基于大數據的車用鋰電池容量失效預測

【摘" 要】文章利用大數據技術，搭建LSTM鋰電池容量失效預測模型。通過對大量試驗數據進行分析，提取關鍵特征，對網絡進行訓練，并將訓練后的模型與電池模型進行融合，利用該模型進行試驗，通過對比分析驗證該模型可以準確預測電池失效，從而為電動汽車電池管理提供有效的技術支持。

【關鍵詞】鋰電池；容量失效；LSTM；大數據

中圖分類號：U469.72" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1003-8639（ 2024 ）08-0021-03

Failure Prediction of Lithium Battery Capacity Based on Big Data

WANG Wenli，WEI Limei

（Shengrui Transmission Co.，Ltd.，Weifang 261000，China）

【Abstract】This article uses big data technology to build an LSTM lithium battery capacity failure prediction model. By analyzing a large amount of experimental data，extracting key features，training the network，and integrating the trained model with the battery model，the model was used to conduct experiments. Through comparative analysis，it was verified that the model can accurately predict battery failure，thereby providing Provide effective technical support for electric vehicle battery management.

【Key words】lithium battery；capacity failure；LSTM；big data

作者簡介

王文麗，女，工程師，工程碩士，主要從事汽車零部件失效分析及質量控制技術研究工作。

隨著國際石油價格上揚及各國對于環保問題的逐漸重視，新能源汽車逐漸成為世界汽車產業的發展趨勢。作為電動汽車的主要能源，鋰離子電池擁有能量密度高、壽命長和污染低等優點，但其性能衰減及潛在安全風險需要得到關注[1]。在車用鋰電池使用過程中，隨著電池循環充放電次數的增加，電池容量發生不可逆的衰退，電池的性能會逐漸下降甚至失效，帶來了一些安全隱患。一般認為，當電池的當前剩余最大容量低于初始值的80%時將達到壽命終點[2]，因此對汽車電池失效進行精準有效的預測和預警十分重要，在鋰離子電池失效之前及時進行更換，可以有效地保障汽車與人員安全，避免重大事故發生，對于提高汽車使用安全性和延長電池壽命具有重要意義。

1" 鋰電池衰退特性及常用預測方法

1.1" 衰退特性

鋰離子電池具有能量密度高、無記憶效應、自放電率低等優點，在多領域得到了普遍應用。定量描述電池性能狀態的指標稱為電池健康狀態（State of Health，SOH），其大小表征了電池相對于全新電池的存儲電能能力[3]，在各種電池特征參數中，電池容量常被用作表征電池退化的特征。一般情況下，SOH指實際測量容量Q（A·h）和額定容量Qr（A·h）之比：

SOH=×100%（1）

電池的測量容量在不斷進行充放電的使用中會發生衰減，根據公式（1）將會導致SOH總體呈現不斷下降的趨勢，即電池退化。

電池的衰減容量根據原因分為兩個部分：①可以通過充電恢復的部分，一般由電池自放電造成；②不可逆轉的衰減部分，通常由電池內部材料發生變化引起。鋰電池健康狀態的降低，主要指電池的不可逆容量衰減部分。其容量衰減是一個復雜的物理化學過程，主要包括電解液分解、電極材料老化、SEI膜增厚等。容量衰減的原因多樣且相互影響，研究表明，鋰離子電池的壽命受溫度、電流倍率和放電深度的影響[4-5]，具體表現為電池的內阻增加、容量減少、放電性能變差等。

1.2" 預測模型分類

電池壽命預測技術對于電池行業的健康發展至關重要，其在提升電池使用效率、減少維護成本及促進可持續發展等方面發揮了積極作用。SOH的準確預測有助于用戶實施更為科學的電池管理策略，實現資源優化配置，可以為電池的更換提供可靠依據，減少不必要的浪費。

目前，鋰電池容量預測模型主要分為3類：基于物理模型的方法、基于統計分析的方法和基于機器學習的方法。

1）物理模型方法：從電池內部電化學機理的角度分析該電池的性能變化規律，充分考慮每個老化因素對電池內外狀態變量，如溫度、電解液濃度等的影響，建立電池的退化模型。依賴于電池的物理化學特性，復雜度高，很難建立完善的退化模型，適用性差。

2）統計分析方法：通過對歷史數據的統計分析進行預測，但精度有限。

3）機器學習方法：不需要考慮電池內部復雜的反應特性，只需獲得電池的歷史監測數據，利用算法從數據中學習，就能對電池的容量衰退情況進行預測，具有更高的靈活性、較高的預測精度和廣泛的應用前景。

本文采用基于深度學習的LSTM模型搭建車用鋰電池容量預測模型。

2" 基于LSTM的電池失效預測模型

2.1" LSTM模型

長短時記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）的變體，專門用于處理序列數據。相比傳統的RNN結構，LSTM引入了門控機制，如圖1所示，這種門控機制使得LSTM模型在處理序列數據時具有強大的時間依賴性捕捉能力，它能夠學習到序列中復雜的非線性關系，并在長序列中保持對早期信息的有效記憶。LSTM在諸如時間序列預測、自然語言處理、語音識別等眾多領域均取得了顯著成果。

