首頁(yè) 資訊 基于信號(hào)重構(gòu)的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì):數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的魯棒方法

基于信號(hào)重構(gòu)的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì):數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的魯棒方法

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2025年06月10日 14:32

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一、引言:破解電池健康監(jiān)測(cè)的核心難題

在全球能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵進(jìn)程中,鋰離子電池作為可再生能源存儲(chǔ)與電動(dòng)汽車動(dòng)力的核心載體,其性能監(jiān)測(cè)的重要性日益凸顯。電池健康狀態(tài)(State of Health, SoH),即實(shí)際容量與標(biāo)稱容量的百分比比值,不僅是判斷電池是否需要更換的關(guān)鍵依據(jù)(如低于70%-80%即達(dá)退役標(biāo)準(zhǔn)),更是智能電網(wǎng)調(diào)峰、電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)(BMS)的核心監(jiān)測(cè)指標(biāo)。

然而,當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法雖在精度上表現(xiàn)優(yōu)異,卻面臨三大嚴(yán)峻挑戰(zhàn):傳感器噪聲干擾、數(shù)據(jù)缺失以及異常值影響。想象一下,當(dāng)電動(dòng)汽車在復(fù)雜路況下行駛,電池傳感器可能因振動(dòng)、溫度變化等產(chǎn)生噪聲數(shù)據(jù),傳統(tǒng)方法可能因此誤判電池健康狀態(tài),埋下安全隱患。

針對(duì)這一痛點(diǎn),巴西坎皮納斯州立大學(xué)聯(lián)合美國(guó)模擬器件公司的研究團(tuán)隊(duì),提出了一種革命性的純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)解決方案。該方案通過(guò)改進(jìn)的蒂霍諾夫正則化信號(hào)重構(gòu)技術(shù)、創(chuàng)新的特征工程以及魯棒的Huber回歸模型,在強(qiáng)噪聲環(huán)境(10dB信噪比)下實(shí)現(xiàn)了高精度的SoH估計(jì),為電池管理系統(tǒng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

二、核心方法:三大創(chuàng)新構(gòu)建魯棒監(jiān)測(cè)體系

2.1、信號(hào)重構(gòu):從噪聲中提取真實(shí)信號(hào)的“魔法鏡”

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種非迭代閉式解信號(hào)重構(gòu)算法,如同給傳感器數(shù)據(jù)裝上“降噪濾鏡”。通過(guò)改進(jìn)的蒂霍諾夫正則化方法(區(qū)別于傳統(tǒng)迭代的LASSO算法),該技術(shù)能在保持信號(hào)細(xì)節(jié)的同時(shí)抑制噪聲。

舉個(gè)直觀的例子:當(dāng)電池放電電壓信號(hào)被10dB高斯噪聲污染時(shí),傳統(tǒng)移動(dòng)平均濾波會(huì)模糊信號(hào)拐點(diǎn)(如最低電壓出現(xiàn)時(shí)間),而新方法能精確恢復(fù)電壓曲線的關(guān)鍵特征,誤差降低60%以上(見(jiàn)表1)。這種高效的噪聲濾除能力,為后續(xù)特征提取提供了純凈的數(shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法

輸入特征數(shù)量

魯棒性

可訓(xùn)練參數(shù)

性能指標(biāo)

提出的方法

5個(gè)基于信號(hào)重建的特征

我們提出的信號(hào)重建方法可以處理測(cè)量數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值

6個(gè)使用Huber損失函數(shù)訓(xùn)練的多項(xiàng)式參數(shù)

RMSE = 10-4%, MAE = 10-2%, MAPE = 1%

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

直接特征

報(bào)告的方法需要手動(dòng)移除顯著的異常值來(lái)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

2個(gè)隱藏層,分別有30和15個(gè)神經(jīng)元,以及Sigmoid和Tanh激活函數(shù)

RMSE = 1.9 × 10-4%, MAPE = 1.39%

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

直接特征

論文未討論專門的噪聲處理機(jī)制

217個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)

RMSE = 0.004758%, MAE = 0.534%

非線性自回歸外生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

基于模型的特征

論文未討論專門的噪聲處理機(jī)制

隱藏神經(jīng)元 = 50, 反饋延遲 = 8

MAE = 0.72%, MaxE = 4.69%

門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)

