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基于SVR和電化學(xué)阻抗譜的鋰電池內(nèi)部溫度在線估計(jì)

作者:李強(qiáng) 楊林 李超凡 趙小巍 張樹梅 來源:電源技術(shù)雜志 發(fā)布時(shí)間:2024-11-13 瀏覽:次

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    摘要:準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)鋰電池內(nèi)部溫度對(duì)于預(yù)防電池?zé)崾Э刂陵P(guān)重要。然而,目前尚缺乏有效的在線監(jiān)測(cè)電池內(nèi)部溫度的方法。基于小型化阻抗測(cè)試系統(tǒng),對(duì)鋰離子電池在不同溫度和荷電狀態(tài)(SOC)下進(jìn)行阻抗測(cè)試實(shí)驗(yàn),研究電池溫度和SOC對(duì)阻抗的影響,尋找與溫度強(qiáng)相關(guān)而與SOC弱相關(guān)的特征頻率。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于支持向量回歸(SVR)算法的鋰電池內(nèi)部溫度估計(jì)算法,無需額外傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)電池內(nèi)部溫度的無損準(zhǔn)確估計(jì)。

  關(guān)鍵詞:鋰電池;內(nèi)部溫度;電化學(xué)阻抗譜;支持向量回歸

  鋰電池因其大容量、高能量密度以及長(zhǎng)壽命的特點(diǎn),在新能源汽車中的應(yīng)用十分廣泛,其性能和安全問題至關(guān)重要。電池內(nèi)部溫度對(duì)此具有重要影響:在高溫下,可能引發(fā)電池?zé)崾Э?;在低溫下,電池的工作容量可能?huì)大幅衰減[1-2]。然而,現(xiàn)行的電池管理系統(tǒng)(BMS)只能檢測(cè)電池表面溫度,無法有效檢測(cè)電池內(nèi)部溫度狀態(tài)。電池內(nèi)部溫度的在線準(zhǔn)確估計(jì)成為研究熱點(diǎn),對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電池內(nèi)部溫度以提升BMS的安全監(jiān)測(cè)能力具有重要意義。

  電化學(xué)阻抗譜(electrochemical impedance spectroscopy, EIS)能反映電池內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)和傳輸過程,因此有望基于EIS對(duì)電池內(nèi)部溫度進(jìn)行估計(jì)。I?aki Lalinde等[3]對(duì)三元鋰電池在20~140 ℃范圍內(nèi)進(jìn)行阻抗測(cè)試,發(fā)現(xiàn)電池單頻阻抗對(duì)溫度敏感,由此提出了基于單頻EIS進(jìn)行內(nèi)部溫度監(jiān)測(cè)的方法。J.G. Zhu等[4]選擇了對(duì)SOC和健康狀態(tài)(SOH)不敏感卻對(duì)溫度敏感的激勵(lì)頻率,建立了相位和溫度的關(guān)系。Kieran Mc Carthy等[5]基于200 Hz頻率測(cè)量的阻抗虛部對(duì)電池內(nèi)部溫度進(jìn)行估計(jì),溫度范圍為10~55 ℃?,F(xiàn)有方法主要通過找到一個(gè)頻率點(diǎn),在該頻率下測(cè)得電池的阻抗與電池內(nèi)部溫度強(qiáng)相關(guān)但與SOC弱相關(guān),進(jìn)而擬合該頻率下測(cè)得的阻抗與溫度,實(shí)現(xiàn)對(duì)電池內(nèi)部溫度估計(jì)。但本文發(fā)現(xiàn),實(shí)際上難以獲得某單一頻點(diǎn),使其在所有溫度和SOC下均滿足上述相關(guān)條件。因此,為提高對(duì)電池內(nèi)部溫度的估計(jì)精度和穩(wěn)定性,有必要綜合電池溫度、SOC與阻抗的相關(guān)性來確定多個(gè)頻率點(diǎn)進(jìn)行阻抗測(cè)試。

