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)展新能源電動汽車是解決上述問題的有效途徑之一。近年來在“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。在各類儲能電池中，鋰離子電池以其能量密度高、自放電率低、無記憶效應(yīng)等優(yōu)點脫穎而出，成為電動汽車首選的儲能部件。

為滿足負(fù)載的電壓和功率需求，動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充、過放等問題，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）估計理論方法是推廣和發(fā)展新能源電動汽車的重要基石。

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估計方法可以大致分為三類：基于經(jīng)驗/半經(jīng)驗公式方法、基于模型的觀測器方法及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。

基于經(jīng)驗/半經(jīng)驗公式的方法和基于模型的觀測器方法固有缺點是對模型精度的依賴性強(qiáng)，而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法是將電池實際運(yùn)行的歷史和實時數(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)合來估計電池的SOH。與前述兩類方法相比，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法往往具有更強(qiáng)的非線性逼近能力，并且對不同電池與工況具有較強(qiáng)的適用性，但其預(yù)測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)具有較高的測量噪聲，且通常無法直接準(zhǔn)確地表征電池的老化狀態(tài)。近年來，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)估計對保證電池安全、可靠、長壽命運(yùn)行具有重要意義。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動化系的周才杰、汪玉潔、李凱銓、陳宗海，在2022年第23期《電工技術(shù)學(xué)報》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)估計方法。

圖1 實驗配置方案

圖2 GRA-LSTM電池健康狀態(tài)估計框架

該方法通過分析電池在老化過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，并將其作為長短時間記憶神經(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試數(shù)據(jù)集對所提出的健康狀態(tài)估計方法進(jìn)行了驗證。

他們的實驗結(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，平均估計誤差約為1%，最大的平均誤差也不超過4%。

本文編自2022年第23期《電工技術(shù)學(xué)報》，論文標(biāo)題為“基于灰色關(guān)聯(lián)度分析-長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池健康狀態(tài)估計”。本課題得到國家自然科學(xué)基金項目、安徽省高校協(xié)同創(chuàng)新項目和中國科學(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)專項資金”的支持。

#電動車電池#

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