基于大數(shù)據(jù)的車用鋰電池容量失效預測

【摘" 要】文章利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，搭建LSTM鋰電池容量失效預測模型。通過對大量試驗數(shù)據(jù)進行分析，提取關(guān)鍵特征，對網(wǎng)絡進行訓練，并將訓練后的模型與電池模型進行融合，利用該模型進行試驗，通過對比分析驗證該模型可以準確預測電池失效，從而為電動汽車電池管理提供有效的技術(shù)支持。

【關(guān)鍵詞】鋰電池；容量失效；LSTM；大數(shù)據(jù)

中圖分類號：U469.72" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1003-8639（ 2024 ）08-0021-03

Failure Prediction of Lithium Battery Capacity Based on Big Data

WANG Wenli，WEI Limei

（Shengrui Transmission Co.，Ltd.，Weifang 261000，China）

【Abstract】This article uses big data technology to build an LSTM lithium battery capacity failure prediction model. By analyzing a large amount of experimental data，extracting key features，training the network，and integrating the trained model with the battery model，the model was used to conduct experiments. Through comparative analysis，it was verified that the model can accurately predict battery failure，thereby providing Provide effective technical support for electric vehicle battery management.

【Key words】lithium battery；capacity failure；LSTM；big data

作者簡介

王文麗，女，工程師，工程碩士，主要從事汽車零部件失效分析及質(zhì)量控制技術(shù)研究工作。

隨著國際石油價格上揚及各國對于環(huán)保問題的逐漸重視，新能源汽車逐漸成為世界汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。作為電動汽車的主要能源，鋰離子電池擁有能量密度高、壽命長和污染低等優(yōu)點，但其性能衰減及潛在安全風險需要得到關(guān)注[1]。在車用鋰電池使用過程中，隨著電池循環(huán)充放電次數(shù)的增加，電池容量發(fā)生不可逆的衰退，電池的性能會逐漸下降甚至失效，帶來了一些安全隱患。一般認為，當電池的當前剩余最大容量低于初始值的80%時將達到壽命終點[2]，因此對汽車電池失效進行精準有效的預測和預警十分重要，在鋰離子電池失效之前及時進行更換，可以有效地保障汽車與人員安全，避免重大事故發(fā)生，對于提高汽車使用安全性和延長電池壽命具有重要意義。

1" 鋰電池衰退特性及常用預測方法

1.1" 衰退特性

鋰離子電池具有能量密度高、無記憶效應、自放電率低等優(yōu)點，在多領域得到了普遍應用。定量描述電池性能狀態(tài)的指標稱為電池健康狀態(tài)（State of Health，SOH），其大小表征了電池相對于全新電池的存儲電能能力[3]，在各種電池特征參數(shù)中，電池容量常被用作表征電池退化的特征。一般情況下，SOH指實際測量容量Q（A·h）和額定容量Qr（A·h）之比：

SOH=×100%（1）

電池的測量容量在不斷進行充放電的使用中會發(fā)生衰減，根據(jù)公式（1）將會導致SOH總體呈現(xiàn)不斷下降的趨勢，即電池退化。

電池的衰減容量根據(jù)原因分為兩個部分：①可以通過充電恢復的部分，一般由電池自放電造成；②不可逆轉(zhuǎn)的衰減部分，通常由電池內(nèi)部材料發(fā)生變化引起。鋰電池健康狀態(tài)的降低，主要指電池的不可逆容量衰減部分。其容量衰減是一個復雜的物理化學過程，主要包括電解液分解、電極材料老化、SEI膜增厚等。容量衰減的原因多樣且相互影響，研究表明，鋰離子電池的壽命受溫度、電流倍率和放電深度的影響[4-5]，具體表現(xiàn)為電池的內(nèi)阻增加、容量減少、放電性能變差等。

1.2" 預測模型分類

電池壽命預測技術(shù)對于電池行業(yè)的健康發(fā)展至關(guān)重要，其在提升電池使用效率、減少維護成本及促進可持續(xù)發(fā)展等方面發(fā)揮了積極作用。SOH的準確預測有助于用戶實施更為科學的電池管理策略，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置，可以為電池的更換提供可靠依據(jù)，減少不必要的浪費。

目前，鋰電池容量預測模型主要分為3類：基于物理模型的方法、基于統(tǒng)計分析的方法和基于機器學習的方法。

1）物理模型方法：從電池內(nèi)部電化學機理的角度分析該電池的性能變化規(guī)律，充分考慮每個老化因素對電池內(nèi)外狀態(tài)變量，如溫度、電解液濃度等的影響，建立電池的退化模型。依賴于電池的物理化學特性，復雜度高，很難建立完善的退化模型，適用性差。

2）統(tǒng)計分析方法：通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析進行預測，但精度有限。

3）機器學習方法：不需要考慮電池內(nèi)部復雜的反應特性，只需獲得電池的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用算法從數(shù)據(jù)中學習，就能對電池的容量衰退情況進行預測，具有更高的靈活性、較高的預測精度和廣泛的應用前景。