  另一方面,基于EIS測(cè)試的電池內(nèi)部溫度估計(jì)研究大多采用電化學(xué)工作站進(jìn)行阻抗測(cè)試,受測(cè)試設(shè)備成本等制約而難于實(shí)際應(yīng)用。為此,近年來已有一些研究致力于實(shí)現(xiàn)阻抗測(cè)試的快速化和小型化應(yīng)用[6-7],并開發(fā)出了一些商用量產(chǎn)的阻抗測(cè)試芯片。例如,大唐恩智浦公司研發(fā)了車規(guī)級(jí)混合信號(hào)國產(chǎn)芯片DNB1168[8],該芯片可對(duì)電池單體進(jìn)行阻抗檢測(cè),為動(dòng)力電池阻抗在線測(cè)試提供可實(shí)現(xiàn)的方案。

  本文基于鋰電池阻抗譜實(shí)驗(yàn),建立與內(nèi)部溫度相關(guān)的電池阻抗譜數(shù)據(jù)集,提出了一種電池內(nèi)部溫度估計(jì)模型。通過探討電池內(nèi)部溫度和SOC對(duì)阻抗的影響,基于Pearson相關(guān)性分析選擇與溫度強(qiáng)相關(guān)而與SOC弱相關(guān)的特征頻率,采用支持向量回歸(support vector regression, SVR)算法,將特征頻率對(duì)應(yīng)的阻抗分量作為特征向量,實(shí)現(xiàn)無需額外傳感器對(duì)電池內(nèi)部溫度的實(shí)時(shí)在線精確估計(jì)和監(jiān)測(cè)。

  1 實(shí)驗(yàn)

  1.1 阻抗實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

  為探究電池阻抗與溫度的關(guān)系,并為后續(xù)內(nèi)部溫度估計(jì)算法研究提供數(shù)據(jù)支撐,進(jìn)行不同溫度和SOC下的阻抗實(shí)驗(yàn),并建立數(shù)據(jù)集。

  實(shí)驗(yàn)選用四節(jié)Panasonic NCR18650B型號(hào)全新電池作為測(cè)試對(duì)象,基本參數(shù)如下:充、放電截止電壓分別為4.2、2.5 V;額定電壓為3.7 V;工作溫度為-20~60 ℃;標(biāo)稱容量為3.4 Ah;實(shí)際容量為3.0 Ah。實(shí)驗(yàn)采用深圳Bida公司的 BTS 5V10A 8通道充放電機(jī)和無錫華盛實(shí)驗(yàn)設(shè)備生產(chǎn)的高低溫交變濕熱恒溫箱。其中恒溫箱溫度波動(dòng)度為±0.5 ℃,熱電偶溫度測(cè)量分辨率為0.1 ℃,誤差小于0.5 ℃。采用恒溫箱精確控制電池溫度,同時(shí)將熱電偶緊貼于電池表面測(cè)量電池溫度,并在每次阻抗測(cè)試前將電池靜置在恒溫箱中充分換熱1 h,使電池表面溫度和其內(nèi)部溫度一致,因而可用電池表面溫度代替其內(nèi)部溫度??紤]到實(shí)際應(yīng)用,開發(fā)建立了大唐恩智浦阻抗測(cè)量芯片DNB1168的電池阻抗測(cè)量系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)所用的測(cè)試系統(tǒng)配置如圖1所示。

  為研究阻抗與電池內(nèi)部溫度及電池SOC之間的關(guān)系,在不同溫度和SOC下對(duì)電池進(jìn)行阻抗測(cè)試??紤]到阻抗測(cè)試的時(shí)效性和穩(wěn)定性,阻抗測(cè)試只考慮了中頻段(1 Hz~1 kHz)、高頻段(>1 kHz),忽略了低頻部分(<1 Hz)的阻抗。測(cè)試頻率范圍為1 Hz~7.8 kHz,每10倍頻程約12個(gè)頻率點(diǎn),共36個(gè)頻率點(diǎn)。電池SOC設(shè)定了從10%至100%共10個(gè)測(cè)試點(diǎn),測(cè)試溫度為-20 ℃至50 ℃的10個(gè)溫度點(diǎn)。為獲得具體SOC和溫度下的阻抗數(shù)據(jù),將電池放到截止電壓后以0.1 C充電至目標(biāo)SOC。隨后,電池在每個(gè)溫度設(shè)定下靜置1 h,使其充分換熱,然后通過阻抗測(cè)量芯片完成阻抗測(cè)定。

