基于融合方法的電動汽車動力電池容量衰退預測模型構建與優化

摘要：為了構建和優化基于融合方法的動力電池容量衰退預測模型，以準確預測電池容量衰退過程，采用融合方法將機器學習算法和物理模型相結合，通過多種數據源的綜合使用來構建容量衰退預測模型。首先，收集并分析實際電池操作數據，充放電過程、溫度變化等；然后，利用機器學習算法對數據進行特征提取、模式識別和建模，從而揭示電池容量衰退規律；最后，結合物理模型對電池內部參數進行估計，并與機器學習模型進行融合，獲得更準確的容量衰退預測結果。

關鍵詞：融合方法；電動汽車動力電池；容量衰退；預測模型

中圖分類號：TM912 收稿日期：2023-05-15

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.10.003

1 前言

電池容量衰退是電池性能逐漸惡化的主要原因之一，其準確預測對于電池管理系統的優化和電動汽車的可靠性具有重要意義。然而，由于電池衰退過程受到電池自身復雜特性以及操作環境等多種因素的影響，傳統的衰退預測方法往往存在精度不高的問題。在這種背景下，單一方法往往無法全面考慮電池的多個影響因素，導致預測精度較低。因此，電動汽車需要融合機器學習算法和物理模型的優點，通過綜合使用多源數據進行建模和分析，以期實現更為準確的容量衰退預測。

2 提出問題

2.1 電動汽車動力電池容量衰退問題的重要性

首先，了解電動汽車動力電池容量衰退問題能夠影響消費者對電動汽車的認知和購買決策。動力電池容量衰退是指電池儲存和輸出電能能力下降的過程。隨著使用時間的增加和充電循環的重復，電池的性能會逐漸減弱，并使得電動汽車的續航里程減少。如果消費者對動力電池容量衰退問題缺乏了解，可能導致消費者在日常使用中出現意外沒有電量可用的情況，給出行者帶來不便。

2.2 傳統動力電池容量衰退預測方法的不足之處

傳統方法往往基于簡單的經驗模型或統計方法來進行容量衰退預測。這些模型通常只考慮電池的時間使用效應，沒有充分考慮電池的實際工作情況、操作環境以及具體的負荷需求[1]。因此，這些模型難以準確地捕捉到電池容量衰退過程中的非線性變化和復雜機制。

2.3 提出基于融合方法的動力電池容量衰退預測問題

基于融合方法的動力電池容量衰退預測是一個具有技術性方向的重要問題。隨著電動汽車和可再生電力系統的迅速發展，電池容量衰退對電動汽車性能、續航里程和使用壽命等方面產生了重要影響。目前傳統的容量衰退預測方法存在準確性和可靠性的不足之處，因此急需尋找一種更為有效的方法來解決這個問題。

3 問題分析

3.1 動力電池容量衰退的影響因素分析

a.使用循環次數：電池的使用次數是直接影響容量衰退的重要因素之一。每次充放電循環后，電池都會有一定程度的電荷損失，導致總容量逐漸減少。因此，頻繁的充放電循環和深度放電會加速電池容量的衰退。

b.充放電速率：電池在高充放電速率下容易出現容量衰減。高速率充電或放電會加劇電池內部反應和電化學過程，導致電池材料的損耗和改變，從而降低電池容量。對于電動汽車來說，快速充電和大功率輸出時的高速率操作可能會增加電池容量衰退風險。

c.循環深度：循環深度指的是每次充放電周期中電池的充電和放電程度。越深的放電循環往往會帶來更大的容量損失，與淺放電循環相比。深度放電會引發更多的電化學反應和物質漫散，進而導致電池材料的改變和損耗。

綜上所述，動力電池容量衰退受到多個因素的綜合影響。在電動汽車應用中，為了最大限度地延長電池的使用壽命和性能，要合理控制充放電循環次數和速率，保持適宜的工作溫度范圍，避免過度深度放電和人為因素造成的過充現象。

3.2 傳統預測方法的局限性分析

許多傳統預測方法基于統計模型，如時間序列分析、回歸分析等。這些模型假設未來的趨勢和規律與歷史數據相關，在穩定的環境下預測效果良好。然而，當市場環境變動較大或存在非線性關系時，這些方法的準確性會受到很大的影響。

3.3 融合方法在動力電池容量衰退預測中的潛力分析

融合方法整合多種數據來源，包括歷史實驗數據、實際工作環境記錄、外部環境條件等。通過結合不同類型的數據，更全面地了解電池的工作狀態和因素對容量衰退的影響，從而提高預測的精確度。融合方法結合了物理模型和機器學習算法的優勢。物理模型基于電池內部物理過程和材料特性來描述容量衰退的機制，而機器學習算法則能夠捕捉到更復雜的非線性關系和預測變量之間的隱性模式。通過將二者相互結合，充分發揮技術優勢，提高容量衰退預測的準確性和可靠性。