直接特征

將均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1-2%的高斯噪聲注入到電壓、電流和溫度測(cè)量中(適用于噪聲較少的信號(hào))

隱藏神經(jīng)元 = 256 (GRU), 卷積數(shù) = 64, 每個(gè)卷積層的大小 32 × 1

MAE = 1.03%, MaxE = 4.11%

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

預(yù)處理特征

報(bào)告的方法對(duì)噪聲和異常值敏感

卷積核數(shù)量 = 256, 卷積核大小 = 3 × 1

RMSE = 1.1%, MAE = 0.9%

表1:提出的SoH估計(jì)器與以往數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的比較

2.2、特征工程:挖掘電池老化的“生物標(biāo)志物”

基于重構(gòu)后的電壓與溫度曲線,研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了五組與電池老化高度相關(guān)的“生物標(biāo)志物”:

電壓特征:最低放電電壓(反映內(nèi)阻增長(zhǎng))與達(dá)到最低電壓的時(shí)間(體現(xiàn)容量衰減)。新電池能長(zhǎng)時(shí)間維持高電壓,而老化電池因內(nèi)阻增加會(huì)更快跌至截止電壓。溫度特征:放電初始溫度(基線參考)、最高溫度(內(nèi)阻與放熱反應(yīng)的綜合體現(xiàn))以及從初始到最高溫度的時(shí)間(老化電池因內(nèi)阻高會(huì)更快升溫)。 這些特征如同電池的“健康指紋”,其中“達(dá)到最低電壓時(shí)間”與SoH的 Pearson 相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.9658,成為最核心的監(jiān)測(cè)指標(biāo)。相比傳統(tǒng)方法使用的10個(gè)統(tǒng)計(jì)特征,新方法僅用5個(gè)特征便實(shí)現(xiàn)更高精度,體現(xiàn)了“少而精”的特征工程優(yōu)勢(shì)。

圖1.展示了基于信號(hào)重建的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)方法。

2.3、魯棒回歸:抵御異常值的“防護(hù)盾”

在回歸建模階段,研究團(tuán)隊(duì)采用Huber損失函數(shù)替代傳統(tǒng)最小二乘法。這種“剛?cè)岵?jì)”的損失函數(shù)對(duì)小誤差采用二次懲罰(保持精度),對(duì)大誤差(如傳感器突發(fā)故障產(chǎn)生的異常值)轉(zhuǎn)為線性懲罰(降低影響),如同為模型穿上“防彈衣”。

實(shí)驗(yàn)顯示,在包含10%異常值的數(shù)據(jù)集上,Huber回歸的平均絕對(duì)誤差(MAE)比普通線性回歸降低42%,展現(xiàn)出卓越的抗干擾能力。

三、實(shí)證分析:多場(chǎng)景驗(yàn)證樹(shù)立行業(yè)標(biāo)桿

3.1、嚴(yán)苛環(huán)境下的性能突圍

研究團(tuán)隊(duì)利用NASA和桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的公開(kāi)數(shù)據(jù)集,構(gòu)建了六大老化場(chǎng)景,涵蓋寬溫域(4°C至40°C)、不同放電速率(0.5C至2C)及多樣截止電壓(2.0V至2.7V)。在10dB強(qiáng)噪聲條件下,新方法交出亮眼答卷:

精度指標(biāo):均方根誤差(RMSE)低至10??量級(jí),平均絕對(duì)誤差(MAE)約10?2,最大絕對(duì)百分比誤差(MAPE)低于1%。對(duì)比優(yōu)勢(shì):較深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型,RMSE降低85%;較混合物理-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,MAE減少92%(見(jiàn)表2)。尤其在低溫(4°C)高放電速率(2C)場(chǎng)景,傳統(tǒng)方法誤差激增,而新方法仍保持穩(wěn)定。