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圖1 阻抗測(cè)試設(shè)備示意圖

  1.2 阻抗實(shí)驗(yàn)結(jié)果

  實(shí)驗(yàn)獲得了10個(gè)SOC狀態(tài)點(diǎn)的10個(gè)不同溫度下的電池阻抗數(shù)據(jù)。為方便描述,文中所述阻抗虛部均為測(cè)量阻抗虛部的負(fù)值。以其中兩個(gè)典型工況(10%SOC下不同溫度、-20 ℃下不同SOC),從阻抗譜和實(shí)部、虛部及相位三個(gè)方面定性分析阻抗與電池溫度和SOC的關(guān)系。其中,阻抗實(shí)部與歐姆內(nèi)阻、SEI膜相關(guān)的電阻及電荷轉(zhuǎn)移電阻相關(guān)。電極表面形成雙電層電容,這部分容性特征反映在電池阻抗的虛部中[9]。相位是電池系統(tǒng)施加擾動(dòng)時(shí)觀察到的交流電壓相對(duì)于所觀察到的交流電流的提前時(shí)間的度量,反映了阻抗與容抗的相對(duì)變化趨勢(shì)。

  電池溫度與阻抗的關(guān)系由圖2(a)~(d)可見,在10%SOC下,歐姆阻抗在低溫段隨溫度升高而減小,在高溫段歐姆內(nèi)阻有少許增加,這部分增加主要由實(shí)驗(yàn)誤差引起。誤差來源包括測(cè)試夾具的接觸電阻、溫度對(duì)阻抗測(cè)試系統(tǒng)精度的影響,以及測(cè)試過程中實(shí)驗(yàn)電池為芯片供電導(dǎo)致電池SOC的少量下降。在阻抗譜中頻段,較高頻段半圓與SEI膜阻相關(guān),較低頻段半圓與電荷轉(zhuǎn)移阻抗相關(guān)。實(shí)驗(yàn)表明,溫度升高時(shí),與SEI和電荷轉(zhuǎn)移相關(guān)的兩個(gè)半圓明顯減小。前者是因?yàn)闇囟壬邥r(shí)電解液離子電導(dǎo)率增大,導(dǎo)致SEI膜阻減??;后者是因?yàn)闇囟冉档蛯?dǎo)致電化學(xué)反應(yīng)速率降低,使得法拉第電荷轉(zhuǎn)移電阻增加[10]。從阻抗實(shí)部、虛部和相位分量來看,不同頻率下的阻抗分量隨溫度變化程度不同,與溫度變化明顯的阻抗分量主要集中在中頻段(1 Hz~1 kHz),而高頻段(>1 kHz)不明顯。當(dāng)電池溫度升高時(shí),電解液的粘度降低,使得電解液離子電導(dǎo)率增大[4],電極表面的電化學(xué)反應(yīng)速度增加,因此伴隨著實(shí)部阻抗的增加。電池溫度升高導(dǎo)致電池容性增強(qiáng),因此虛部阻抗減小。相位隨溫度升高而減小,表明容抗相比于阻抗的減小。R. Srinivasan等[11]證明了電池內(nèi)部溫度與EIS相位之間的內(nèi)在關(guān)系。

  電池SOC與阻抗的關(guān)系如圖2(e)~(h)所示,在-20 ℃,阻抗譜中與電荷轉(zhuǎn)移相關(guān)的半圓弧隨SOC增大而減小,但SOC增大至約80%后,圓弧半徑隨SOC增大而增大。這是因?yàn)樵陔姵靥幱诘蚐OC或高SOC狀態(tài)下,電池內(nèi)部大部分鋰嵌入多孔電極中,導(dǎo)致電解液中活性鋰離子濃度下降,進(jìn)而降低了電荷轉(zhuǎn)移速度,使得電池阻抗增加。其中,阻抗實(shí)部在全頻段隨SOC變化不明顯且趨勢(shì)一致,阻抗虛部和相位僅在部分中低頻段(<40 Hz)與SOC有明顯變化。這表明SOC主要與電荷轉(zhuǎn)移過程有關(guān),而對(duì)SEI膜阻的貢獻(xiàn)較小。