4 解決方案

4.1 數據采集和預處理

假設需要監測某款電動汽車的動力電池容量，并采集每天一次的數據。選擇以下幾個關鍵參數進行監測和記錄：入庫電量（State of Charge， SOC），表示電池中還剩余的電能百分比，在0%到100%之間。放電時間（Discharge Time），表示電池從滿電狀態下車輛行駛的時間長度（單位：h）。充電時間（Charge Time），表示將電池從空狀態充滿所需要的時間長度（單位：h）。在電池容量數據的采集過程中，需要每天記錄三項參數數據，并將其保存于數據庫內[2]。在數據采集后，進行預處理來處理可能存在的異常值和缺失值。基于融合方法的電動汽車動力電池容量數據采集如表1所示。

如表1所示，通過基于融合方法的數據采集，獲得更全面、準確的動力電池容量數據，用于后續的容量衰退分析和預測。在數據采集過程中，還需關注數據的準確性和一致性，以最大程度地避免異常值和缺失值的影響。預處理階段還探索其他的數據清洗和校正方法，以保證最終數據的質量和可靠性，并提高對動力電池容量衰退的預測能力。

4.2 特征工程和選擇

電動汽車動力電池容量是指儲存和供應給電動機的電能的能力，它是衡量電動汽車續航里程和性能的重要指標[3]。因此，針對電動汽車動力電池容量的特征工程和選擇非常關鍵。特征工程在數據預處理階段非常重要。通過對動力電池容量相關數據進行收集和分析，提取出一些有意義的特征。比如，使用數據挖掘技術，將原始數據進行降維處理，獲得更少但更有效的特征。

4.3 單一預測模型構建

構建電動汽車動力電池容量衰退預測模型是為了預測和估計電動汽車電池容量隨時間的變化，以便合理管理和維護電池系統。

a.采用一些常見的數學模型來描述電池容量的衰退。其中，常用的模型之一是入庫電量（SOC）方法。該方法假設電池容量隨著SOC的變化而變化，SOC使用以下公式進行表述：

SOC=（R/T）×100% （1）

式中，R為電池的剩余電量，單位為Ah；T為電池的總電量，單位為Ah，在已知電池總電量和已放電時間的情況下，可以通過計算得到電池的剩余電量。另外一個常用的模型是里程衰減方法，基于實際行駛的里程來估計電池容量的衰退。該方法假設每一次行駛都會對電池容量產生一定程度的損耗，并使用以下公式進行描述：

[SOH=（Qn/Qd）]×100% （2）

式中，Qn表示新電池的額定容量，電池的額定容量是指電池在環境溫度為20 ℃+-5 ℃條件下，以5 h率放電至終止電壓時所應提供的電量，單位為A·h，Qd表示當前電池的實際容量，單位為A·h。

b.除了以上提到的模型，還可以使用神經網絡、支持向量回歸和回歸樹等機器學習算法構建預測模型。這些算法可以自動捕捉非線性關系和特征之間的復雜關系，并進行準確的預測。要構建可靠的衰退預測模型，需要收集足夠數量和質量的數據，并對數據進行預處理和特征工程。預處理包括去除異常值、填充缺失值和數據標準化等步驟。特征工程則是為了提取和選擇對預測任務有用的特征，包括SOC、溫度、環境因素和行駛模式等。

c.通過評估和驗證預測模型的準確性和穩定性，確定最佳的模型，并應用于實際的電池管理系統中。這將幫助電動車制造商和使用者更好地理解電動汽車電池容量的變化趨勢，提前做好維護和替換措施，延長電池的使用壽命，優化電動車的性能和可靠性。

4.4 融合方法的預測模型構建

融合方法是指結合不同的預測模型，通過加權平均或組合來構建更準確的電動汽車動力電池容量衰退預測模型。這種方法可以綜合各種模型的優點，提高預測準確性和魯棒性。

a.假設有兩個基礎預測模型：模型A和模型B。這兩個模型可以使用不同的算法或數學模型來構建。在融合方法中，對于某個時間點t，可以通過權重系數的線性組合來得到集成預測結果：

[Ct=w1×a（t）（A）+w2×b（t）] （3）

式中，[w1]和[w2]是權重系數，預測結果都是離散的類別變量，用于調節基礎模型的貢獻程度；[a（t）]和[b（t）]分別是模型A和模型B在時間點t的預測結果。

b.需要為權重系數確定一個合適的權重分配策略。常見的方法包括均勻權重、按模型表現自適應權重和使用機器學習方法學習權重。按模型表現自適應權重使用不同的權重分配給每個基礎模型，根據其在過去預測性能中的表現調整權重；使用機器學習方法學習權重則通過訓練一個附加的學習模型O1d+6I3AwQzeKUK4W8pLlg==來確定最佳權重。

c.利用交叉驗證等方法來評估融合模型的性能，并根據具體應用場景進行調整和優化。通過使用融合方法，能夠克服單一模型的局限性，提高電動汽車動力電池容量衰退預測的準確性和穩定性。

