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原文传递基于机器学习的锂电池荷电状态及健康状态预测研究

论文题名：	基于机器学习的锂电池荷电状态及健康状态预测研究
关键词：	电动汽车;锂电池;荷电状态;健康状态;预测方法;机器学习
摘要：	由于化石能源的短缺与日益严重的环境污染等问题，新能源电动汽车在乘用车领域占据着越来越大的市场份额。锂电池由于具有能量密度大、循环寿命长和对环境友好等优点，逐渐成为了新能源汽车的主力电池。为了保证锂电池在新能源电动汽车中得以安全高效地使用，电池管理系统需要对其进行监控与管理。其中，荷电状态（State of Charge,SOC）与健康状态（State of Health,SOH）作为电池管理系统的两个重要参数，其精准的预测不仅能提高用户的使用体验和促进锂电池安全高效的使用，而且为电池管理系统的充放电管理、均衡控制和功率预测等提供重要的依据。据此，本文结合目前锂电池SOC与SOH预测的研究现状，并面向电池管理系统的智能化与网联化趋势，基于机器学习算法，设计了比较精确且稳定的锂电池SOC和SOH预测方法。其主要工作如下：　　基于注意力机制和CNN-LSTM融合模型的锂电池SOC预测。针对目前SOC预测方法中存在预测精度较低与预测过程比较繁琐等问题，本文根据锂电池的充放电是一个时间过程，将SOC看作时间序列，基于递归循环神经网络，设计了具有“多对一”结构的锂电池SOC预测模型，将当前时刻的SOC与多个历史时刻的电压、电流、温度等放电数据建立联系，并验证了长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络在SOC预测中较递归循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）和门控循环单元（Gate Recurrent Unit,GRU）所具有的优势。其次，考虑到不同历史时刻放电数据对当前SOC影响不一致的情况，以及为了充分利用放电数据中的空间特征信息，本文将一维卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）与LSTM神经网络相结合，同时引入注意力机制，设计了基于注意力机制和CNN-LSTM融合模型的锂电池SOC预测方法。通过消融实验和对比实验，验证了所提方法对动态放电工况下的锂电池SOC具有比较精确且稳定的预测效果，在不同温度下的平均预测误差达到了0.89%，与支持向量机、GRU和极限梯度提升算法（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）相比，分别降低了81.0%、66.7%和56.5%，且优于LSTM神经网络与CNN-LSTM等消融方法。　　基于ARIMA-LSTM融合模型的锂电池SOH预测。针对目前SOH预测方法中存在的预测精度较低以及未能充分利用锂电池放电参数中有效的健康特征等问题，本文首先根据锂电池SOH序列存在的自相关性与线性关系，采用差分自回归移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型对SOH序列进行分析和预测，设计了基于ARIMA模型的锂电池SOH预测方法。其次，根据锂电池的退化特性及机理和影响锂电池SOH的因素，从锂电池放电数据中提取了六个关键参数作为锂电池的健康特征，并基于LSTM神经网络学习得到SOH与健康特征之间存在的非线性映射关系，设计了基于LSTM神经网络的锂电池SOH预测方法。最后，采用线性回归加权的方式，将两种方法对SOH的预测值进行组合，得到了基于ARIMA-LSTM融合模型的锂电池SOH预测方法。实验表明，基于ARIMA-LSTM融合模型的预测方法较单一模型具有更高的预测精度，其SOH预测值的平均绝对误差达到了0.34%，优于目前其他常用于SOH预测的机器学习算法。　　综上，本文针对锂电池的SOC和SOH预测两个方面展开研究，并结合其研究现状中存在的不足，分别设计了比较精确且稳定的预测方法，为电池管理系统的智能化与车云协同的锂电池管理平台打下了坚实的算法基础，其研究成果具有广阔的应用前景与较高的应用价值。
作者：	张帅涛
专业：	电子与通信工程
导师：	蒋品群;张磊
授予学位：	硕士
授予学位单位：	广西师范大学
学位年度：	2022