本文采用基于深度學習的LSTM模型搭建車用鋰電池容量預測模型。

2" 基于LSTM的電池失效預測模型

2.1" LSTM模型

長短時記憶網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN）的變體，專門用于處理序列數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)的RNN結(jié)構(gòu)，LSTM引入了門控機制，如圖1所示，這種門控機制使得LSTM模型在處理序列數(shù)據(jù)時具有強大的時間依賴性捕捉能力，它能夠?qū)W習到序列中復雜的非線性關(guān)系，并在長序列中保持對早期信息的有效記憶。LSTM在諸如時間序列預測、自然語言處理、語音識別等眾多領域均取得了顯著成果。

一個典型的LSTM單元包含3個關(guān)鍵部分。

1）輸入門（Input Gate）：決定是否將當前輸入加入到LSTM狀態(tài)中。

2）遺忘門（Forget Gate）：決定是否從LSTM狀態(tài)中遺忘一些信息。

3）輸出門（Output Gate）：決定是否將LSTM狀態(tài)輸出給下一個時間步。

除了上述3個門，LSTM還有一個稱為“細胞狀態(tài)”（Cell State）的組件，負責存儲和傳遞信息。

本文基于LSTM長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡對電池使用過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進行深入學習和分析，能夠捕捉電池性能衰退的細微變化，進而實現(xiàn)對電池容量的精確預測，克服了傳統(tǒng)鋰電池容量預測方法的局限性。

2.2" 模型的實現(xiàn)

該方法基于離線數(shù)據(jù)，通過對電池運行數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析，實時監(jiān)控電池狀態(tài)。利用大數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，訓練LSTM模型，如圖2所示。

1）數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)來源主要包括試驗室測試數(shù)據(jù)、車載傳感器數(shù)據(jù)和用戶使用數(shù)據(jù)，從中獲取電池相關(guān)特征數(shù)據(jù)。

2）數(shù)據(jù)預處理：為了提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，需要對原始數(shù)據(jù)進行處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺省值處理、特征提取、歸一化等。數(shù)據(jù)清洗作為預處理的起始步驟，是確保數(shù)據(jù)品質(zhì)的關(guān)鍵，包括數(shù)據(jù)異常值檢測與剔除。缺失值處理方法包括均值填補、插值等。特征提取時，需要圍繞電池性能參數(shù)和預測目標，采用專業(yè)的技術(shù)手段，精準地篩選出與電池壽命密切相關(guān)的特征。對提取后的數(shù)據(jù)進行歸一化，消除量綱的影響，并將數(shù)據(jù)按照一定比例劃分為訓練集和測試集，相關(guān)代碼如圖3所示。

3）模型的搭建：利用MATLAB編寫腳本實現(xiàn)LSTM網(wǎng)絡的搭建，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、預測目標及數(shù)據(jù)量的大小初步確定模型的結(jié)構(gòu)、初始值等，包括層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)及優(yōu)化算法的確定。模型的輸入包括充放電循環(huán)次數(shù)、充電倍率、電池溫度、放電深度及電流、電壓等，輸出為容量，相關(guān)代碼如圖4所示。

4）模型訓練與參數(shù)調(diào)優(yōu)：用訓練集數(shù)據(jù)進行訓練，如圖5所示，采用均方誤差和平均絕對誤差等指標對模型預測性能進行評估，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)、改進模型結(jié)構(gòu)等策略，不斷提升模型的預測精度和穩(wěn)定性，直至滿足要求。用測試集數(shù)據(jù)對訓練后的模型進行測試，判斷精度是否滿足，可以確保模型在實際應用中具有良好的泛化能力。

5）模型的融合：將訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型在Simulink模型中與控制模型進行融合，以判斷電池的容量及失效狀態(tài)。

3" 試驗與結(jié)果分析

利用大數(shù)據(jù)，對試驗數(shù)據(jù)進行收集，獲取關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，用訓練集數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。

將訓練后的模型與電池模型融合，并進行仿真試驗，LSTM預測結(jié)果與實測結(jié)果進行對比，試驗值與預測值對比曲線如圖6所示，試驗數(shù)據(jù)與模型預測數(shù)據(jù)之間的誤差分析如圖7所示。

圖6中藍色曲線是電池容量的測量值，紅色曲線為基于前30次循環(huán)試驗數(shù)據(jù)訓練的LSTM模型預測的容量，由圖可知，隨著循環(huán)次數(shù)的增加，容量的試驗數(shù)據(jù)和預測值都會呈現(xiàn)衰減趨勢。通過對比分析，可以直觀地看到模型預測與試驗數(shù)據(jù)的吻合程度。

圖8為失效點前后10個點的試驗數(shù)據(jù)和模型預測數(shù)據(jù)曲線，通過對比，LSTM模型預測均方誤差（MSE）為0.00155，均絕對誤差（MAE）為0.03938，可見，在電池失效終止點附近，LSTM模型預測鋰離子電池失效的預測結(jié)果良好。

4" 結(jié)論

通過搭建LSTM網(wǎng)絡，利用大量數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行訓練，將訓練后的模型與電池模型進行融合，對該模型進行仿真，通過對比分析驗證了該模型準確預測電池失效的準確性。

參考文獻：

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（編輯" 楊凱麟）