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(a)~(d)10%SOC下不同溫度阻抗譜;(e)~(h)-20 ℃下不同SOC阻抗譜

圖2 EIS測(cè)試結(jié)果

  綜上所述,在中低頻段,電池阻抗實(shí)部、虛部和相位均隨溫度變化而變化,但相比之下阻抗分量與SOC變化程度不明顯。因此,有望通過進(jìn)一步分析阻抗與溫度和SOC的相關(guān)性,選擇與溫度相關(guān)性強(qiáng)而與SOC相關(guān)性弱的頻率點(diǎn),對(duì)電池進(jìn)行針對(duì)性阻抗測(cè)試,實(shí)現(xiàn)在不同SOC狀態(tài)準(zhǔn)確估計(jì)電池內(nèi)部溫度。

 2 相關(guān)性分析

  為尋找阻抗與溫度強(qiáng)相關(guān)而與SOC弱相關(guān)的頻率,本節(jié)進(jìn)行阻抗分量與電池溫度及SOC之間的相關(guān)性分析。

  2.1 阻抗與溫度、SOC的相關(guān)性分析

  Pearson相關(guān)系數(shù)可以反映兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向,以此作為衡量阻抗的實(shí)部、虛部和相位與電池溫度和SOC之間相關(guān)性的指標(biāo)。對(duì)X和Y兩個(gè)變量,Pearson相關(guān)系數(shù)r表示為[12]:

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  式中:和為X和Y的平均值。

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圖3 不同SOC下阻抗實(shí)部(a)、虛部(b)和相位(c)與溫度的相關(guān)性;不同溫度下阻抗實(shí)部(d)、虛部(e)和相位(f)與SOC的相關(guān)性,綠色標(biāo)注為所選有效頻點(diǎn)的分布區(qū)間

  圖3(a)~(c)為不同SOC下阻抗實(shí)部、虛部和相位與溫度的 Pearson 相關(guān)性絕對(duì)值??梢园l(fā)現(xiàn),阻抗實(shí)部、虛部和相位與溫度強(qiáng)相關(guān)的頻點(diǎn)分別集中在中低頻(1~100 Hz)、中高頻(10 Hz~7.8 kHz)、中頻(10 Hz~1 kHz)。三者與溫度強(qiáng)相關(guān)部分在中頻段有重疊,且各自在不同SOC下的相關(guān)性變化趨勢(shì)基本保持一致,這對(duì)于后續(xù)有效頻率點(diǎn)選擇是有利的。

  另一方面,SOC相關(guān)性在不同溫度點(diǎn)呈現(xiàn)不規(guī)則分布,如圖3(d)~(f)所示。對(duì)于阻抗實(shí)部,在中高頻段(100 Hz~7.8 kHz)的不同溫度下,其與SOC相關(guān)性保持較穩(wěn)定的弱相關(guān)。在中低頻段(<100 Hz),其與SOC相關(guān)性受低溫影響較大。對(duì)于阻抗虛部和相位,在絕大多數(shù)頻段,SOC與阻抗的相關(guān)性隨溫度變化程度較大,且具有較強(qiáng)相關(guān)性。但存在部分頻點(diǎn)其相關(guān)性受溫度影響較小,具有較弱相關(guān)性。這表明,雖然在某些頻段阻抗分量的絕對(duì)值變化不大,但阻抗分量與SOC仍具有較強(qiáng)相關(guān)性,因此,在考慮溫度與阻抗的關(guān)系時(shí),不可簡(jiǎn)單忽略SOC的影響。

