一种基于GM（1，N）灰色模型的电池寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GM(1，N)灰色模型的电池寿命预测方法，将电池的容量及电池的内阻值均随电池循环次数编码，形成对应的电池容量的系统特征数据序列C(0)及电池内阻的相关因素数据序列R(0)；从电池容量的系统特征数据序列C(0)及电池内阻的相关因素数据序列R(0)中获取设定次容量数据及内阻数据，对获得的数据进行灰色处理；对获得的电池容量的等维递补灰色二变量一阶时间响应序列，通过累减生成，还原为相应变量的原数列值，按均方差检验方法对电池容量的原始序列相应的预测模型模拟序列的精度进行检验。该方法简单易行、鲁棒性好，具有很大的实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于GM(1，N)灰色模型的电池寿命预测方法，将电池的容量及电池的内阻值均随电池循环次数编码，形成对应的电池容量的系统特征数据序列C(0)及电池内阻的相关因素数据序列R(0)；从电池容量的系统特征数据序列C(0)及电池内阻的相关因素数据序列R(0)中获取设定次容量数据及内阻数据，对获得的数据进行灰色处理；对获得的电池容量的等维递补灰色二变量一阶时间响应序列，通过累减生成，还原为相应变量的原数列值，按均方差检验方法对电池容量的原始序列相应的预测模型模拟序列的精度进行检验。该方法简单易行、鲁棒性好，具有很大的实际应用价值。【专利说明】—种基于GM (1，N)灰色模型的电池寿命预测方法
本专利技术涉及一种基于GM(1，N)灰色模型的电池寿命预测方法。
技术介绍
能源危机、环境污染以及能源安全等诸多因素再一次将电动汽车推上历史舞台，已成为全世界关注的焦点。车载动力电池作为电动汽车的关键部件，其性能对整车的动力性、经济性和安全性至关重要，是制约电动汽车规模发展的关键因素。锂离子电池因具有电压高、能量密度大、循环性能好、自放电小且无记忆效应等突出优点，作为动力源广泛应用在电动汽车和混合电动汽车中。随着锂离子电池应用的日益广泛，对电池寿命模型的研究日渐成为大家关注的课题。寿命问题包含两个基本问题:(I)荷电状态SOC的估计问题；(2)健康状态SOH(Stateof Health,简记S0H)的估计和剩余使用寿命(Remain Useful Life,简记RUL)。大量文献从老化机理的角度出发对锂离子电池在贮存和循环中的寿命衰减进行研究，提出了基于微观机理的解释。随时间及循环使用，电极、电解液、电极与电解液接触面的变化是引起电池老化的主要因素。电池的寿命衰减表现为容量的衰减与阻抗的增加，并由多种机制共同作用，其中最主要的机制为:SEI膜增长、活性物质的减少及阳极的结构老化。除自身老化机制外，电池寿命的衰减还受存储及循环使用条件的外部因素影响，如高温时电池老化加剧，而低温充电也会对电池寿命产生不利影响。此外，过高的SOC状态、恶劣的充放电制度及深度充放电窗口等条件也会降低电池性能并缩短电池寿命。国内外对电池寿命进行了初步研究，取得了阶段性的成果。例如:基于差分方程的精确电池模型；基于扩散理论的解析模型，可以对任意给定负载精确预测锂离子蓄电池寿命；在美国Argonne国家实验室和Idaho国家实验室主导下的美国能源部发起的FREED0MCAR计划中，系统地给出了进行电池寿命试验的参考步骤和相应数据处理方法。当前对电池寿命模型的研究还处于初步阶段，没有系统的理论支持，也未产生具有普遍价值的通用电池寿命模型。中国专利技术专利(申请号201110298395.4)提出了一种电动车电池寿命预测方法以及延长方法，根据获取的电池的工作温度，充放电频率以及司机一天驾驶所需电池能量与电池刚出厂时充满电后的能量的比值来预测电池寿命，还提供了一种电池寿命延长方法。为锂电池寿命的准确预测提供了基础；考虑驾驶员的运行特征来预测电动车的锂电池寿命，预测结果更加真实。但是该种方法属于经验公式的预测方法，通用性较差。中国专利技术专利(申请号201310268391.0)提出了一种基于集成模型的锂离子电池寿命预测方法。对电池循环充放电试验测试数据进行预处理；采用Bagging算法对训练数据集Traindataset进行二次重采样；建立单调回声状态网络模型；初始化单调回声状态网络内部连接权值，重复T次，得到T个未经训练的单调回声状态网络子模型；设置单调回声状态网络模型的第一自由参数集和第二自由参数集；集成单调回声状态网络模型的输出RULi,并采用测试数据集Test dataset驱动集成单调回声状态网络模型，获得锂离子电池剩余寿命预测值。