一种基于INFO-SVR算法的储能电池剩余寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于INFO

【技术实现步骤摘要】
一种基于INFO
‑
SVR算法的储能电池剩余寿命预测方法


[0001]本专利技术属于储能电池状态监测
，具体涉及一种基于INFO
‑
SVR算法的储能电池剩余寿命预测方法。

技术介绍

[0002]随着双碳目标提出，储能电池成为整个工业生产过程中必不可少的一环，其运行状况直接关系到整个系统的稳定。但是，随着储能电池不断重复使用，其寿命会随之下降，当电池容量衰减至80％或者内阻达到100％代表着电池寿命耗尽。当寿命耗尽而不能及时进行电池更换，会大大降低整个系统的可靠性。导致设备或者系统瘫痪、同时由于内阻的增大，也会增加电池本身的安全隐患，电池容易发生热失控、内短路等问题，严重可能导致灾难性事故发生。因此准确的进行储能电池剩余寿命的预测对延长电池使用寿命、降低设备维护成本有着非常重要的意义。
[0003]目前使用数据驱动型进行储能电池剩余寿命预测的方法被广泛应用，同时目前国内外学者在提高预测精度上做了很多研究，但预测精度依然有着很大的问题。且大部分研究使用的数据，是采用不变温度及湿度对储能电池进行研究获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于INFO
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SVR算法的储能电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：获取储能电池剩余寿命循环数据集；对所述循环数据集进行分析，以得到健康因子；对所述健康因子进行归一化处理，将归一化处理后的所述健康因子分为测试数据和训练数据；基于所述训练数据对初始模型进行训练，并基于所述测试数据对所述初始模型进行验证，以生成INFO
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SVR电池剩余寿命预测模型，其中，所述INFO
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SVR电池剩余寿命预测模型用于预测储能电池的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取储能电池剩余寿命循环数据集，包括：基于实验箱体，采集放置设备位置周围的日湿度和温度变化数据，所述放置设备中至少包含三块电池，所述放置设备放置于所述实验箱体中；基于DAQ设备和MATLAB实验控制装置，对所述电池进行充放电采集；在电池循环周期分为充电模式的情况下，以2.6A电流进行恒流充电，并当电压达到4.2V后，以4.2V电压进行恒压充电，直到其电流降至0.08A，然后停止充电；在电池循环周期分为放电模式的情况下，以2A电流和3A电流每分钟交替变化震荡放电，并当检测到电压达到设定的截止电压2.5V停止放电；对所述电池进行多次充放电循环测试实验，直至所述电池的容量达到额定容量的80％的情况下，终止所述测试实验，并获取实验过程中产生的储能电池剩余寿命循环数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练数据对初始模型进行训练，并基于所述测试数据对所述初始模型进行验证，以生成INFO
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SVR电池剩余寿命预测模型，包括：建立SVR模型作为初始模型；采用INFO算法对所述SVR模型进行寻优，得到惩罚因子和内核参数；基于所述训练数据训练优化后的所述SVR模型，以得到训练完成的INFO
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SVR电池剩余寿命预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述采用INFO算法对所述SVR模型进行寻优，得到惩罚因子和内核参数之前，还包括：设置INFO算法参数，所述参数包括：种群大小、最大迭代数、变量数、参数上界、参数下界、适应度函数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用INFO算法对所述SVR模型进行寻优，得到惩罚因子和内核参数，包括：对INFO算法参数进行初始化，根据所设置的所述INFO算法参数定义搜索域范围，在搜索域中随机生成向量群，并计算所述向量群中...

【专利技术属性】
技术研发人员：董新伟，杜秀稳，陈智勇，王志超，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：