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

背景技術：

1、隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，鋰電池在眾多領域得到了極為廣泛的應用，尤其是在電動汽車、便攜式電子設備以及大規(guī)模儲能系統(tǒng)等方面，已然成為不可或缺的關鍵能源組件。例如，在電動汽車領域，鋰電池的性能直接關乎車輛的續(xù)航里程、充電時間以及整體安全性；在儲能系統(tǒng)中，其對于平衡能源供需、提升能源利用效率起著至關重要的作用。然而，鋰電池在使用過程中，其性能會不可避免地逐漸衰退，這一現(xiàn)象受到多種復雜因素的綜合影響。從內(nèi)部因素來看，電極材料的結構穩(wěn)定性在反復充放電過程中面臨挑戰(zhàn)，如鋰離子的嵌入與脫出可能導致電極材料的晶格結構發(fā)生變化、體積膨脹或收縮，進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；電解液自身也會隨著時間推移發(fā)生分解、變質(zhì)等化學變化，改變其離子傳導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聯(lián)著鋰離子在電極材料中的擴散速率和反應活性，過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)阻增大等問題；環(huán)境溫度同樣對鋰電池性能有著顯著影響，低溫環(huán)境會降低電解液的離子遷移速率和電極材料的反應活性，高溫環(huán)境則可能加速電池內(nèi)部的副反應速率，縮短電池壽命；此外，長期的循環(huán)使用以及深度充放電操作也會逐步累積對電池的損害，導致電池容量衰減、內(nèi)阻上升等性能衰退表現(xiàn)。

2、傳統(tǒng)的基于電化學模型的方法，雖然能夠從原理上描述電池內(nèi)部的電化學反應過程，但由于鋰電池內(nèi)部物理化學過程極為復雜，涉及眾多參數(shù)且部分參數(shù)難以精確測定，因此會造成模型的準確性和實用性大打折扣的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了鋰電池壽命衰退量化預測與健康狀態(tài)智能評估方法，解決了傳統(tǒng)的基于電化學模型的方法，雖然能夠從原理上描述電池內(nèi)部的電化學反應過程，但由于鋰電池內(nèi)部物理化學過程極為復雜，涉及眾多參數(shù)且部分參數(shù)難以精確測定，因此會造成模型的準確性和實用性大打折扣的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：鋰電池壽命衰退量化預測與健康狀態(tài)智能評估方法，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應變片傳感器獲取應力應變數(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)，且通過高精度同步采集系統(tǒng)以納秒級時鐘信號采集電池數(shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù)并處理存儲，同時監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量；

4、s2、數(shù)據(jù)預處理，通過數(shù)據(jù)變換與組合及基于gan的數(shù)據(jù)生成擴充數(shù)據(jù)集，并用基于統(tǒng)計和機器學習的方法處理異常數(shù)據(jù)；

5、s3、模型構建與訓練，選取合適機器學習或深度學習模型，劃分數(shù)據(jù)集訓練并調(diào)參至收斂；

6、s4、模型評估與應用，用測試集評估后應用于實際系統(tǒng)，依結果管理鋰電池。

7、優(yōu)選的，所述步驟s1中，應變片傳感器基于壓阻效應，惠斯通電橋電路轉(zhuǎn)換關系為且氣體傳感器如電化學氫氣傳感器依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)生成包含構建特定結構生成器網(wǎng)絡g與判別器網(wǎng)絡d，生成器以最小化為目標，判別器以最大化為目標，訓練采用wasserstein距離度量，wgan中判別器損失函數(shù)生成器損失函數(shù)并對判別器權重梯度裁剪；數(shù)據(jù)變換與組合涵蓋對原始數(shù)據(jù)的平移、縮放、翻轉(zhuǎn)、時間序列拉伸壓縮及局部擾動操作后組合，且利用pca提取篩選特征，pca計算原始數(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)，選大特征值對應向量組成unew得降維主成分數(shù)據(jù)ynew＝xunew。

9、優(yōu)選的，所述步驟s2中，異常數(shù)據(jù)處理運用基于統(tǒng)計模型與機器學習的異常檢測方法，基于統(tǒng)計模型的異常檢測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)將實時數(shù)據(jù)代入計算概率密度值據(jù)概率閾值ε判定異常(αj、μj、∑j分別為第j個高斯分量權重、均值、協(xié)方差矩陣，k為高斯分量個數(shù)，為高斯分布概率密度函數(shù))；基于機器學習的異常檢測采用集成學習方法，結合隨機森林與孤立森林算法，隨機森林由多個決策樹ti構成，孤立森林基于數(shù)據(jù)點隔離程度判斷，還利用自編碼器網(wǎng)絡，通過計算重構誤差e為編碼器，d為解碼器)判斷異常，對可修正異常數(shù)據(jù)修正，不可修正的標記剔除。

