基于大数据的车用锂电池容量失效预测

【摘" 要】文章利用大数据技术，搭建LSTM锂电池容量失效预测模型。通过对大量试验数据进行分析，提取关键特征，对网络进行训练，并将训练后的模型与电池模型进行融合，利用该模型进行试验，通过对比分析验证该模型可以准确预测电池失效，从而为电动汽车电池管理提供有效的技术支持。

【关键词】锂电池；容量失效；LSTM；大数据

中图分类号：U469.72" " 文献标识码：A" " 文章编号：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

作者简介

王文丽，女，工程师，工程硕士，主要从事汽车零部件失效分析及质量控制技术研究工作。

随着国际石油价格上扬及各国对于环保问题的逐渐重视，新能源汽车逐渐成为世界汽车产业的发展趋势。作为电动汽车的主要能源，锂离子电池拥有能量密度高、寿命长和污染低等优点，但其性能衰减及潜在安全风险需要得到关注[1]。在车用锂电池使用过程中，随着电池循环充放电次数的增加，电池容量发生不可逆的衰退，电池的性能会逐渐下降甚至失效，带来了一些安全隐患。一般认为，当电池的当前剩余最大容量低于初始值的80%时将达到寿命终点[2]，因此对汽车电池失效进行精准有效的预测和预警十分重要，在锂离子电池失效之前及时进行更换，可以有效地保障汽车与人员安全，避免重大事故发生，对于提高汽车使用安全性和延长电池寿命具有重要意义。

1" 锂电池衰退特性及常用预测方法

1.1" 衰退特性

锂离子电池具有能量密度高、无记忆效应、自放电率低等优点，在多领域得到了普遍应用。定量描述电池性能状态的指标称为电池健康状态（State of Health，SOH），其大小表征了电池相对于全新电池的存储电能能力[3]，在各种电池特征参数中，电池容量常被用作表征电池退化的特征。一般情况下，SOH指实际测量容量Q（A·h）和额定容量Qr（A·h）之比：

SOH=×100%（1）

电池的测量容量在不断进行充放电的使用中会发生衰减，根据公式（1）将会导致SOH总体呈现不断下降的趋势，即电池退化。

电池的衰减容量根据原因分为两个部分：①可以通过充电恢复的部分，一般由电池自放电造成；②不可逆转的衰减部分，通常由电池内部材料发生变化引起。锂电池健康状态的降低，主要指电池的不可逆容量衰减部分。其容量衰减是一个复杂的物理化学过程，主要包括电解液分解、电极材料老化、SEI膜增厚等。容量衰减的原因多样且相互影响，研究表明，锂离子电池的寿命受温度、电流倍率和放电深度的影响[4-5]，具体表现为电池的内阻增加、容量减少、放电性能变差等。

1.2" 预测模型分类

电池寿命预测技术对于电池行业的健康发展至关重要，其在提升电池使用效率、减少维护成本及促进可持续发展等方面发挥了积极作用。SOH的准确预测有助于用户实施更为科学的电池管理策略，实现资源优化配置，可以为电池的更换提供可靠依据，减少不必要的浪费。

目前，锂电池容量预测模型主要分为3类：基于物理模型的方法、基于统计分析的方法和基于机器学习的方法。

1）物理模型方法：从电池内部电化学机理的角度分析该电池的性能变化规律，充分考虑每个老化因素对电池内外状态变量，如温度、电解液浓度等的影响，建立电池的退化模型。依赖于电池的物理化学特性，复杂度高，很难建立完善的退化模型，适用性差。

2）统计分析方法：通过对历史数据的统计分析进行预测，但精度有限。

3）机器学习方法：不需要考虑电池内部复杂的反应特性，只需获得电池的历史监测数据，利用算法从数据中学习，就能对电池的容量衰退情况进行预测，具有更高的灵活性、较高的预测精度和广泛的应用前景。

本文采用基于深度学习的LSTM模型搭建车用锂电池容量预测模型。

2" 基于LSTM的电池失效预测模型

2.1" LSTM模型

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，专门用于处理序列数据。相比传统的RNN结构，LSTM引入了门控机制，如图1所示，这种门控机制使得LSTM模型在处理序列数据时具有强大的时间依赖性捕捉能力，它能够学习到序列中复杂的非线性关系，并在长序列中保持对早期信息的有效记忆。LSTM在诸如时间序列预测、自然语言处理、语音识别等众多领域均取得了显著成果。

