[发明专利]一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法

说明书

本发明公开了一种基于随机森林及容量自恢复效应分析的锂离子电池容量退化预测评估方法，包括：在锂离子电池容量衰减过程中，确定表征电池容量自恢复状态的参数特征；利用所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的已知数据及对应的容量恢复量，对随机森林回归模型进行训练，得到经过训练的随机森林回归模型；利用所述经过训练的随机森林回归模型，对所述表征电池容量自恢复状态的参数特征的未知数据进行处理，得到容量恢复量预测值；根据所述容量恢复量预测值，对锂离子电池容量退化进行预测评估，得到锂离子电池状态退化预测结果。本发明考虑了锂电池容量自恢复效应，能够精确的估计并预测电池的最大容量，且无需构造基于复杂电化学机制的模型。

技术领域

本发明涉及蓄电池健康管理技术，特别涉及一种锂离子蓄电池容量退化预测评估方法。

背景技术

由于锂电池具有重量轻、能量密度高等优点，如今已经广泛应用于许多产品中，诸如电动车、混合动力车以及其他方面。实际情况中，为了保证安全高效与极佳的使用体验，电池健康系统对每个电池组来说都是必不可少的。针对电池健康系统的研究主要着眼于荷电状态、健康状态、寿命状态这三个关键因素，为了对电池使用情况进行有效管理，确保预期任务的完成以及尽可能延长使用寿命，以上三个因素的相关信息会用于决定电池之后的使用准则。同时，相应的维护费用和安全风险也会减小。

作为电池健康系统的关键方面，电池容量退化模型对电池应用与技术研究十分重要。几十年来，数量可观的电池容量退化模型被研究，文献Y.Cheng,C.Lu, T.Li,andL.Tao,Residual lifetime prediction for lithium-ion battery based onfunctional principal component analysis and Bayesian approach,Energy,vol.90,pp. 1983-1993,2015.中研究了一种基于功能主成分分析和贝叶斯方法的残余寿命评估方法；文献C.Lu,L.Tao,and H.Fan,Li-ion battery capacity estimation:a geometricalapproach,J.Power Sources,vol.261,pp.141-147,2014利用拉普拉斯特征映射方法与测地线进行电池容量的估计；文献J.Yi,J.Lee,C.B.Shin,T.Han, and S.Park,Modeling ofthe transient behaviors of a lithium-ion battery during dynamic cycling,J.Power Sources,vol.277,pp.379-386,2014.描述了名为“第一原则”电气模型的锂电池瞬态行为的建模方法；文献R.Spotnitz,Simulation of capacity fade in lithium-ionbatteries,J.Power Sources,vol.113,pp.72-80,2003.的富勒模型被用于描述锂电池负极的容量衰减过程，这些建模方法准确度高但在物理化学上高度复杂。由于热老化是对电池容量衰减影响最大的因素之一，文献 Y.Liaw,R.G.Jungst,G.Nagasubramanian,H.L.Case,and D.H.Doughty, Modeling capacity fade in lithium-ion cells,J.Power Sources,vol.140,pp.157-161, 2005.应用等效电路模型描述热老化过程中锂电池容量衰减现象。文献M.Einhorn, F.V.Conte,C.Kral,and J.Fleig,A Method forOnline Capacity Estimation of Lithium Ion Battery Cells Using the State ofCharge and the Transferred Charge, IEEE T.Ind.Appl.,vol.48,pp.736-741,2012.利用荷电状态与开路电压预测电池容量；文献Hoenig S,Singh H,Palanisamy T G,etal.Method and apparatus for predicting the available energy of a battery:US,US 6618681B2[P].2003.提出了一种多元线性模型，用于确定内阻和预测的电池容量之间的关系；文献Plett GL. Extended Kalman filtering for battery management systemsof LiPB-based HEV battery packs.J Power Sources 2004.将特殊参数模型统一到拓展卡尔曼滤波器用于估计电池容量。