中國儲能網(wǎng)訊：鋰離子電池憑借其優(yōu)異性能已被廣泛應(yīng)用于電動車輛、移動機(jī)器人、可穿戴設(shè)備、儲能場站等場景。在電池使用過程中，不可避免出現(xiàn)的非線性、強(qiáng)時變的容量衰減嚴(yán)重影響著電池性能。為確保電池工作的安全性和可靠性，快速準(zhǔn)確的容量估計(jì)至關(guān)重要。然而，由于電池化學(xué)、充電模式、工作溫度以及用戶習(xí)慣的變化，實(shí)現(xiàn)真實(shí)世界條件下快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)健的在線容量估計(jì)充滿挑戰(zhàn)。
針對上述問題，西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院梅雪松、徐俊教授團(tuán)隊(duì)提出了一種基于單電壓特征高斯過程回歸（GPR）的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，可在3分鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)鋰離子電池變溫、非恒流充電快速容量估計(jì)。該工作首次通過實(shí)驗(yàn)生成了基于非恒流充電協(xié)議的電池老化數(shù)據(jù)集，針對非恒流充電開發(fā)了可在3分鐘內(nèi)收集的高質(zhì)量健康特征，結(jié)合GPR實(shí)現(xiàn)了快速容量估計(jì)。該方法的平均容量估計(jì)誤差僅為0.65%，其精度相比傳統(tǒng)方法提高了60%以上。同時，該工作提出了一種基于早期數(shù)據(jù)線性變換的溫度遷移策略，可將25℃建立的模型低誤差（誤差降低30%以上）遷移至其他溫度條件（如10℃和40℃）。該工作為實(shí)現(xiàn)非恒流、全溫域的鋰電池容量估計(jì)提供了新的解決方案。
圖1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰離子電池變溫、非恒流充電快速容量估計(jì)方法
同時，部分充電曲線結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）估計(jì)電池容量已取得了可觀進(jìn)展。然而，由于分散的現(xiàn)有研究，這些方法缺乏清晰的分類、公平的比較以及性能的合理化。在此背景下，西安交通大學(xué)梅雪松/徐俊教授團(tuán)隊(duì)從充電序列構(gòu)建、輸入形式和ML模型三個角度開發(fā)了20種容量估計(jì)方法用于對比研究，從44塊具有不同電池化學(xué)和工作條件的電池中生成了22582條充電曲線用于交叉驗(yàn)證。通過全面公平的比較，基于等距時間電壓序列的長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出最佳的準(zhǔn)確性和魯棒性。在6503個測試樣本中，使用LSTM估計(jì)的容量的平均誤差為0.61%，最大誤差僅為3.94%。即使增加3mV電壓噪聲或?qū)⒉蓸娱g隔延長至60秒，平均誤差仍然低于2%。同時，該工作證明了兩種充電序列通過描述增量容量和差分電壓曲線的單位面積變化來表征電池退化，從物理角度增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的推廣信心。這項(xiàng)工作為基于部分充電曲線估計(jì)電池容量的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法提供了深刻的洞察和有價值的指導(dǎo)。
圖2.基于部分充電曲線的數(shù)據(jù)驅(qū)動電池容量估計(jì)的對比研究
近日，上述研究工作分別以“非恒流充電和變溫條件下數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池容量快速估計(jì)方法”（A fast data-driven battery capacity estimation method under non-constant current charging and variable temperature）和“基于部分充電曲線的數(shù)據(jù)驅(qū)動電池容量估計(jì)的對比研究”（A comparative study of data-driven battery capacity estimation based on partial charging curves）為題發(fā)表于儲能領(lǐng)域權(quán)威期刊《儲能材料》（Energy Storage Materials）和《能源化學(xué)》（Journal of Energy Chemistry）。西安交通大學(xué)為唯一通訊單位，論文第一作者為博士生林川平，通訊作者為徐俊教授。該工作由國家自然科學(xué)基金(No.52075420)、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)專項(xiàng)項(xiàng)目(No.2020YFB1708400)支持。
