基于GA-ELM的鋰離子電池RUL間接預測方法

陳則王，李福勝，林 婭，楊 柯，王友仁

(南京航空航天大學 自動化學院，江蘇 南京 211106)

1 引 言

鋰離子電池具有貯存壽命長、開路電壓高(平均 3.7 V)、自放電率低(平均每年低于20%)、工作溫度范圍寬、零污染和安全性能好等優越性能[1,2]，在導彈、魚雷等軍用設備，飛機、航天器等空天設備以及電動汽車、電站儲能系統等領域被大量的使用。因此，準確估計出電池剩余壽命，實時掌握電池壽命狀態信息，及時更換失效電池，對上述提及的應用來說至關重要。

現有的國內外鋰電池剩余使用壽命(remainning useful life，RUL)預測方法通常分為兩大類。一是基于模型的方法，即通過建立一個數學模型來表示鋰電池性能退化的過程;基于模型的RUL預測方法可進一步分為退化機理模型、等效電路模型和基于經驗模型3類方法。然而，由于鋰離子電池的電化學行為運行機理十分復雜，易受外部條件比如運行工況的變化、意外碰撞以及溫度變化的干擾，要構建準確的數學或者物理模型比較困難。二是基于數據驅動的方法[3]，該方法首先通過各種測量手段獲得電池在運行工況下的性能退化數據，然后通過對性能退化數據分析，找尋電池性能退化的規律，根據性能退化規律來預測電池的剩余使用壽命，如卡爾曼濾波算法[4]、AR(auto-regressive)一類時間序列模型[5]、人工神經網絡[6]、支持向量機[7]、相關向量機[8]、高斯過程回歸[9]等方法。數據驅動方法無需深入了解鋰電池內部機理，只需要對電池內部退化機理有定性的認識，避免了對電池內部復雜的退化機理進行過多的研究?！?br>