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陸盈盈/童哲銘EnSM: 混合集成學(xué)習(xí)模型預(yù)測考慮極化恢復(fù)的電池容量衰減

容量波動會顯著影響電池放電容量的預(yù)測精度，引起波動的主要原因可能是當(dāng)電池不再充放電時發(fā)生了電荷重新分配，然后電池傾向于重建新的電化學(xué)平衡狀態(tài)。上述過程被稱為極化恢復(fù)，它是一種顯著影響鋰離子電池（LIB）容量衰減行為的現(xiàn)象。

在此，浙江大學(xué)陸盈盈研究員、童哲銘研究員等人研究了極化恢復(fù)對容量波動的影響，以提高LIB放電容量的預(yù)測精度。研究表明，較長的弛豫時間可幫助電池保持較長的極化恢復(fù)階段，使粒子分布均勻。此外，作者研究了弛豫時間、弛豫狀態(tài)和健康狀態(tài)（SOH）對LIBs容量波動的影響，并計算了Spearman秩相關(guān)系數(shù)和Pearson線性相關(guān)系數(shù)來分析不同參數(shù)之間的相關(guān)性。結(jié)果表明，可利用對容量波動有顯著影響的參數(shù)來提高容量預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。

為此，作者開發(fā)了一種基于雙 LSTM網(wǎng)絡(luò)、多元回歸和蒙特卡羅模擬（MC）的混合集成學(xué)習(xí)（HEL）模型。其中，兩個具有滑窗的“多對一（M2O）”結(jié)構(gòu) LSTM 網(wǎng)絡(luò)作為容量預(yù)測方法的核心。同時，作者引入多項式回歸模型以減少具有滑窗的M2O LSTM的累積誤差，然后利用MC模擬和線性回歸來檢測容量波動并消除相應(yīng)的誤差。

圖1. 被測電池不同參數(shù)之間的相關(guān)性分析

具體而言，作者基于包含23078個循環(huán)數(shù)據(jù)的兩個LIB降解數(shù)據(jù)集（LFP：LiFePO₄/石墨；NCA：LiNi_0.8Co_0.15Al_0.05O₂/石墨）驗(yàn)證所提出的混合學(xué)習(xí)方法。分析表明，與簡單的LSTM相比，HEL方法在RMSE和MAE方面的預(yù)測誤差分別減少了80.15% 和82.30%，表明HEL方法顯著降低了容量波動的影響。

因此，所提出的HEL方法在預(yù)測和泛化性方面表現(xiàn)出令人滿意的性能。與現(xiàn)有方法相比，該方法捕捉容量波動并根據(jù)健康指標(biāo)進(jìn)行更準(zhǔn)確地描述。然而，仍需額外的實(shí)驗(yàn)來構(gòu)建更廣泛的電池數(shù)據(jù)集，以考慮未來溫度和充放電倍率的影響?？傊?，本研究中開發(fā)的容量衰減模型在推進(jìn)電池單元的SOH估計及在復(fù)雜運(yùn)行條件下針對許多電池供電的存儲系統(tǒng)增強(qiáng)壽命管理系統(tǒng)的設(shè)計方面顯示出巨大的潛力。

圖2. 基于HEL方法的六個樣本的容量預(yù)測結(jié)果

Prediction of Li-ion battery capacity degradation considering polarization recovery with a hybrid ensemble learning model, Energy Storage Materials 2022. DOI: 10.1016/j.ensm.2022.05.026

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