[發明專利]一種基于充電過程特征注意力的電池壽命預測方法

有效

• 申請號: 202011394228.5
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112666480B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 楊熠欣
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/367
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 張海平

本發明公開了一種基于充電過程特征注意力的電池壽命預測方法，包括：1)采集a個鋰離子電池全壽命充放電循環中的充電過程的溫度、電流及端電壓數據；2)進行按容量對齊的循環溫度、電流及端電壓數據處理；3)將步驟2)的數據處理結果輸入到三維?二維混合卷積模型中；4)將三維?二維混合卷積模型輸出的特征圖輸入到充電特征注意力模型中，按特征空間分布自動學習不同特征對電池壽命的相關性及顯著性，然后對其輸入特征進行加權后輸出特征注意力加權融合特征圖；5)將輸出的特征注意力加權融合特征圖輸入到二維卷積層中進行特征提取，再將提取的特征經感知層處理，得最終預測的電池壽命，該方法能夠準確預測鋰離子電池的壽命。

技術領域

本發明屬于電池壽命預測技術領域，涉及一種基于充電過程特征注意力的電池壽命預測方法。

背景技術

由于低污染、高能量密度、高功率密度和長循環壽命等優點，鋰離子電池在軍事電子產品、航空電子器件、電動汽車以及各種便攜式電子裝置(例如筆記本電腦、數碼相機、平板電腦、手機等)等領域內有廣泛應用，已基本取代了鎳鎘電池、鎳氫電池等，是目前主要的儲能器件。

受內外部環境負載的影響，鋰離子電池的性能會逐漸退化，具體表現為容量衰退及內阻增加。在電池的使用壽命內，其電性能會隨著電池剩余使用壽命(RUL)的變化而變化。當鋰離子電池的性能下降超過一定的閾值時，可能會出現性能迅速下降或災難性故障等嚴重后果。因此，電池壽命的準確預測有助于加速電池的發展，對提出更科學的電池管理體系至關重要。

目前國內外主流研究大都采用數據驅動的預測方式，由于電池內部的電化學行為和化學性質難以監測，大部分研究通過提取數據的統計學特征進行預測，然而，哪些特征能準確描述電池循環壽命尚未明確；循環壽命與電池的放電容量密切相關，因此目前大多采用放電數據進行預測，然而在實際過程中的放電過程首先要保證設備的使用需求，是高度隨機和動態的，基于放電數據的預測在現實中難以實現，只能通過只能用于臺架離線測試，無法用于電池壽命的在線預測。

專利文獻CN108037463B(申請號：201711345909.0)公開了一種鋰離子電池壽命預測方法，涉及鋰離子電池技術領域。該方法通過對相同型號在役或退役電池運行數據進行收集，建立包括電池運行溫度、電池放電倍率、電池內阻以及總使用壽命參數的數據庫，以此建立以電池運行溫度、電池放電倍率、電池內阻為參數的電池壽命預測線性回歸函數模型，并引入修正系數(所述電池在i時刻下電池放電容量的平均值與當前放電容量的比值)，將特定型號的上述參數代入回歸模型，乘以修正系數，得到電池的總使用壽命。

然而，在該專利中，(1)建立了線性回歸模型用于預測電池壽命，而電池壽命與電池相關特性有強烈的非線性關系；(2)該方法采用放電倍率進行預測，而在實際使用中，放電倍率受使用需求影響很大；(3)該方法只能預測數據庫中已收集的特定型號電池，預測前需收集大量電池數據建立數據庫；(4)電池預測依賴于數據庫中篩選相同型號的電池數據確定，然而不同使用工況下的相同型號電池壽命有巨大差異。

鋰離子電池的非線性退化、循環性和廣泛的可變性，以及工作負載和環境等隨機條件的影響，對鋰離子電池的壽命預測提出了挑戰。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供了一種基于充電過程特征注意力的電池壽命預測方法，該方法能夠準確預測鋰離子電池的壽命。

為達到上述目的，本發明所述的基于充電過程特征注意力的電池壽命預測方法包括以下步驟：

1)采集a個鋰離子電池全壽命充放電循環中的充電過程的溫度、電流及端電壓數據；

2)進行按容量對齊的循環溫度、電流及端電壓數據處理；

3)將步驟2)的數據處理結果輸入到三維-二維混合卷積模型中，對不同充電循環溫度、電流及端電壓進行先三維后二維的混合卷積特征提取；