但是该种方法的误差受训练数据和训练方法的影响很大，需要大量的实验数据训练，存在局部极小值问题，学习速度慢，理想的训练样本提取困难，网络结构不易优化等。根据GM(1，1)模型能够预测具有明显指数规律的序列特性，文献(章艳，曾昭华，李洪春，苏志军.灰色系统在蓄电池失效预测中的应用.电源技术，2005，05:319-321.尹春杰，孙洁君，张承慧.一种新型的蓄电池组状态在线检测及故障预报算法.中国自动化学会控制理论专业委员会，2007:5.李刚，谢永成，李光升，程延伟.改进型灰色模型在铅蓄电池失效预测中的应用.电子测量技术，2011，05:30-33.)提出了一种基于GM(1，1)灰色模型的电池寿命预测方法，该方法利用灰色系统理论建立电池内阻的GM(1，I)预测模型，再根据电池内阻与容量间的非线性关系预测电池寿命。该方法只建立了电池内阻的GM(1，I)模型，未考虑电池容量的变化规律，具有一定的局限性，预测精度较低。电池的寿命衰减表现为容量的衰减与阻抗的增加，因此电池内阻与电池容量之间存在一定的关系。电池内阻可间接有效地反映电池容量的变化趋势是衡量电池性能的一个重要指标。并且电池内阻和电池容量都是随电池循环次数单调指数变化的，与GM(1，N)预测模型完全相符。建立电池容量和内阻的GM(1，N)预测模型能够更加有效、精确的预测电池寿命。
技术实现思路
为解决现有技术存在的不足，本专利技术公开了一种基于GM(1，N)灰色模型的电池寿命预测方法，综合考虑电池容量和内阻的变化趋势，基于灰色系统理论建立了 GM(1，N)预测模型，实现了对电池循环寿命的准确预测，精度高于传统的只考虑电池内阻的GM(1，I)模型，能够预知电池的潜伏性故障及其发展趋势，从而提前对电池运行状况做出诊断，及时对将要失效的电池进行技术检查，再根据实验结果决定，是否更换电池，防止因失效电池而引起的事故。该方法简单易行、鲁棒性好，具有很大的实际应用价值。为实现上述目的，本专利技术的具体方案如下:一种基于GM(1，N)灰色模型的电池寿命预测方法，包括以下步骤:步骤一:将电池的容量及电池的内阻值均随电池循环次数编码，形成对应的电池容量的系统特征数据序列C(°)及电池内阻的相关因素数据序列Rw ；步骤二:从电池容量的系统特征数据序列C(°)及电池内阻的相关因素数据序列Rw中获取设定次容量数据及内阻数据，对获得的数据进行灰色处理；步骤三:根据步骤二获得的设定次容量数据及内阻数据，计算电池容量及电池内阻分别进行灰色预测跟踪所需的灰作用量，得到电池容量及电池内阻对应的等维递补灰色单变量一阶时间响应序列，进行电池内阻和容量的灰色预测跟踪；步骤四:对获得的电池容量的等维递补灰色二变量一阶时间响应序列，通过累减生成，还原为相应变量的原数列值，按均方差检验方法对电池容量的原始序列相应的预测模型模拟序列的精度进行检验。所述步骤一中，所述电池容量的系统特征数据序列C(°)的公式为:C(0) = (c(l)，c(2)，…，c(j))(I)式中，k为正整数，为电池的循环次数；c(j)为电池在循环j次后的电池容量值，其中 j = 1，2，…，k-Ι ； 所述电池内阻的相关因素数据序列Rft0的公式为:R(0) = (r(l), r(2),…，r(j)) (2)式中，k为正整数，为电池的循环次数；r(j)为电池在循环j次后的电池内阻值，其中 j = 1，2，…，k-1。所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GM(1，N)灰色模型的电池寿命预测方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤一：将电池的容量及电池的内阻值均随电池循环次数编码，形成对应的电池容量的系统特征数据序列C(0)及电池内阻的相关因素数据序列R(0)； 步骤二：从电池容量的系统特征数据序列C(0)及电池内阻的相关因素数据序列R(0)中获取设定次容量数据及内阻数据，对获得的数据进行灰色处理； 步骤三：根据步骤二获得的设定次容量数据及内阻数据，计算电池容量及电池内阻分别进行灰色预测跟踪所需的灰作用量，得到电池容量及电池内阻对应的等维递补灰色单变量一阶时间响应序列，进行电池内阻和容量的灰色预测跟踪； 步骤四：对获得的电池容量的等维递补灰色二变量一阶时间响应序列，通过累减生成，还原为相应变量的原数列值，按均方差检验方法对电池容量的原始序列相应的模型模拟序列的精度进行检验。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张承慧，商云龙，崔纳新，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37