基于GA和ARMA模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了基于GA和ARMA模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，涉及锂离子电池剩余使用寿命预测方法，数据驱动预测技术领域。首先，该方法根据锂离子电池历史和当前容量数据序列的特点，判断序列的平稳性，若序列非平稳，对序列进行d次差分处理直至序列平稳；然后，通过遗传算法获取ARMA模型中p和q的最优取值，并估计最优ARMA模型的参数；最后，基于建立的最优ARMA模型预测锂离子电池剩余使用寿命。本发明专利技术所提出的方法能够自适应确定ARMA模型的阶数，相较传统的BJ定阶法，简化了定阶流程，提高了预测精度，且不需要大量的电池历史容量数据，具有潜在的实际应用能力。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于GA和ARMA模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，监测锂离子电池的各项物理参数(端电压、电流、放电时间等)，获得电池历史和当前容量数据；步骤2，对步骤1中获取的锂离子电池历史和当前容量数据序列进行平稳性分析，若序列非平稳，对序列进行d次差分处理，直至序列平稳；步骤3，使用ARMA(p，q)模型拟合从步骤2中获取的平稳数据序列，其中，利用遗传算法获取ARMA(p，q)模型中阶数p和q的最优取值pe和qe；步骤4，估计最优阶数ARMA(pe，qe)模型中的参数；步骤5，利用步骤4建立的最优阶数ARMA(pe，qe)模型向后预测h步，若原始历史和当前容量数据序列是非平稳的，需要对模型输出的预测值进行d次反差分处理，得到电池容量的预测值，当电池容量的预测值到达失效阈值时，判定电池的剩余使用寿命。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈则王，李川江，王友仁，林华，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32