基于機器學習的鋰離子電池壽命預測算法研究

楊強 張琦 楊玉明

摘要：針對反向傳播（Back Propagation，BP）神經網絡在預測鋰離子電池壽命方面易陷入局部最優解的問題，文章提出了一種融合改進型遺傳算法和BP神經網絡的鋰離子電池壽命預測方法。首先，選取自適應交叉概率方法作為交叉步驟以動態調整遺傳算法的交叉概率；其次，通過改進型遺傳算法優化BP神經網絡的參數；最后，將優化過的參數帶入BP神經網絡，有效提高了全局搜索能力。仿真實驗結果顯示，該方法有效提高了鋰離子電池壽命預測的精度。

關鍵詞：鋰離子電池；壽命預測；機器學習

中圖分類號：TM912? 文獻標志碼：A

0 引言

隨著電動車的普及和便攜式電子設備性能的提升，加之太陽能、風能等可再生能源在能源體系中占比的增長，鋰離子電池作為關鍵的能量存儲組件，其需求和應用正在快速增長。電池的性能和使用壽命對這些設備的穩定運行至關重要。因此，研發一種精確的電池壽命預測技術顯得尤為關鍵。這樣的預測技術不僅使用戶和維護人員能夠預先安排電池的保養和更換，防止意外故障和安全隱患，還能提高電池的使用效率，延長使用壽命，減少資源消耗，并為電池的回收和再利用提供理論支持。開發高效的鋰離子電池壽命預測方法對于促進可持續發展、提升能源效率和確保用戶安全具有重要的意義和深遠的影響。

傳統的鋰離子電池壽命預測主要依賴于物理或經驗模型，尤其是電化學模型，通過精確描述電池內部的復雜化學反應來模擬電池性能的變化。在構建模型時，必須考慮電池的化學組成、電解質、電極材料和微觀結構等多種因素。模型詳細模擬了充放電過程中的離子遷移、擴散和電荷傳輸等關鍵電化學過程，這對電池的效率和穩定性起著決定性作用。然而，模型的高計算成本、參數的不確定性、簡化的假設、動態響應的缺乏以及對實驗數據的依賴性，都限制了其在實際應用中的準確性和有效性。

機器學習技術通過處理和分析大規模數據集來預測電池的使用壽命。聶灶金等［1］的研究通過結合期望分位數回歸和極限學習機制，并運用BFGS算法對參數進行優化，從而有效提升了對鋰離子電池剩余使用年限的預測準確性。侯小康等［2］使用多核相關向量機和變分模態分解技術降噪，并應用貝葉斯優化調整參數，增強了預測模型的性能。楊立新等［3］開發了XGBoost-LSTM模型，通過特征工程和網格搜索優化，結合誤差倒數法，進一步提升了RUL預測的準確性。

為了解決BP神經網絡易陷入局部最優解的問題，本文通過改進型的遺傳算法（Improved Genetic Algorithm，IGA）優化BP網絡，提升了全局搜索能力，增強了泛化能力的同時提高了預測結果的精準度，并通過實驗確認了該方法的有效性。

1 改進型遺傳算法和BP神經網絡

1.1 改進型遺傳算法

遺傳算法模擬自然選擇，通過交叉和變異在解空間中尋找最優解［4］。在交叉過程中，為克服單點交叉的局限性和多點交叉的過度收斂問題，本文采用自適應交叉概率方法，根據種群表現動態調整交叉率，以優化搜索效率和算法性能。該方法可以在遺傳算法的迭代過程中根據種群的狀態動態調整交叉概率，能夠有效提高算法的魯棒性和適應性。

1.2 BP神經網絡

BP神經網絡是一種采用多層前饋結構的人工神經網絡，使用梯度下降算法來完成監督學習任務。網絡通過反向傳播機制來更新權重，旨在降低損失函數。這種網絡結構由輸入層、若干隱藏層和輸出層組成［5］，如圖1所示。

