基于Gauss 過程分數位回歸模型的鋰電池SOH 估計

摘 要：為了提升鋰電池使用安全性，延緩其壽命退化，提出了一種Gauss過程分位數回歸模型的鋰電池健康狀態（SOH）方法。該模型結合了準Gauss過程回歸與非平穩時間序列分析以及分位數回歸的優點，可有效處理健康特征數據非線性及時變性問題，具有模型參數的自適應調節能力，從而提升SOH估計的精確性和魯棒性；通過美國國家航空航天局的電池數據集，基于不同溫度的數據驗證了所提出模型的有效性。結果表明：該模型的SOH估計結果的平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）分別為0.002 8、0.003 8、0.003 4，模型運行時間為0.008 1 s，與灰狼優化Guass過程回歸模型以及文獻中3種典型模型估計對比，其RMSE結果精度分別提高了0.019 9、0.0030、0.019 6、0.002 0，證明所提出模型具有較好的魯棒性和估計結果的高精確性。

關鍵詞： 鋰離子電池；Gauss 過程分位數回歸；健康狀態（SOH）；非平穩特征；參數調整

中圖分類號： TM 921.0 文獻標識碼： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2024.06.010