一、研究重點

電池容量是動力電池管理技術(shù)中的一個重要參數(shù)，是電動汽車級別續(xù)航里程和電池系統(tǒng)級別狀態(tài)估計和壽命預(yù)測的必要輸入。本研究通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法提出了一種基于電池松弛電壓特征參數(shù)的容量估算新方法。該方法以充滿電后的電流弛豫電壓信息為特征參數(shù)，實現(xiàn)了1.1%的容量估計誤差（RMSE）。通過構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)方法提高方法的泛化能力，在另外兩種不同材料體系的鋰離子電池上驗證了該方法，估計誤差小于1.7%。您將了解有關(guān) 通過閱讀這篇文章來估算電池容量的新方法。

所提出的基于電池松弛電壓特性的容量估計方法具有獨立于電池歷史信息和環(huán)境信息的優(yōu)點，并且不需要特定的電池測試條件和充電電壓范圍。該研究發(fā)布了商用鋰離子電池在三種不同材料體系下的長循環(huán)測試數(shù)據(jù)集，共計130個電芯，每個電芯根據(jù)不同的測試條件循環(huán)50-1400次，包括3個溫度點（25oC、35oC） ,45oC). 5種充放電倍率（0.25C、0.5C、1C、2C、4C）。

二、背景介紹

動力電池管理的發(fā)展經(jīng)歷了以門限保護、狀態(tài)估計驅(qū)動、安全和壽命為核心的三代管理技術(shù)，發(fā)展到全生命周期、智能化管理。信息收集、狀態(tài)估計和預(yù)測、自適應(yīng)控制和優(yōu)化管理是電池管理中的常用技術(shù)。

電池容量是電池管理技術(shù)中的一個重要參數(shù)。在整車層面，電池在當(dāng)前狀態(tài)下的最大可用容量決定了電動汽車充電后的可持續(xù)續(xù)駛里程。在電池系統(tǒng)層面，電池容量是電池管理技術(shù)中諸多關(guān)鍵狀態(tài)的必要輸入，也是電池健康和壽命的重要表征。因此，準(zhǔn)確獲取電池容量信息對于車輛應(yīng)用和管理非常重要。

獲得電池容量最直接、最準(zhǔn)確的方法是直接測量法，它計算從“充滿”狀態(tài)轉(zhuǎn)移到“空”狀態(tài)的電荷量。但在實際應(yīng)用中，動力電池的充電由外部充電樁完成，放電由駕駛員行為和環(huán)境的復(fù)雜性動態(tài)決定。動力電池的充放電過程具有不確定性和不完全性，直接測量方法不適合工程應(yīng)用。

電壓作為電源系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)，已被證明包含電池的熱力學(xué)和動力學(xué)信息。利用機器學(xué)習(xí)方法從電池電壓中提取電池狀態(tài)信息是一個重要的研究方向。數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法不需要了解電池的內(nèi)部機理，只需要從宏觀特征參數(shù)中提取有效信息，具有簡化分析的優(yōu)點。但該方法對數(shù)據(jù)依賴性強，需要獲取足夠、完善的數(shù)據(jù)。特征工程是數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的關(guān)鍵步驟。與放電過程相比，車載電池的充電過程更加穩(wěn)定。目前，通常在電池充電過程中提取特征參數(shù)。

本文詳細列出了電池充電曲線的電流容量估算方法。根據(jù)使用的電壓曲線段，可分為（1）恒流法；(2)恒流恒壓法和(3)弛豫電壓法。其中對恒流法和恒流恒壓法研究較多，對多種機器學(xué)習(xí)算法（支持向量機、相關(guān)向量機、隨機森林回歸、高斯過程回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）進行了研究用于建立特征參數(shù)與電池容量之間的關(guān)系。隨著汽車充電技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是對于快速充電的需求，

弛豫電壓法以切斷電流后的電池耐壓為特征參數(shù)，不受電池充電策略的影響，統(tǒng)計結(jié)果表明車載電池達到滿電狀態(tài)的發(fā)生概率比較高。研究表明，電池的弛豫過程可以反映電池的衰變機理。但由于目前公開的電池數(shù)據(jù)集中包含的弛豫電壓信息有限，利用弛豫電壓法估算電池容量的研究較少。

基于以上分析，本文首先構(gòu)建了下表所示的三種不同材料體系的鋰離子電池循環(huán)測試數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含130個電芯，實驗條件包括3個溫度點（25oC、35oC、45oC）和5種充放電倍率（0.25C、0.5C、1C、2C、4C）。基于構(gòu)建的電池數(shù)據(jù)集，開發(fā)了一種基于弛豫電壓特征參數(shù)的電池容量估算方法。

 

3.圖解指南

圖 1. 電池循環(huán)數(shù)據(jù)

