一种锂离子电池寿命早期预测方法技术

本发明专利技术公开了一种锂离子电池寿命早期预测方法。该方法包括以下步骤：(1)模型训练数据的获取：获取容量和电压值；(2)计算该数值曲线f的标准差MSE(f

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池寿命早期预测方法


[0001]本专利技术涉及锂离子电池
，更具体地说，涉及一种锂离子电池寿命早期预测方法。

技术介绍

[0002]随着能源危机和生态环境问题的日趋严重，新能源汽车已成为汽车产业的发展重点。然而，新能源汽车上的电池包的性能直接影响着新能源汽车的性能和运行情况。新能源汽车上用的电池包是由很多电池单体通过并联和串联而组成，这些电池单体的寿命如果相差较大，将会导致电池包使用一段时间后出现输出性能下降，甚至出现安全风险。因此，在电池单体成组前对单体寿命进行早期预测十分重要。
[0003]目前几乎所有锂离子电池负极材料都是采用的石墨，这些锂离子电池脱锂负极活性材料的损失，会导致放电电压发生变化，而容量并没有变化。这是因为脱锂负极材料的损失会改变锂离子的储存电位，而不会改变总容量。在脱锂负极活性物质损失的高比率下，负极容量最终将低于剩余的锂离子库存。此时，负极在充电过程中将没有足够的位点容纳锂离子，从而导致锂镀层。由于镀锂是不可逆的，所以容量损失会加速。
[0004]目前尚缺乏一种有效的锂离子电池寿命早期预测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对锂离子电池寿命早期预测问题，提出一种锂离子电池寿命早期预测方法，实现对电池寿命进行早期预测。由于锂离子电池早期充放电循环中，脱锂负极活性物质损失会在不影响容量衰减曲线的情况下改变电压曲线，因而，本专利技术利用这一特征可实现锂离子电池寿命早期预测。
[0006]本专利技术提供的技术方案如下：
[0007]一种锂离子电池寿命早期预测方法，包括以下步骤：
[0008](1)模型训练数据的获取：对n颗锂离子电池单体进行编号(编号分布为1,2,3,
···
,n)，采用恒流恒压方式进行充电，恒流方式进行放电，进行充放电循环直至电池有效容量衰减至标称容量80％；记录第n颗电池每一次充放电循环放电过程中等电压间隔采集的容量Q
n,i
和电压V
n,i
的数据集，其中i为充放电循环次数，每个电压值对应一个容量值；Q
n,10
为第n颗电池第10次放电过程中的容量数据，Q
n,80
为第n颗电池第80次放电过程中的容量数据，以相同电压下容量数据差值Q
n,10
‑
80
＝Q
n,10
‑
Q
n,80
为因变量，放电电压V范围2.2V～3.6V为自变量，绘制函数图像，并通过多项式拟合获得函数公式Q
n,10
‑
80
＝f
n
(V)；
[0009](2)计算数值曲线的标准差MSE(f
n
(V))作为输入一维向量x，并将电池单体寿命终止时的充放循环次数作为输出一维向量y；
[0010](3)寿命早期预测模型训练：采用基于座头鲸算法优化的支持向量机作为预测算法训练预测模型，训练时采用输入向量x作为模型的输入，采用输出向量y作为模型的输出，对模型进行训练得到预测模型；
[0011](4)电池寿命早期预测：在30℃环境温度下，对要预测的电池单体采用拟应用场景下的充电电流值进行恒流恒压充电，充满后，采用拟应用场景下的放电电流值进行放电，提取放电过程中的MSE(f
n
(V))，作为输入值输入至步骤(3)所述的预测模型中，即可预测电池循环寿命。
[0012]进一步，所述步骤(1)中，n为200～500。优选的，n为300。
[0013]进一步，所述步骤(1)中，恒流充电阶段电流A设置为A＝4C
‑
n/100C，放电采用3C恒流方式放电。
[0014]进一步，所述步骤(1)中，i为50～100。
[0015]进一步，所述步骤(2)中，MSE(f
n
)的计算公式如下：
[0016][0017]其中，f
n
(V)为第n颗电池的容量数据差值拟合曲线函数，为f
n
(V)的平均值，k为电压区间取值个数。
[0018]更进一步，所述步骤(2)中，k为100～800。
[0019]进一步，所述步骤(2)中，电池有效容量衰减至标称容量80％时，寿命终止。
[0020]进一步，所述采用基于座头鲸算法优化的支持向量机作为预测算法训练预测模型的训练方法包括以下步骤：
[0021]步骤
①
：读取数据：读取向量x，向量y；
[0022]步骤
②
：初始化支持向量机SVM：调用Matlab7.10.0函数库中的svmtrain函数进行支持向量机模型训练；
[0023]步骤
③
：初始化损失函数ε：损失函数ε决定了回归误差期望，其取值大小将会影响相应模型的支持向量数量以及泛化能力，ε取值越大，相应模型支持向量减小，预测精度越低，反之亦然；
[0024]步骤
④
：初始化惩罚因子参数C、核函数参数σ：
[0025]核函数参数σ通过座头鲸优化算法在1～300中获取：
