变温度下IHF-IGPR框架的锂离子电池健康状态预测方法

作者：韩乔妮^*; 姜帆; 程泽

来源：电工技术学报, 2021, 36(17): 3705-3720.

DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.201593

• 间接健康特征
• 改进高斯过程回归
• 容量退化
• 锂离子电池
• 健康状态预测

通过研究锂离子电池的容量退化与充放电过程中电流、电压、温度等参数的变化趋势的关系,提出一种不同温度条件下基于锂离子电池间接健康特征(IHF)和改进高斯过程回归(IGPR)模型的电池健康状态(SOH)预测方法。针对变温度预测时IHF提取问题,在充放电阶段自适应地提取电压、时间曲线中的健康特征(HF),采用随机数法获取最优的区间。针对容量再生问题,以有理二次协为核函数建立SOH预测的高斯过程回归(GPR)模型,并引用共轭梯度算法优化GPR模型。最后,以方均根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)两项评价指标对所提出的框架在电池数据集上设计了单电池、多电池实验进行验证。结果表明:基于常温下等充电时间电压差(CVD-ETS)与高(低)温下等压降放电时间(DTD-EVS)的IGPR方法可以预测锂离子电池容量退化的非线性趋势,所提方法具有小样本性以及较高的预测精度与广泛的适用性。

• 单位
  天津大学