点集进行聚类,实现了充电区间关于内阻变化和分布特征的自适应划分。基于分阶优化结果,采用改进的非支配排序哈里斯鹰优化算法(INSHHO)求解优化电流对应帕累托前沿。利用Logistic混沌初始化及自适应t分布突变算子对哈里斯鹰模型(HHO)进行改进,进一步提升算法的全局寻优能力。最后通过充电对比试验,将优化多阶恒流充电策略与恒流恒压策略(CC-CV)和均分多阶恒流充电策略在不同充电时间条件下进行充电性能对比。结果表明:在充电时间保持一致的条件下,提出的优化多阶恒流充电策略较恒流恒压策略和均分多阶恒流充电策略的充电欧姆损失最大分别减少1.03%和0.3%;在温升表现上,优化多阶恒流充电策略较均分多阶恒流充电策略的充电温升最多降低了0.82℃。     

基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计

准确估计锂离子电池荷电状态（SOC）对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于遗忘因子的递推最小二乘法（FRLS）的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据,在线辨识模型参数并实时更新,实时反映电池内部参数的变化过程,对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼（CKF）滤波过程中对噪声敏感的问题,提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波（ARWCKF）方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变,通过引入随机加权因子,自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测,抑制系统噪声对状态估计的干扰,避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题,提出基于奇异值分解的容积点计算方法,克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题,并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明：所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力,最大电压估计误差不超过40 mV,SOC估计误差不超过1%。     

国内外锂离子动力电池安全性技术标准对比分析

在介绍国内外锂离子动力电池安全性技术标准的基础上,对比分析其主要差异。针对QC/T 743-2006,指出其存在的主要问题并提出相应建议,为该标准的修订提供参考。     

基于GGAP-RBF神经网络的多参数纯电动客车蓄电池荷电状态预测

为了准确预测纯电动客车蓄电池的荷电状态(SOC),提出了基于广义生长剪枝径向基函数(GGAP-RBF)神经网络的多参数纯电动客车蓄电池SOC预测模型.首先以蓄电池端电压、放电电流、环境温度和循环次数作为神经网络输入参数建立GGAP-RBF神经网络蓄电池SOC预测模型,然后以不同放电倍率、环境温度和循环次数的蓄电池放电试验数据作为样本对模型进行训练,并建立了蓄电池仿真模型和纯电动客车整车仿真模型,最后进行了城市道路循环行驶工况(UDDS工况)下单体蓄电池放电试验和纯电动客车40 km · h-1等速行驶续驶里程试验研究.结果表明:UDDS工况下,SOC预测值与试验值的均方根误差为0.026 4,平均绝对误差为0.020 6;纯电动客车40 km· h-1等速行驶工况下,SOC预测值与试验值的均方根误差为0.039 9,平均绝对误差为0.031 3;表明所建立的蓄电池SOC预测模型在各种工况下均能精确预测蓄电池SOC.     

锂离子动力电池充电方式的研究

综述了国内外锂离子动力电池充电方式所经历的各个发展阶段和最新的成果,并阐述了每种充电模式的优缺点和对电池寿命的影响,着重介绍了快速充电方式的发展历程,总结出其发展的规律。在众多的充电模式中,脉冲充电和快速智能充电由于省时、高效和寿命长等优点已被大量研究和应用。本研究对锂动力电池的实际应用具有重要的指导意义。     

一款电动汽车用锂离子电池循环过程中的性能研究

以一款市售的40Ah三元离子电池为研究对象,研究其在充放电循环过程一致性的变化、高低温放电性能以及倍率充放电性能.结果表明,随着循环次数的增加,样品的容量一致性变差,低温特性和倍率充电性能变差,而高温放电特性和倍率放电性能基本无衰减.     

12V低压锂离子蓄电池在电动汽车中的应用研究

电动汽车轻量化是现阶段研究的一个重要课题,针对电动汽车低压蓄电池的轻量化课题,探讨锂离子电池应用的可行性。以北汽新能源某一型号纯电动轿车作为研究对象,同时将12 V/30 Ah锂离子蓄电池和12 V/60 Ah铅酸蓄电池的性能进行对比分析,试验结果表明锂离子蓄电池样品可以满足电动汽车的低压用电需求,并且其充放电性能,特别是低温充放电性能要优于铅酸电池。此外,锂离子蓄电池样品的质量较铅酸电池有大幅降低,这对于电动汽车的轻量化设计具有一定的参考价值和指导意义。