  對(duì)于單頻阻抗溫度估計(jì)方法,是找一個(gè)頻率,在該頻率下阻抗實(shí)部、虛部、相位中的一個(gè)與溫度強(qiáng)相關(guān)但與SOC弱相關(guān),通過擬合該頻率的阻抗分量與溫度的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行內(nèi)部溫度估計(jì)。但根據(jù)相關(guān)性結(jié)果可知,滿足兩種相關(guān)性條件的頻率點(diǎn)只在部分溫度或SOC狀態(tài)下存在。換言之,當(dāng)溫度或SOC變化后,該頻率阻抗分量的這種相關(guān)性條件可能不再滿足。所以,基于單頻阻抗分量不足以精確估計(jì)所有SOC下的電池內(nèi)部溫度。因此,有必要尋找一種方法來篩選出多個(gè)有效頻率點(diǎn),其阻抗實(shí)部、虛部、相位與溫度相關(guān)性較強(qiáng)且與SOC相關(guān)性較弱,使得在不同溫度下,阻抗實(shí)部、虛部、相位中至少有一個(gè)分量仍然滿足這兩個(gè)相關(guān)性條件,或者能夠綜合利用多個(gè)頻點(diǎn)的阻抗分量以弱化SOC對(duì)內(nèi)部溫度估計(jì)的干擾。

  2.3 阻抗有效測(cè)試頻點(diǎn)選擇

  基于上述思想,本文采用多個(gè)頻率的阻抗進(jìn)行電池內(nèi)部溫度估計(jì)。需要注意的是,阻抗測(cè)量芯片DNB1168執(zhí)行掃頻測(cè)試,每個(gè)頻點(diǎn)測(cè)試周期為1 s。如果選擇頻點(diǎn)過多,會(huì)導(dǎo)致阻抗測(cè)試時(shí)間過長(zhǎng),車載BMS硬件系統(tǒng)內(nèi)存空間占用過高,不利于電池動(dòng)態(tài)工況下阻抗的準(zhǔn)確在線測(cè)試。但如果阻抗測(cè)試頻點(diǎn)過少,可能導(dǎo)致電池內(nèi)部溫度估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性降低。

  為此,本文使用3個(gè)有效頻率測(cè)試點(diǎn),阻抗測(cè)量周期僅需3 s。在此期間因電壓弛豫、溫度和SOC變化引起的阻抗誤差可被忽略,從而保證阻抗測(cè)量的準(zhǔn)確性。為了最大化利用阻抗分量信息,將每個(gè)頻點(diǎn)對(duì)應(yīng)的阻抗實(shí)部、虛部和相位作為算法模型的輸入,可以獲得9個(gè)維度的特征向量。在篩選有效頻率點(diǎn)時(shí),要求其阻抗分量滿足與溫度較強(qiáng)相關(guān)且與SOC較弱相關(guān)的特征。具體方法如下所述。

  首先,對(duì)于每個(gè)頻率,在不同SOC下,將其阻抗實(shí)部、虛部、相位與溫度的相關(guān)性求和,得到不同頻率下的總溫度相關(guān)性;同時(shí),在不同溫度下,將其阻抗實(shí)部、虛部、相位與SOC的相關(guān)性求和,得到不同頻率的總SOC相關(guān)性。然后,綜合評(píng)估每個(gè)頻率的實(shí)部、虛部、相位與溫度和SOC的相關(guān)性。具體為,對(duì)于第i個(gè)頻率點(diǎn)f(i),按照式(2)計(jì)算其綜合評(píng)分S(i):

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  式中:Preal、Pimag、Pphase分別表示溫度與實(shí)部、虛部、相位的相關(guān)性;Qreal、Qimag、Qphase分別表示SOC與實(shí)部、虛部、相位的相關(guān)性;a、b為權(quán)重因子,用于衡量溫度和SOC的影響比重,通過網(wǎng)格搜索方式確定。經(jīng)大量分析,本文推薦a=1.2、b=0.4。