[0026]A＝2a
·
rand1
‑
a
[0027]S＝2
·
rand2
[0028]D＝|S
·
σ
q，t
‑
σ
i，t
|
[0029]D
′
＝|σ
q，t
‑
σ
i，t
|
[0030][0031]式中：A和S为计算系数，D为当前鲸鱼个体与当前最优解之间的距离，D
′
为第i只鲸鱼到猎物之间的距离；σ
q，t
为当前最优参数，优选的取150；σ
i，t
为随机参数，取值范围内1～300；σ
i，t+1
为优化后的参数；rand和rand2为[0，1]之间的随机数；a＝2
‑
2t/T为收敛因子，随着迭代的进行从2线性下降到0，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，优选的T为300；p为随机取值的数，其值为0或1；l是一个介于
‑
1和1之间的随机数；b为常数，取值5。
[0032]惩罚因子参数C主要用于平衡逼近误差以及模型复杂度，C的值越大，相应模型拟合误差则越小，对数据的拟合程度越高，但模型复杂程度亦越大，C一般取为(1～1000)；参
数σ通过座头鲸优化算法在1～1000中获取：
[0033]A＝2a
·
rand1
‑
a
[0034]S＝2
·
rand2
[0035]D＝|S
·
C
q，t
‑
C
i，t
|
[0036]D
′
＝|C
q，t...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池寿命早期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)模型训练数据的获取：对n颗锂离子电池单体进行编号1,2,3,
…
,n，采用恒流恒压方式进行充电，恒流方式进行放电，进行充放电循环直至电池有效容量衰减至标称容量80％；记录第n颗电池每一次充放电循环放电过程中等电压间隔采集的容量Q
n,i
和电压V
n,i
的数据集，其中i为充放电循环次数，每个电压值对应一个容量值；Q
n,10
为第n颗电池第10次放电过程中的容量数据，Q
n,80
为第n颗电池第80次放电过程中的容量数据，以相同电压下容量数据差值Q
n,10
‑
80
＝Q
n,10
‑
Q
n,80
为因变量，放电电压V范围2.2V～3.6V为自变量，绘制函数图像，并通过多项式拟合获得函数公式Q
n,10
‑
80
＝f
n
(V)；(2)计算数值曲线的标准差MSE(f
n
(V))作为输入一维向量x，并将电池单体寿命终止时的充放循环次数作为输出向量y；(3)寿命早期预测模型训练：采用基于座头鲸算法优化的支持向量机作为预测算法训练预测模型，训练时采用输入向量x作为模型的输入，采用输出向量y作为模型的输出，对模型进行训练得到预测模型；(4)电池寿命早期预测：在30℃环境温度下，对要预测的电池单体采用拟应用场景下的充电电流值进行恒流恒压充电，充满后，采用拟应用场景下的放电电流值进行放电，提取放电过程中的MSE(f
n
(V))，作为输入值输入至步骤(3)所述的预测模型中，即可预测电池循环寿命。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，n为200～500。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，恒流充电阶段电流A设置为A＝4C
‑
N/100C，放电采用3C恒流方式放电。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，i为50～100。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中，MSE(f
n
)的计算公式如下：其中，f
n
(V)为第n颗电池的容量数据差值拟合曲线函数，为f
n
(V)的平均值，k为电压区间取值个数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中，k为100～800。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中，电池有效容量衰减至标称容量80％时，寿命终止。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述采用基于座头鲸算法优化的支持向量机作为预测算法训练预测模型的训练方法包括以下步骤：步骤
①
：读取数据：读取向量x，向量y；步骤
②
：初始化支持向量机SVM：调用Matlab7.10.0函数库中的svmtrain函数进行支持向量机模型训练；步骤
③
：初始化损失函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊巍，李玉梅，徐刚，李红丽，徐攀，袁静，王思琪，
申请(专利权)人：湖北工程学院，
类型：发明
国别省市：