本文通過電池循環(huán)測試，構(gòu)建了三種商用鋰離子電池的循環(huán)數(shù)據(jù)集，根據(jù)正極材料分別命名為NCA電池、NCM電池和NCM+NCA電池. 如圖1所示，某NCA電池（1a）第一個循環(huán)的電流-電壓曲線；某NCA電池（1b）循環(huán)過程中弛豫電壓的變化，本文的特征參數(shù)是從階段III中提取的；三種型號電池的容量衰減分別對應(yīng)（1c）、（1d）和（1e）；分別。圖例CYX-Y/Z的含義：X為電池循環(huán)溫度，X/Y對應(yīng)充放電電流。研究了NCA電池數(shù)據(jù)構(gòu)建的建模數(shù)據(jù)，采用ElasticNet、XGBoost和SupportVector Regression（SVR）作為基礎(chǔ)模型（BaseModel）。NCM電池和NCM+NCA電池數(shù)據(jù)用于遷移學(xué)習(xí)模型的方法驗證數(shù)據(jù)。

圖2 松弛電壓特征參數(shù)與NCA電池容量的關(guān)系

利用數(shù)理統(tǒng)計方法，將NCA電池的每條弛豫電壓曲線量化為方差（Var）、偏度（Ske）、最大值（Max）、最小值（Min）、平均值（Mean）和過峰度（Kur）六個特征參數(shù)。NCA電池5次循環(huán)測試條件下弛豫電壓6個特征參數(shù)與電池容量的關(guān)系如圖2所示。研究采用分層抽樣的方法，即在每個測試條件下， batteries按照4:1左右的比例量化分為訓(xùn)練集和測試集。XGBoost算法用于對以上六個特征參數(shù)的任意組合進行操作，最優(yōu)特征參數(shù)組合為(i,j) = (7, 1) = [Var, Ske,

 

圖 3 不同特征參數(shù)組合下的估計精度熱圖

利用[Var, Ske, Max]特征參數(shù)的組合對不同的機器學(xué)習(xí)算法進行運算分析，結(jié)果如圖4a所示。所提出的基于松弛電壓特征參數(shù)的容量估計方法在ElasticNet上精度較低，在XGBoost和SVR上效果相似，測試誤差（RMSE）均為1.1%。請參閱 4b、4c 和 4d 以比較相應(yīng)的真實容量和估計容量。

圖4. NCA電池容量估算結(jié)果在三種基本模型上的精度對比

該數(shù)據(jù)集提供了電池的恒流（恒流和恒壓）充電電壓數(shù)據(jù)。因此，本文將部分文獻提出的恒流法和恒流恒壓法應(yīng)用于該數(shù)據(jù)集，對比結(jié)果如表2所示。

 

在這項研究中，使用交流阻抗研究了三種商用電池的衰減機制。使用等效電路模型將電池衰減過程中的阻抗變化量化為歐姆內(nèi)阻（R0）、SEI內(nèi)阻（R1）和電化學(xué)遷移內(nèi)阻（R2），結(jié)果如圖5所示。復(fù)微分電池內(nèi)阻隨測試條件的變化證明了僅使用線性模型進行電池衰減研究的局限性。不同類型電池的內(nèi)阻變化也表現(xiàn)出一定的相似性。例如R2呈指數(shù)上升趨勢，為后續(xù)遷移學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用提供了可能。

圖5 三種鋰離子電池衰減過程中的阻抗變化

為了提高已建立的基于松弛電壓特征參數(shù)的電池容量估計方法的通用性和普適性，本文在XGBoost和SVR算法的基本模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)模型，并將其應(yīng)用于NCM電池和NCM +國家情報局。該方法在電池數(shù)據(jù)集上進行了驗證，驗證結(jié)果如表3所示。

設(shè)計了兩個遷移學(xué)習(xí)模型：TL1是在基礎(chǔ)模型的后端增加一個容量的線性變換層；TL2是在基礎(chǔ)模型的前面增加一個特征參數(shù)的線性變換層。ZSL是零樣本學(xué)習(xí)（Zero-ShotLearning），NoTL是直接用新的數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練全模型。遷移學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別占 NCM 電池和 NCM+NCA 電池數(shù)據(jù)集的 0.06% 和 0.35%。可以看出，使用基于 SVR 的 TL2 算法在兩個新數(shù)據(jù)集上取得了 1.7% 的驗證結(jié)果。相應(yīng)的實際容量和估計容量比較如圖 6 所示。

圖 6. 遷移學(xué)習(xí)方法 TL2 在 NCM 電池和 NCM+NCA 電池上的驗證結(jié)果

4.總結(jié)

本研究借助數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，提出的基于松弛電壓特征參數(shù)的電池容量估計方法獨立于電池歷史信息和環(huán)境信息，具有不需要特定電池測試條件和充電電壓的優(yōu)點范圍。構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)方法以提高容量估計方法的泛化性和普適性。

本研究將130節(jié)鋰離子電池的電池循環(huán)測試數(shù)據(jù)及相關(guān)數(shù)據(jù)處理算法開源，供相關(guān)從業(yè)者參考。該研究為車用動力電池的停車充電、電池更換、梯次使用壽命評估和壽命預(yù)測等多種應(yīng)用場景和動力技術(shù)發(fā)展提供了新的研究思路和解決方案。

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本文由日本NEC鋰電池中國營銷中心于2023-04-18 10:08:05 整理發(fā)布。
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