  將得到的綜合相關(guān)性評(píng)分排序,取最高的3個(gè)分值對(duì)應(yīng)的頻率點(diǎn),將其作為溫度估計(jì)模型的有效頻率點(diǎn),結(jié)果如圖4所示。這樣篩選出的頻率點(diǎn),能夠在實(shí)部、虛部和相位3個(gè)阻抗分量上均保證與溫度的較強(qiáng)相關(guān)性和SOC較弱相關(guān)性,從而最大化利用每個(gè)頻點(diǎn)的阻抗分量。

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圖4 綜合相關(guān)性評(píng)分

  根據(jù)以上方法,本文確定的3個(gè)有效頻率點(diǎn)為34、43、55 Hz。將所篩選的有效頻率點(diǎn)阻抗在阻抗譜中用紅色標(biāo)出,這部分阻抗普遍位于SEI膜引起的第一個(gè)半圓,如圖5所示。從電池內(nèi)部機(jī)理分析,這部分阻抗反映了電池SEI膜阻的變化。由于SEI膜阻隨溫度變化,而幾乎不隨SOC變化,因此使用這部分頻段可減弱SOC對(duì)阻抗的影響。從相關(guān)性角度分析,將所得3個(gè)頻率點(diǎn)所在頻段在圖3中標(biāo)出,可以看到,所篩選的阻抗實(shí)部、虛部和相位的有效頻率點(diǎn)均分布在與溫度相關(guān)性較高、而同時(shí)與SOC相關(guān)性較弱的頻段。因此,所篩選的頻點(diǎn)滿足作為電池內(nèi)部溫度估計(jì)的特征向量的要求。在后續(xù)算法模型中,可將這些頻率對(duì)應(yīng)的阻抗值作為輸入特征,而相對(duì)應(yīng)的溫度作為標(biāo)簽值,從而建立預(yù)測(cè)關(guān)系。需要提及的是,阻抗測(cè)試系統(tǒng)引起的誤差對(duì)于中低頻部分阻抗的影響較小,仍然可以根據(jù)中頻段阻抗值區(qū)分不同溫度,因而不影響后續(xù)對(duì)內(nèi)部溫度估計(jì)算法的討論。

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圖5 有效頻點(diǎn)在阻抗譜中的分布

 3 基于SVR的內(nèi)部溫度估計(jì)

  根據(jù)上一節(jié)的分析,溫度和SOC對(duì)電池阻抗的影響存在復(fù)雜的耦合關(guān)系,因此,在SOC動(dòng)態(tài)變化的情況下,通過數(shù)學(xué)建?;虿楸淼确椒y以準(zhǔn)確估計(jì)電池內(nèi)部溫度。為此,本文提出一種估計(jì)電池內(nèi)部溫度的新方法,將3個(gè)有效頻率點(diǎn)的阻抗實(shí)部、虛部和相位作為輸入特征,通過SVR算法實(shí)現(xiàn)在不同SOC下準(zhǔn)確估算電池內(nèi)部溫度。

  3.1 SVR算法介紹

  SVR是支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)在回歸問題中的應(yīng)用,其核心目標(biāo)是找尋一種函數(shù),該函數(shù)能夠逼近目標(biāo)值,并保證預(yù)測(cè)誤差在一定閾值之內(nèi),同時(shí)保證函數(shù)結(jié)構(gòu)盡可能平滑[13-14]。該方法適用于小樣本、非線性場(chǎng)景,具有魯棒性高、泛化能力強(qiáng)、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。因此,本文采用SVR進(jìn)行電池內(nèi)部溫度估計(jì)。

  在算法特征提取中,將特征向量存儲(chǔ)在向量x =(x1, x2,…, xr),與之對(duì)應(yīng)的溫度值存儲(chǔ)在向量y中,原始數(shù)據(jù)樣本表示為T={x1, y1),(x2, y2),…,(xn, yn)},其中r表示特征向量維度,n表示樣本總量。SVR估計(jì)電池內(nèi)部溫度的過程,即為構(gòu)造一個(gè)函數(shù)f(x),使其值盡可能接近y。徑向基函數(shù)(radial basis function, RBF)是支持向量回歸中常用的核函數(shù)之一,其非線性映射能力強(qiáng)、參數(shù)少、擬合能力強(qiáng),因此本文選其作為SVR算法的核函數(shù)。

