[发明专利]一种基于GPR带有不确定区间的锂离子电池循环寿命间接预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电池寿命预测方法。

背景技术

锂离子电池虽然是一种能量存储和转换设备，但它并不是可以无限使用的，即它的循环使用寿命是有限的，这是因为电池的性能会随着电池的使用而逐渐下降。

锂离子电池是一种可充电电池，它主要依靠锂离子在正极和负极之间移动来工作，整个电池的化学动力来自于它两个电极化学势的差异。蓄电池充电时将电能转换为化学能存储在电池中，放电时则将化学能转换为电能供负载使用。由于两种能量转换的可逆性，似乎充放电的循环过程是无限的，其实不然，这是因为充放电的循环过程中，电池内部会发生一些不可逆的过程，导致内部阻抗、输出电流等的变化，引起电池容量的衰减，从而影响了电池的循环使用寿命。

锂离子电池在循环充放电过程中，电池内部会发生一些不可逆的化学反应过程，导致电极上“嵌入/脱出”的Li+的损失，从而使电池内部阻抗提高，直接表现为电池开路电压的下降。

利用电阻阻抗谱法测得电池内阻阻抗包括电荷转移电阻RCT、Warburg阻抗RW和电解质电阻RE，其中Warburg阻抗RW对电池退化过程的影响微不足道，故可忽略。NASA的PCoE研究中心经过分析大量的实验数据发现，电池容量与内部阻抗之间具有高度的线性相关性，电池容量随着电池的老化过程将会逐渐退化，即每次充放电循环后的电池容量会逐渐下降，从而达不到额定容量，因此可以利用电池容量的退化作为电池循环使用寿命的主要表征，但是由于锂电池寿命的预测具有的历史数据少、模型难建立、不确定性的缺点，而无法实现锂电池循环寿命预测。

发明内容

本发明为了解决现有方法无法实现锂电池循环寿命预测的问题，提出了一种基于GPR带有不确定区间的锂离子电池循环寿命间接预测方法。

本发明所述一种基于GPR带有不确定区间的锂离子电池循环寿命间接预测方法，该方法的具体步骤为：

步骤一、采集待测电池的冲放电周期次数x、每个充放电周期的放电压电及电池容量和每个充放电周期放出的电量z，

步骤二、根据采集待测电池的冲放电周期次数x和每个充放电周期的放电电压及电池容量计算出对应的等压降放电时间差，获得等压降放电时间序列y；

步骤三、采用ESN算法，利用等压降放电时间序列y和每次充放电后的电池的剩余容量数据z进行退化建模，获得基于ESN的退化模型；

步骤四、采用高斯过程回归的建模方法，利用充放电周期次数x及电池充放电周期对应的等压降放电时间序列y建立基于GPR的等压降放电时间预测模型；

步骤五、将等压降放电时间序列数据y和每个放电周期放出的电量z的数据集作为训练集进行基于ESN的退化模型训练，将电池的充放电周期次数x和等压降放电时间序列y的数据集作为训练数据进行基于GPR的等压降放电时间预测模型训练，获得等压降放电时间预测模型，其中N为正整数；

步骤六、将下N₁个冲放电周期次数集输入基于GPR的等压降放电时间预测模型，获得等压降放电时间的预测值

步骤七、将获得等压降放电时间的预测值代入基于ESN的退化模型，获得下N₁个放电周期的电池的放电容量

步骤八、将电池的初始容量减去下N₁个充放电周期的电池的放电容量后的电池的剩余容量值与电池容量的失效阈值进行比较，判断电池的剩余容量值是否等于电池容量的失效阈值，是则将充放电周期N作为电池的剩余寿命，完成基于GPR带有不确定区间的锂离子电池循环寿命的间接预测，否则执行步骤九；

步骤九、将电池的剩余容量值与电池容量的失效阈值进行比较，如果电池的剩余容量值大于电池容量的失效阈值，则令N=N+N₁，返回执行步骤五，如果电池的剩余容量值小于电池容量的失效阈值，则令N₁=N-N₂，返回执行步骤五，其中N₂为小于N₁的正整数。

本发明采用ESN算法与高斯过程回归的建模方法结合，采用GPR算法建立等压降放电时间序列预测模型来预测未来时刻的等压降放电时间序列，最后将预测得到的等压降放电时间序列输入到锂离子电池的退化模型，从而实现对下N₁个时刻的电池容量的预测，进而实现对锂离子电池循环寿命间接预测。

附图说明

图1基于ESN的NASA锂离子电池的退化建模验证曲线图，图中，曲线1为估计值曲线，曲线2为真实值曲线；