圖2:不同信噪比(10-50dB)下信號(hào)重建質(zhì)量敏感性分析,數(shù)值越高表示重建效果越好。

3.2、實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵突破

小數(shù)據(jù)場(chǎng)景適配:在訓(xùn)練數(shù)據(jù)量減少50%的情況下,模型精度僅下降3%,遠(yuǎn)優(yōu)于依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型(誤差增加超50%)。 計(jì)算效率:非迭代的信號(hào)重構(gòu)算法將處理時(shí)間縮短至傳統(tǒng)迭代方法的1/20,滿足BMS實(shí)時(shí)計(jì)算需求。 泛化能力:對(duì)松下NCA和LG化學(xué)NMC兩種主流電芯化學(xué)體系均表現(xiàn)優(yōu)異,證明跨型號(hào)應(yīng)用潛力。

圖3.展示了不同工況下電池健康狀態(tài) (SoH) 估計(jì)的性能對(duì)比。

四、行業(yè)價(jià)值:重新定義電池健康管理范式

4.1、技術(shù)創(chuàng)新的三大里程碑

信號(hào)重構(gòu)革命:首次將閉式解正則化技術(shù)引入電池信號(hào)處理,打破“噪聲抑制與特征保留”的trade-off困境。 特征工程突破:發(fā)現(xiàn)“時(shí)間-極值”類特征(如達(dá)到最低電壓時(shí)間)對(duì)SoH的強(qiáng)相關(guān)性,為輕量化監(jiān)測(cè)提供新方向。 魯棒建模典范:Huber回歸與信號(hào)重構(gòu)的協(xié)同設(shè)計(jì),構(gòu)建了從數(shù)據(jù)清洗到模型預(yù)測(cè)的全鏈路抗干擾體系。

圖4展示了本文方法在三種情景下的表現(xiàn)(a) 穩(wěn)定估計(jì)電池SOH(b) 相比DNN,對(duì)噪聲數(shù)據(jù)更具魯棒性(c) 適應(yīng)數(shù)據(jù)缺失

4.2、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的無(wú)限可能

電動(dòng)汽車:實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的SoH估計(jì)可優(yōu)化電池充放電策略,延長(zhǎng)電池壽命20%以上。儲(chǔ)能電站:在復(fù)雜工況下實(shí)現(xiàn)電池組的健康均衡管理,降低運(yùn)維成本30%。二次利用:為退役電池的梯次利用提供科學(xué)評(píng)估依據(jù),激活萬(wàn)億級(jí)儲(chǔ)能市場(chǎng)。

五、未來(lái)展望:開(kāi)啟智能電池管理新征程

盡管當(dāng)前研究已在高斯噪聲環(huán)境中取得突破,真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中還存在非高斯噪聲、極端溫度(如-20°C以下)等挑戰(zhàn)。未來(lái)研究將聚焦自適應(yīng)正則化參數(shù)設(shè)計(jì)、多物理參數(shù)融合建模,以及基于實(shí)車數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期驗(yàn)證。

值得關(guān)注的是,該研究揭示了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的深層價(jià)值:通過(guò)巧妙的特征工程與模型設(shè)計(jì),即使不依賴復(fù)雜的物理機(jī)理模型,也能從海量數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)鍵規(guī)律。這為電池管理領(lǐng)域提供了“輕資產(chǎn)、高魯棒”的新路徑,有望加速推動(dòng)行業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。

結(jié)語(yǔ):讓電池健康可見(jiàn)可控

當(dāng)我們駕駛電動(dòng)汽車穿越嚴(yán)寒酷暑,當(dāng)儲(chǔ)能電站在電網(wǎng)峰谷間高效調(diào)節(jié),背后是無(wú)數(shù)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流動(dòng)。本文提出的魯棒數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,如同為電池裝上“智能慧眼”,讓健康狀態(tài)清晰可見(jiàn)。

從實(shí)驗(yàn)室的算法創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)界的落地應(yīng)用,這條路或許還需跨越工程化驗(yàn)證的最后一公里。但可以確信的是,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)與電池技術(shù)的深度融合,未來(lái)的電池管理將更智能、更可靠,為全球能源轉(zhuǎn)型注入持久動(dòng)力。

互動(dòng)話題:你認(rèn)為電池健康監(jiān)測(cè)在電動(dòng)汽車普及中扮演多重要的角色?哪些場(chǎng)景下的精準(zhǔn)SoH估計(jì)對(duì)你影響最大?歡迎在評(píng)論區(qū)分享你的觀點(diǎn)!

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