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重大胡曉松/謝翌EnSM: 敏感性分析+深度學習實現(xiàn)電池模型的無損參數(shù)識別

基于物理的電化學模型可以深入了解電池內(nèi)部狀態(tài)，并在電池設計優(yōu)化及汽車和航空航天應用中顯示出巨大潛力。然而，電化學模型的復雜性使其難以準確獲得參數(shù)值，此外，電化學參數(shù)的識別通常通過耗時數(shù)小時至數(shù)周的大規(guī)模優(yōu)化算法進行。

在此，重慶大學胡曉松教授、謝翌副教授等人提出了一種用于最常用的電化學準二維（P2D）模型的新型無損參數(shù)識別方法，包括幾何參數(shù)和電化學參數(shù)。如果不拆卸電池，通常無法得到這些參數(shù)。整個參數(shù)識別過程包括三個關鍵步驟：參數(shù)敏感性分析和分類、初始猜測值生成和參數(shù)識別。

首先，使用基于基本效應測試（EET）的全局敏感性分析找到P2D模型的14個敏感參數(shù)，并根據(jù)其最敏感的條件分為三類（Type-I、Type-II、Type-III）。其次，使用深度學習（長短期記憶網(wǎng)絡，LSTM）算法獲得這些未知參數(shù)的可行初始猜測值，這不僅可以幫助避免識別算法的發(fā)散問題，而且可以加快后續(xù)識別過程。最后，結合遺傳算法（GA）和集成卡爾曼濾波器（EnKF）方法進行參數(shù)識別，逐步估計靈敏度高的參數(shù)。

圖1. 參數(shù)敏感性分析結果

研究表明，使用模擬和實驗數(shù)據(jù)可以在1小時內(nèi)準確估計14個電化學參數(shù)。根據(jù)仿真結果，這14個參數(shù)都可以準確估計，大部分相對誤差小于15%。使用估計值作為 P2D 模型參數(shù)，輸出電壓和內(nèi)部狀態(tài)都與參考值很好地匹配。在實驗驗證部分，使用兩種常用的電動汽車動態(tài)測試條件驗證參數(shù)識別的準確性。

在估計P2D模型參數(shù)后，模型預測電壓的均方根誤差低于14 mV，進一步證明了所提方法的準確性。因此，這項研究為P2D模型的無損參數(shù)識別提供了一個通用框架，研究人員可以對他們的電池進行無損識別過程，憑借準確可靠的參數(shù)值，P2D模型可以成為電池設計和管理的強大工具。

圖2. A123 18650電池的實驗驗證結果

Enabling high-fidelity electrochemical P2D modeling of lithium-ion batteries via fast and non-destructive parameter identification, Energy Storage Materials 2021. DOI: 10.1016/j.ensm.2021.12.044

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