一個典型的LSTM單元包含3個關鍵部分。

1）輸入門（Input Gate）：決定是否將當前輸入加入到LSTM狀態中。

2）遺忘門（Forget Gate）：決定是否從LSTM狀態中遺忘一些信息。

3）輸出門（Output Gate）：決定是否將LSTM狀態輸出給下一個時間步。

除了上述3個門，LSTM還有一個稱為“細胞狀態”（Cell State）的組件，負責存儲和傳遞信息。

本文基于LSTM長短期記憶神經網絡對電池使用過程中產生的各種數據進行深入學習和分析，能夠捕捉電池性能衰退的細微變化，進而實現對電池容量的精確預測，克服了傳統鋰電池容量預測方法的局限性。

2.2" 模型的實現

該方法基于離線數據，通過對電池運行數據的采集、存儲、分析，實時監控電池狀態。利用大數據從海量數據中提取有價值的信息，訓練LSTM模型，如圖2所示。

1）數據收集：數據來源主要包括試驗室測試數據、車載傳感器數據和用戶使用數據，從中獲取電池相關特征數據。

2）數據預處理：為了提高數據的準確性和可靠性，需要對原始數據進行處理，包括數據清洗、缺省值處理、特征提取、歸一化等。數據清洗作為預處理的起始步驟，是確保數據品質的關鍵，包括數據異常值檢測與剔除。缺失值處理方法包括均值填補、插值等。特征提取時，需要圍繞電池性能參數和預測目標，采用專業的技術手段，精準地篩選出與電池壽命密切相關的特征。對提取后的數據進行歸一化，消除量綱的影響，并將數據按照一定比例劃分為訓練集和測試集，相關代碼如圖3所示。

3）模型的搭建：利用MATLAB編寫腳本實現LSTM網絡的搭建，根據數據的特點、預測目標及數據量的大小初步確定模型的結構、初始值等，包括層數、神經元個數及優化算法的確定。模型的輸入包括充放電循環次數、充電倍率、電池溫度、放電深度及電流、電壓等，輸出為容量，相關代碼如圖4所示。

4）模型訓練與參數調優：用訓練集數據進行訓練，如圖5所示，采用均方誤差和平均絕對誤差等指標對模型預測性能進行評估，并根據結果調整模型參數、改進模型結構等策略，不斷提升模型的預測精度和穩定性，直至滿足要求。用測試集數據對訓練后的模型進行測試，判斷精度是否滿足，可以確保模型在實際應用中具有良好的泛化能力。

5）模型的融合：將訓練后的神經網絡模型在Simulink模型中與控制模型進行融合，以判斷電池的容量及失效狀態。

3" 試驗與結果分析

利用大數據，對試驗數據進行收集，獲取關鍵特征數據，用訓練集數據對神經網絡進行訓練。

將訓練后的模型與電池模型融合，并進行仿真試驗，LSTM預測結果與實測結果進行對比，試驗值與預測值對比曲線如圖6所示，試驗數據與模型預測數據之間的誤差分析如圖7所示。

圖6中藍色曲線是電池容量的測量值，紅色曲線為基于前30次循環試驗數據訓練的LSTM模型預測的容量，由圖可知，隨著循環次數的增加，容量的試驗數據和預測值都會呈現衰減趨勢。通過對比分析，可以直觀地看到模型預測與試驗數據的吻合程度。

圖8為失效點前后10個點的試驗數據和模型預測數據曲線，通過對比，LSTM模型預測均方誤差（MSE）為0.00155，均絕對誤差（MAE）為0.03938，可見，在電池失效終止點附近，LSTM模型預測鋰離子電池失效的預測結果良好。

4" 結論

通過搭建LSTM網絡，利用大量數據對網絡進行訓練，將訓練后的模型與電池模型進行融合，對該模型進行仿真，通過對比分析驗證了該模型準確預測電池失效的準確性。

參考文獻：

[1] 胡敏，王恒，陳琪. 電動汽車鋰離子動力電池發展現狀及趨勢[J]. 汽車實用技術，2020（9）：8-10.

[2] 陶文玉，張敏，徐霽旸. 鋰離子電池循環壽命研究綜述[J]. 電源技術，2018，42（7）：1082-1084.

[3] Chui C K，Mhaskar H N. Signal decomposition and analysis via extraction of frequencies[J]. Applied amp; Computational Harmonic Analysis，2016，40（1）：97-136.

[4] 高洋. 三元材料鋰離子電池老化診斷評估與建模方法[D]. 北京：北京交通大學，2019.

[5] 姜研. 梯次利用鋰離子電池組全生命周期狀態評估技術研究[D]. 北京：北京交通大學，2020.

（編輯" 楊凱麟）