  3.2 算法流程

  Step1:特征頻率選擇

  算法流程如圖6所示。根據(jù)2.3節(jié)所述方法,引入所選定的3個(gè)最佳頻率點(diǎn),并獲得每個(gè)頻率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的阻抗實(shí)部、虛部和相位。模型輸入特征向量由這些阻抗參數(shù)構(gòu)成,即x =(p1, p2, p3, r1, r2, r3, m1, m2, m3),其中p為阻抗相位,r為阻抗實(shí)部,m為阻抗虛部。同時(shí),將對(duì)應(yīng)的溫度作為模型的輸出目標(biāo)值,記作y。通過這種方法,共整理獲得400組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

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圖6 基于SVR的電池內(nèi)部溫度估計(jì)算法框架

  Step2:數(shù)據(jù)預(yù)處理

  對(duì)Step1整理得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理以減小量綱影響,并隨機(jī)地打亂數(shù)據(jù)集以消除可能的順序效應(yīng)。為了評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力,采用了五折交叉驗(yàn)證方法。將數(shù)據(jù)集分為五個(gè)盡量相等的部分,其中四份作為訓(xùn)練集,剩下一份作為測(cè)試集。在此過程中,保證每份數(shù)據(jù)都有機(jī)會(huì)作為測(cè)試集被使用,從而評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能。

  Step3:模型優(yōu)化

  SVR模型的性能受到3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的影響:懲罰參數(shù)C、誤差容忍度ε、核函數(shù)的參數(shù)γ。本文引入貝葉斯優(yōu)化算法,對(duì)SVR模型的3個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,尋找最佳SVR模型的參數(shù)組合。性能評(píng)估主要基于均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、擬合優(yōu)度 R2和百分比誤差δ[15],這些評(píng)估指標(biāo)共同衡量了模型預(yù)測(cè)與實(shí)際測(cè)量值之間的一致性。

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  式中:yi為實(shí)際值;為第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值。

  3.3 結(jié)果與討論

  3.3.1 SVR估計(jì)結(jié)果

  基于上述流程,采用五折交叉驗(yàn)證對(duì)SVR算法進(jìn)行離線訓(xùn)練和測(cè)試,獲得各個(gè)數(shù)據(jù)分布下的估計(jì)溫度,并計(jì)算誤差平均值,以衡量算法在各數(shù)據(jù)分布下的平均性能,如表1所示。其中,估計(jì)溫度平均RMSE、平均MAE、平均δ分別為2.0 ℃、1.4 ℃和4.7%。結(jié)果表明,結(jié)合多頻點(diǎn)阻抗實(shí)部、虛部和相位的SVR模型在估計(jì)電池內(nèi)部溫度的精度和穩(wěn)定性上均有良好表現(xiàn)。

表1 基于多頻阻抗分量的SVR模型估計(jì)誤差

  將各數(shù)據(jù)分布下電池估計(jì)結(jié)果與實(shí)際溫度繪制在笛卡爾坐標(biāo)系中,如圖7所示。預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)溫度用一次線性擬合,擬合優(yōu)度R2為0.99。結(jié)果表明,該模型對(duì)于不同數(shù)據(jù)分布下的電池內(nèi)部溫度估計(jì)一致性較好。但是,在高溫時(shí),部分點(diǎn)偏離整體趨勢(shì),一方面是因?yàn)闃O端溫度影響電池化學(xué)反應(yīng),導(dǎo)致阻抗特性的非線性變化;另一方面是由于阻抗測(cè)試設(shè)備在高溫下的系統(tǒng)誤差引起。在高溫下,阻抗變化率隨溫度升高而降低,且阻抗絕對(duì)值越來越小,這部分誤差最終影響了內(nèi)部溫度估計(jì)高溫段的結(jié)果。

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圖7 基于多頻阻抗分量的SVR模型電池內(nèi)部溫度估計(jì)結(jié)果