算法流程如下：

（1）初始化。隨機初始化網絡中的權重和偏置。

（2）前向傳播。將輸入數據傳遞到網絡中，通過每一層的神經元，直到計算出網絡的輸出。

對于隱藏層和輸出層的每個神經元j：

zj=∑ni=1wij·xi+bj（1）

aj=σ（zj）（2）

其中，wij是連接輸入層和第j個神經元的權重，xi是輸入數據，bj是第j個神經元的偏置，aj是第j個神經元的輸出，σ是激活函數。

（3）損失度量。通過損失函數評估模型預測值與真實標簽之間的偏差大小。

（4）反向傳播過程。首先依據損失函數計算權重和偏置項對損失程度的貢獻率，即梯度。隨后，通過梯度下降算法對權重和偏置進行優化調整。

對于輸出層的每個神經元j：

δj=Lzj（3）

對于隱藏層的每個神經元j：

δj=∑kLzk·zkzj（4）

更新權重和偏置：

w（t+1）ij=w（t）ij-α·Lwij（5）

b（t+1）j=b（t）j-α·Lbj（6）

其中，δj是神經元的誤差項（Error Term），L是損失函數，wij是連接輸入層和第j個神經元的權重，bj是第j個神經元的偏置，α是學習率。

（5）迭代過程。持續執行前向傳播和反向傳播步驟，直至損失函數達到穩定狀態或迭代次數達到預設的上限。

1.3 經過改進型遺傳算法優化的BP神經網絡

經過改進型遺傳算法優化的BP神經網絡（Improved Genetic Algorithm--Back Propagation，IGA-BP）由2個關鍵組成部分構成，第一個是遺傳算法的改良版本，用于優化網絡結構；第二個則是BP神經網絡，負責執行預測任務。首先，通過改進型遺傳算法中交叉、變異等操作選擇適應度最優的個體作為最終的優化結果，對應的權重和偏置代表了經過優化處理的BP神經網絡的參數，然后將優化后的參數帶入BP神經網絡，進行后續的訓練及預測。

2 實驗分析

2.1 數據集

受限于實驗條件，本文采用馬里蘭大學提供的鋰電池老化（CACLE）數據集［6］來測試所提出算法的有效性。電池的容量衰減情況如圖2所示。

2.2 結果分析

為了驗證IGA-BP算法的預測準確性，本研究將其與BP算法、基于粒子群算法優化的神經網絡（Particle Swarm Optimization-Back Propagation，PSO-BP）以及模擬退火算法優化的神經網絡（Simulated Annealing-Back Propagation，SA-BP）模型在相同的實驗條件下進行了比較分析。通過使用平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）和相對誤差（Relative Error，RE）這2個指標來評價各模型的性能表現。實驗數據和比較結果匯總如表1所示。

相較于傳統的BP神經網絡，IGA-BP在MAE上減少了0.046，RE降低了34%；較PSO-BP在MAE上降低了0.005，RE減少了20%；較SA-BP在MAE上降低了0.030，RE降低了30%。這些數據表明，IGA-BP在預測準確性上有顯著提升，且優化方法是有效的。在這些算法中，IGA-BP展現了最高的準確度，凸顯了遺傳算法的卓越性能。

3 結語

本研究提出了一種融合優化遺傳算法和BP神經網絡的鋰離子電池壽命預測方法。通過自適應交叉概率策略動態調整遺傳算法，實現了對BP神經網絡 ?的有效優化，提高了模型的收斂速度和泛化能力。實驗結果表明，本文所提出的IGA-BP模型在誤差評價指標上優于傳統模型，為鋰電池壽命預測提供了新的機器學習途徑。

參考文獻

［1］聶灶金，何曉霞，吳傳菊.基于ER-ELM模型的鋰離子電池剩余使用壽命預測［EB/OL］.（2024-02-29）［2024-05-20］.https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=_Kb8wOrUs9tQFq_iTE93ZUD0W aGdDshkDlA1Q4tyQL3iRNfMjMFc5-2TNFV2EdZ6Wu9 r64erPi-9rZZau9mkPVDxZWAj4ZdJglSFEIq0mrICFDQ CCjjD9pqh41NV_xLAE7WY8hxGcyA=&uniplatform=NZKPT&language=CHS.

［2］侯小康，袁裕鵬，童亮.基于改進相關向量機的鋰電池剩余使用壽命預測［J］.電源技術，2024（2）：289-298.

［3］楊立新，張孝遠.基于多健康特征融合的鋰離子電池剩余使用壽命預測［J］.武漢科技大學學報，2024（2）：137-143.

［4］張鵬.基于融合特征的鋰電池剩余壽命預測方法的研究［D］.南京：東南大學，2022.

［5］劉天舒.BP神經網絡的改進研究及應用［D］.哈爾濱：東北農業大學，2011.

［6］尹杰，劉博，孫國兵，等.基于遷移學習和降噪自編碼器-長短時間記憶的鋰離子電池剩余壽命預測［J］.電工技術學報，2024（1）：289-302.

（編輯 王雪芬）

Research on life prediction algorithm of Lithium-ion battery based on machine learning

YANG? Qiang， ZHANG? Qi， YANG? Yuming

（Xijing University， Xian 710123， China）

Abstract：? Aiming at the problem that Back Propagation （BP） neural network can easily fall into local optimal solution in predicting Lithium-ion battery life， this paper proposes a method combining improved genetic algorithm and BP neural network to predict Lithium-ion battery life. Firstly， the adaptive crossover probability method is selected as the crossover step to dynamically adjust the crossover probability of genetic algorithm， and then the parameters of BP neural network are optimized by IGA. Then the optimized parameters are brought into the BP neural network to effectively improve the global search capability. Finally， the simulation results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of Lithium-ion battery life prediction.

Key words： Lithium-ion battery; life prediction; machine learning