一个典型的LSTM单元包含3个关键部分。

1）输入门（Input Gate）：决定是否将当前输入加入到LSTM状态中。

2）遗忘门（Forget Gate）：决定是否从LSTM状态中遗忘一些信息。

3）输出门（Output Gate）：决定是否将LSTM状态输出给下一个时间步。

除了上述3个门，LSTM还有一个称为“细胞状态”（Cell State）的组件，负责存储和传递信息。

本文基于LSTM长短期记忆神经网络对电池使用过程中产生的各种数据进行深入学习和分析，能够捕捉电池性能衰退的细微变化，进而实现对电池容量的精确预测，克服了传统锂电池容量预测方法的局限性。

2.2" 模型的实现

该方法基于离线数据，通过对电池运行数据的采集、存储、分析，实时监控电池状态。利用大数据从海量数据中提取有价值的信息，训练LSTM模型，如图2所示。

1）数据收集：数据来源主要包括试验室测试数据、车载传感器数据和用户使用数据，从中获取电池相关特征数据。

2）数据预处理：为了提高数据的准确性和可靠性，需要对原始数据进行处理，包括数据清洗、缺省值处理、特征提取、归一化等。数据清洗作为预处理的起始步骤，是确保数据品质的关键，包括数据异常值检测与剔除。缺失值处理方法包括均值填补、插值等。特征提取时，需要围绕电池性能参数和预测目标，采用专业的技术手段，精准地筛选出与电池寿命密切相关的特征。对提取后的数据进行归一化，消除量纲的影响，并将数据按照一定比例划分为训练集和测试集，相关代码如图3所示。

3）模型的搭建：利用MATLAB编写脚本实现LSTM网络的搭建，根据数据的特点、预测目标及数据量的大小初步确定模型的结构、初始值等，包括层数、神经元个数及优化算法的确定。模型的输入包括充放电循环次数、充电倍率、电池温度、放电深度及电流、电压等，输出为容量，相关代码如图4所示。

4）模型训练与参数调优：用训练集数据进行训练，如图5所示，采用均方误差和平均绝对误差等指标对模型预测性能进行评估，并根据结果调整模型参数、改进模型结构等策略，不断提升模型的预测精度和稳定性，直至满足要求。用测试集数据对训练后的模型进行测试，判断精度是否满足，可以确保模型在实际应用中具有良好的泛化能力。

5）模型的融合：将训练后的神经网络模型在Simulink模型中与控制模型进行融合，以判断电池的容量及失效状态。

3" 试验与结果分析

利用大数据，对试验数据进行收集，获取关键特征数据，用训练集数据对神经网络进行训练。

将训练后的模型与电池模型融合，并进行仿真试验，LSTM预测结果与实测结果进行对比，试验值与预测值对比曲线如图6所示，试验数据与模型预测数据之间的误差分析如图7所示。

图6中蓝色曲线是电池容量的测量值，红色曲线为基于前30次循环试验数据训练的LSTM模型预测的容量，由图可知，随着循环次数的增加，容量的试验数据和预测值都会呈现衰减趋势。通过对比分析，可以直观地看到模型预测与试验数据的吻合程度。

图8为失效点前后10个点的试验数据和模型预测数据曲线，通过对比，LSTM模型预测均方误差（MSE）为0.00155，均绝对误差（MAE）为0.03938，可见，在电池失效终止点附近，LSTM模型预测锂离子电池失效的预测结果良好。

4" 结论

通过搭建LSTM网络，利用大量数据对网络进行训练，将训练后的模型与电池模型进行融合，对该模型进行仿真，通过对比分析验证了该模型准确预测电池失效的准确性。

参考文献：

[1] 胡敏，王恒，陈琪. 电动汽车锂离子动力电池发展现状及趋势[J]. 汽车实用技术，2020（9）：8-10.

[2] 陶文玉，张敏，徐霁旸. 锂离子电池循环寿命研究综述[J]. 电源技术，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. 三元材料锂离子电池老化诊断评估与建模方法[D]. 北京：北京交通大学，2019.

[5] 姜研. 梯次利用锂离子电池组全生命周期状态评估技术研究[D]. 北京：北京交通大学，2020.

（编辑" 杨凯麟）