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

11、優(yōu)選的，所述步驟s4中，使用測試集評估模型性能，評估指標包含準確率、召回率、f1值、均方誤差、平均絕對誤差。

12、優(yōu)選的，所述步驟s1中，電池數(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、氣壓。

13、優(yōu)選的，所述步驟s2中，數(shù)據(jù)增強還包括驗證數(shù)據(jù)有效性，計算生成數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計特征差異，采用動態(tài)時間規(guī)整算法衡量時間序列相似性，將增強數(shù)據(jù)集應用于多種機器學習模型初步訓練測試并與原始數(shù)據(jù)集訓練模型性能對比分析，采用交叉驗證技術評估數(shù)據(jù)增強對模型泛化能力影響。

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

15、1、本發(fā)明中，通過多源數(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)，還增加應力應變傳感器和多種氣體傳感器來監(jiān)測電池內(nèi)部力學變化及氣體成分濃度。應力應變數(shù)據(jù)能夠反映電池內(nèi)部電極材料和結構在充放電過程中的微觀變化，而氣體傳感器可捕捉到電解液分解、副反應等產(chǎn)生的氣體信息，提前預警電池內(nèi)部潛在故障，多種數(shù)據(jù)相互補充印證，克服了傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)采集的局限性，為準確評估電池健康狀態(tài)提供了更全面深入的信息基礎，從而極大地提高了數(shù)據(jù)的全面性與準確性，從而改善了傳統(tǒng)的基于電化學模型的方法，雖然能夠從原理上描述電池內(nèi)部的電化學反應過程，但由于鋰電池內(nèi)部物理化學過程極為復雜，涉及眾多參數(shù)且部分參數(shù)難以精確測定，因此會造成模型的準確性和實用性大打折扣的問題。

16、2、本發(fā)明中，通過數(shù)據(jù)增強技術有效解決了鋰電池壽命預測領域數(shù)據(jù)稀缺且分布不均的問題。基于gan的數(shù)據(jù)生成可根據(jù)不同電池類型和應用場景需求生成大量模擬數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)具有相似的分布特征，有效擴充了數(shù)據(jù)集規(guī)模。數(shù)據(jù)變換與組合操作進一步豐富了數(shù)據(jù)的多樣性，包括時間序列拉伸壓縮模擬不同使用速率、局部擾動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)過數(shù)據(jù)增強后，應用于機器學習模型訓練，能讓模型充分學習到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和特征，減少過擬合現(xiàn)象，顯著提升模型的泛化能力，使其能夠更準確地對未見過的實際數(shù)據(jù)樣本進行預測，為鋰電池壽命衰退量化預測提供更可靠的模型支持，適應各種復雜多變的實際應用環(huán)境。

17、3、本發(fā)明中，采用基于統(tǒng)計模型和機器學習的異常數(shù)據(jù)處理方法，相比傳統(tǒng)簡單閾值判斷具有顯著優(yōu)勢?；诙嘣咚够旌夏Ｐ?gmm)的統(tǒng)計模型能夠依據(jù)歷史正常數(shù)據(jù)學習數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布規(guī)律，從而更精準地識別出與正常分布偏離較大的異常數(shù)據(jù)點，適用于處理因電池材料不均勻性、制造工藝缺陷等內(nèi)部因素導致的異常。而集成學習方法(如隨機森林與孤立森林結合、自編碼器網(wǎng)絡)則能從不同角度對數(shù)據(jù)進行分析，有效應對因溫度急劇變化、電磁干擾、充放電設備不穩(wěn)定等外部因素引起的復雜異常情況。通過準確識別異常數(shù)據(jù)并進行修正或標記剔除，避免了異常數(shù)據(jù)對后續(xù)模型訓練和評估的干擾，保證了數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，進而提高了整個鋰電池壽命衰退預測和健康狀態(tài)評估的準確性與穩(wěn)定性，有助于及時發(fā)現(xiàn)電池潛在安全隱患和性能問題，提前采取相應措施，保障鋰電池系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

18、4、本發(fā)明中，基于全面準確的數(shù)據(jù)采集、預處理以及可靠的模型構建與評估，本方法能夠?qū)崿F(xiàn)對鋰電池壽命衰退的量化預測和健康狀態(tài)的智能評估，并依據(jù)評估結果為鋰電池的使用、維護和管理提供科學合理的決策依據(jù)。例如，根據(jù)預測的壽命衰退程度和當前健康狀態(tài)，可以智能調(diào)整充放電策略，在電池性能較好時適當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)不佳時降低充放電倍率以延長電池使用壽命并確保安全。同時，能夠提前預警故障，及時通知用戶或相關系統(tǒng)進行維護或更換電池，避免因電池故障導致的設備停機或安全事故。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、降低維護成本、延長使用壽命，在電動汽車、儲能系統(tǒng)等眾多鋰電池應用領域具有重要的經(jīng)濟和安全意義，推動整個鋰電池產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展進程。

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