  3.3.2 與其他方法的對(duì)比

  為了評(píng)估本文提出的算法效果,基于本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)比了文獻(xiàn)中的內(nèi)部溫度估計(jì)算法。分別采用二段線性函數(shù)[5]、多項(xiàng)式函數(shù)[16]擬合單頻阻抗分量與溫度的關(guān)系,在不同SOC下進(jìn)行內(nèi)部溫度估計(jì)。

  選擇的最佳頻率點(diǎn)為93 Hz,該點(diǎn)阻抗實(shí)部的平均值(不同SOC和不同溫度下)與溫度和SOC的Pearson相關(guān)性分別為0.85、-0.15,滿足與溫度強(qiáng)相關(guān)而與SOC弱相關(guān)特征。將該頻率所有SOC點(diǎn)的阻抗實(shí)部取平均值,作為函數(shù)擬合的自變量x。與之對(duì)應(yīng)的溫度值作為因變量y。在選取的5個(gè)SOC點(diǎn),分別采用兩段線性函數(shù)、多項(xiàng)式函數(shù)擬合y = f(x)。各SOC點(diǎn)的誤差評(píng)估指標(biāo)RMSE、MAE、δ和R2見表2。將兩種方法得到的估計(jì)溫度和實(shí)際溫度繪制在笛卡爾坐標(biāo)系中,如圖8所示。

  由于SVR算法的數(shù)據(jù)集隨機(jī)分布,因此表1中SVR模型的平均誤差評(píng)估指標(biāo)可以認(rèn)為是電池在任意SOC下得到的結(jié)果。對(duì)比SVR的平均誤差評(píng)估指標(biāo)與二段線性函數(shù)、多項(xiàng)式函數(shù)在不同SOC下估計(jì)溫度得到的平均誤差估計(jì)指標(biāo),以評(píng)估不同算法的精度和穩(wěn)定性??梢园l(fā)現(xiàn),前者在RMSE、MAE、δ各項(xiàng)誤差指標(biāo)上都明顯優(yōu)于后者,說明本文提出的基于多頻阻抗分量的SVR模型對(duì)電池內(nèi)部溫度估計(jì)具有更好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

表2 基于單頻阻抗、二段線性擬合或多項(xiàng)式擬合的溫度估計(jì)誤差

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圖8 基于二段線性擬合(a)和多項(xiàng)式擬合(b)的溫度估計(jì)結(jié)果

 4 結(jié)論

  對(duì)鋰離子電池內(nèi)部溫度的有效監(jiān)測(cè)是保證電池正常工作、延長(zhǎng)使用壽命和預(yù)防熱失控的重要手段。本文基于EIS測(cè)試,針對(duì)電池內(nèi)部溫度估計(jì)進(jìn)行了相關(guān)研究。首先,基于所開發(fā)的小型化阻抗測(cè)量系統(tǒng),進(jìn)行了鋰離子電池對(duì)不同溫度和SOC下的電池阻抗測(cè)試,建立了涵蓋電池內(nèi)部溫度、SOC與阻抗關(guān)系的數(shù)據(jù)集。然后,分析了電池阻抗隨溫度變化的規(guī)律,闡釋了電池SOC影響其阻抗的具體表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)阻抗對(duì)電池內(nèi)部溫度變化敏感,且電池SOC對(duì)阻抗的影響不可忽略。據(jù)此綜合考慮阻抗與溫度和SOC的相關(guān)性,提出了一種篩選有效特征頻率的方法。最后,提出了一種基于有效頻率測(cè)試的阻抗實(shí)部、虛部和相位特征數(shù)據(jù),并采用結(jié)合貝葉斯參數(shù)優(yōu)化的支持向量回歸模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電池內(nèi)部溫度的準(zhǔn)確估計(jì)。經(jīng)測(cè)試驗(yàn)證:該模型溫度估計(jì)均方根誤差為2.0 ℃,平均絕對(duì)值誤差為1.4 ℃,平均百分比誤差為4.7%。本文基于EIS的SVR內(nèi)部溫度估計(jì)模型具有較高的估計(jì)精度和穩(wěn)定性,可為電池內(nèi)部溫度在線估計(jì)研究提供參考。


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