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锂离子电池SOC预测方法是什么?

针对锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度不高以及在线适应性差的问题,提出一种改进的增量学习相关向量机模型对锂离子电池SOC进行在线预测。


江苏快3专家计划选择锂离子电池电压、充放电电流和表面温度作为模型的输入,SOC作为模型的输出,构造模型的训练集。选用快速序列稀疏贝叶斯学习算法进行训练,并结合增量学习法建立增量学习相关向量机模型进行锂离子电池SOC在线预测方法研究。


研究发现,通过自动调整核参数的方法,可以保证有较高的预测精度。算法验证实验表明,核参数可以控制算法的预测精度和计算效率,该算法预测精度高、计算速度快、通用性强,可为锂离子电池SOC的预测与应用提供参考。


近年来新能源汽车得以高速发展。动力电池是发展新能源汽车的关键,也是新能源汽车成本和技术上的最大瓶颈。荷电状态(State of Charge, SOC)的数值直接反映了电池的剩余电量状况,是电池管理系统中重要的参数之一,SOC的准确预测为保证电池工作稳定、制定电池均衡策略及智能充电等提供依据,能有效防止电池因为过充电或过放电造成损坏,延长电池使用寿命,提高能量利用效率,降低使用成本。


目前,数据驱动的方法已广泛应用于锂离子电池SOC预测领域。其中,卡尔曼滤波算法初始值由开路电压给定,而算法本身的精度依赖于所选择的等效电路模型。神经网络算法存在过拟合、易陷入局部极值、结构设计依赖于经验等缺陷。


支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)算法有效克服了神经网络算法的缺点,有学者将SVM算法与多种神经网络算法进行对比分析,结果表明使用径向基核函数的SVM算法预测锂电池SOC的效果最好。但支持向量的数量会着随着训练样本的增大线性增长,使得预测模型相对复杂。


为此,有学者研究了一种简单的增量学习算法,每次将支持向量保留下来的和新增的样本一起训练,彻底丢弃训练结果中的非支持向量,从而减少了训练样本,加快了训练速度,其缺点是可能丢失有用的支持向量,从而导致预测不准确。


江苏快3专家计划相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)算法具有SVM算法需要训练样本数据少、泛化能力强等优点,且以概率的形式输出结果,可自动调节超参数,相关向量更稀疏。有学者选择电压、电流和表面温度作为输入数据,经滤波归一化等预处理,直接用RVM算法对SOC进行预测,较SVM算法具有更高的预测精度。但由于RVM算法过于稀疏及容量数据存在动态波动特性,直接采用RVM算法预测锂离子电池SOC的结果稳定性差。


针对以上问题,本文结合增量学习法构建了一种改进的增量学习相关向量机(Incremental improved RVM, IRVM)算法,并将其应用于锂离子电池SOC预测领域。相比于文献[11]所提出的增量SVM算法,RVM算法的相关向量十分稀疏,重新训练时不会过多地丢失相关向量,所以采用增量学习法对RVM算法的输出影响不大。


为了验证所研究方法的适用性和有效性,研究采用UDDS、NYCC、US06三种典型工况数据为参照,对比分析了IRVM、RVM及重新训练的相关向量机(Retraining RVM,RRVM)的预测效果和性能,结果表明所提出的IRVM算法针对锂离子电池SOC预测具有较好的预测效果。因此,该方法可为锂离子电池SOC预测提供思路和借鉴。


锂离子电池SOC预测方法是什么?

图1  IRVM算法流程


总结

本文提出的基于数据驱动方法的锂离子电池SOC在线预测方法,将增量学习法与RVM离线算法相结合,建立改进的IRVM算法,从而改善了RVM算法长期趋势预测能力差的问题,提高了预测精度。


以锂离子电池SOC在线预测为应用背景,IRVM算法使用快速序列稀疏贝叶斯学习算法进行训练,减小了矩阵运算的复杂度,提高了算法的计算效率。通过实验分析了核参数、训练样本的大小及温度因素对算法预测精度和计算效率的影响,算法中通过调整核参数的方式保证算法的预测精度。


江苏快3专家计划基于UDDS、NYCC、US06典型工况对所提出的IRVM锂离子电池SOC预测方法与离线RVM和RRVM算法进行分析对比,结果表明,RVM算法的预测精度较低,IRVM算法与RRVM算法的预测精度相当,但IRVM算法的计算效率更高,相关向量更稀疏,适用于多种工况的预测。


IRVM算法的误差限Error可以根据实际需求进行调节,对于精度要求较高、计算效率要求较低的系统,可将Error调的较小些;对于计算效率要求较高、精度要求较低的系统,可将Error调的较大些。分析证明,IRVM算法应用于锂离子电池SOC在线预测时,预测的精度、计算效率均可灵活控制,效果良好,具有较好的应用前景。


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