基于RVM-PF融合算法的锂离子电池剩余使用寿命预测

作者：郑伟彦; 吴靖; 许杰; 苏芳; 蒋燕萍

来源：浙江电力, 2021, 40(04): 54-64.

DOI：10.19585/j.zjdl.202104008

• 锂离子电池
• 剩余使用寿命
• 粒子滤波
• 相关向量机

针对传统PF(粒子滤波)算法在锂离子电池RUL(剩余使用寿命)预测中出现的估计精度低、过于依赖电池经验模型等问题,提出一种RVM(相关向量机)算法与PF算法相融合的锂离子电池RUL预测方法。通过RVM算法提取电池容量数据的相关向量,同时利用RVM的回归能力拟合同型号电池容量衰减轨迹,基于衰减轨迹构建PF算法中的状态空间模型,预测当前工况下电池容量衰减趋势。最后,将传统PF算法和RVM-PF融合算法的预测性能进行对比。结果表明,所提出的融合算法具有状态跟踪拟合度高、预测精度高、长期预测能力好等特点,且融合算法不依赖电池经验模型,具有较强的通用性。