4.5 模型性能評估和優化

性能評估是非常重要的一步，電動汽車動力電池容量衰退預測模型可以評估模型的準確性、穩定性和可靠性。有一種通用的方法就是使用歷史數據集進行模型驗證和測試，通過對比實際觀測值和模型預測值之間的差異，在模型優化過程中，需要綜合考慮各種因素。

a.可以通過增加數據量或優化特征工程來提高模型的擬合能力。引入更多有關電池健康狀況的特征，如溫度、充電次數等，提高模型對電池容量衰退的預測準確性。

b.采用更高級別的機器學習算法或深度學習方法來構建更復雜、更準確的預測模型。這些算法具有更強的非線性建模能力，更好地捕捉動力電池容量衰退的復雜關系。

5 試驗設計與結果分析

5.1 試驗設置和數據收集

5.1.1 試驗設置

a.樣本選擇：從電動汽車中選擇一定數量的電池樣本，確保包含不同年限、不同使用情況的電池，以獲取更全面的數據。

b.實驗時間范圍：設定實驗的時間范圍，如數月或數年，根據需要來設置。

c.實驗變量測量頻率：確定對于每個電池樣本進行變量測量（如容量、溫度、充電次數等）的頻率，如每天、每周或每月。

5.1.2 數據收集

表格中的示例數據是電池容量的測試結果，為了建立模型，需要收集更多的樣本數據。

a.容量衰退數據：采集多個電池樣本的容量隨時間遞減的數據，確定每個時間段的容量百分比，同時記錄電池標識符以將數據與電池匹配。

b.特征變量數據：除了容量衰退外，收集其他特征變量數據，如電池充電歷史、溫度變化、充電次數等指標。通過電池管理系統（BMS）或其他傳感器來獲取這些數據。

以下是展示采集容量衰退和特征變量數據示例：

如表2所示，電池編號是唯一的標識符，測試時間是每次進行容量測試的日期，容量（A·h）是每次測試的電池容量值，充電次數表示每次測試之間的充電次數，溫度（℃）表示每次測試時的電池溫度，充電歷史（充電時間/次數）表示每次測試前的總充電時間和充電次數。在收集數據后，將其用于建立基于融合方法的預測模型，并通過對特征變量和容量衰退之間的關系建模來進行預測。需要使用適當的算法和技術來整合和分析數據，以構建準確、可靠的預測模型。

5.2 模型性能對比分析

模型性能對比分析非常重要，評估不同預測模型的準確度和穩定性，選擇最適合的模型，將收集到的數據劃分為訓練集和測試集，常用的劃分比例是70%的數據用于訓練模型，30%的數據用于測試模型。使用不同的預測模型進行訓練，在本例中，融合多個機器學習算法的集成方法，如隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Tree）或神經網絡等。使用測試集對每個模型進行評估，使用之前提到的評估指標，例如平均絕對誤差（MAE）或均方根誤差（RMSE）。通過比較模型在測試集上的預測結果與實際觀測值之間的差異，比較不同模型評估指標的結果。觀察各個模型之間的差異，分析其性能表現優劣，并結合具體需求來選擇最佳模型。

以下是一個結果對比示例，展示了3個不同預測模型在測試集上的性能評估指標結果，如表3所示。

由表3能夠觀察到不同模型的MAE和RMSE值，從而比較數據結果的準確度和穩定性。較低的MAE和RMSE值意味著模型預測結果與真實值接近，因此模型C被認為是最好的預測模型。

6 結語

基于融合方法的電動汽車動力電池容量衰退預測模型在實驗設置和數據收集上有著明確的步驟和要求。通過合理選擇樣本、設定實驗時間范圍，并收集詳細的變量信息，建立高效準確的預測模型，進行模型性能對比分析，并選擇最佳模型更好地理解和預測動力電池的容量衰退情況。未來，融合不同機器學習算法或物理模型的組合技術將繼續發展，以進一步提高容量衰退預測模型的準確性和穩定性；嘗試更先進的集成算法，如模型融合框架、元學習技術等，來提高模型預測性能，同時降低過擬合和提高模型的泛化能力。

參考文獻：

[1]林小軍，李萬敏，張亞萍，等.基于歷史數據融合的電動汽車復合制動方法[J].蘭州工業學院學報，2021，28（3）：55-60.

[2]黃鵬，聶枝根，陳崢，等.基于優化Elman神經網絡的鋰電池容量預測[J].儲能科學與技術，2022，11（7）：2282-2294.

[3]胡杰，何陳，朱雪玲，等.基于實車數據的電動汽車電池剩余使用壽命預測[J].交通運輸系統工程與信息，2022，22（1）：292-300.

作者簡介：

段慧云，女，1991年生，講師，研究方向為電池管理。