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基于双向长短期记忆网络含间接健康指标的锂电池SOH估计
被引量：
6
1
作者
方斯顿
刘龙真
+3 位作者
孔赖强
牛涛
陈冠宏
廖瑞金
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期160-168,共9页
快速准确地对锂离子电池进行全寿命周期的健康状态(SOH)估计有助于提高储能设备的安全可靠性。提出一种基于间接健康指标(IHI)和鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂电池SOH估计模型,该模型考虑了未来状态对当...
快速准确地对锂离子电池进行全寿命周期的健康状态(SOH)估计有助于提高储能设备的安全可靠性。提出一种基于间接健康指标(IHI)和鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂电池SOH估计模型,该模型考虑了未来状态对当前SOH的影响。首先,对锂电池恒流恒压(CC-CV)充放电过程进行分析,提取出多个随充放电循环动态变化的电压、电流、温度的时间特征作为IHI,并加入放电负载电压下降时间这一指标;然后,通过相关性分析,从各IHI中筛选出和容量关联度高的IHI作为输入特征;最后,建立基于WOA优化的BiLSTM网络的电池SOH估计模型,并利用美国国家航天航空局锂电池数据集对2个不同工况下的电池SOH进行估计。结果表明,所提方法可有效提高SOH的估计精度。
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关键词
健康
状态
锂离子电池
间接
健康
指标
鲸鱼优化算法
双向长短期记忆网络
下载PDF
职称材料
基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
被引量：
5
2
作者
后麒麟
曹亮
+2 位作者
单添敏
王景霖
沈勇
《测控技术》
2022年第7期57-63,共7页
航空锂电池是飞机的重要组成部分,对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前,一般采用锂电池容量作为RUL指标,但在飞机实际运行中,锂电池容量难以准确测量,同时面临长期寿命预测精度的问题。因此,提出一种基于间接健康指标和回声状...
航空锂电池是飞机的重要组成部分,对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前,一般采用锂电池容量作为RUL指标,但在飞机实际运行中,锂电池容量难以准确测量,同时面临长期寿命预测精度的问题。因此,提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法,基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标,建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化,建立退化预测模型,实现锂电池RUL预测,解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明,该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。
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关键词
锂电池
间接
健康
指标
回声状态网络
粒子群优化
剩余使用寿命预测
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职称材料
题名
基于双向长短期记忆网络含间接健康指标的锂电池SOH估计
被引量：
6
1
作者
方斯顿
刘龙真
孔赖强
牛涛
陈冠宏
廖瑞金
机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期160-168,共9页
基金
国家电网公司科技项目(5108-202218280A-2-314-XG)。
文摘
快速准确地对锂离子电池进行全寿命周期的健康状态(SOH)估计有助于提高储能设备的安全可靠性。提出一种基于间接健康指标(IHI)和鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂电池SOH估计模型,该模型考虑了未来状态对当前SOH的影响。首先,对锂电池恒流恒压(CC-CV)充放电过程进行分析,提取出多个随充放电循环动态变化的电压、电流、温度的时间特征作为IHI,并加入放电负载电压下降时间这一指标;然后,通过相关性分析,从各IHI中筛选出和容量关联度高的IHI作为输入特征;最后,建立基于WOA优化的BiLSTM网络的电池SOH估计模型,并利用美国国家航天航空局锂电池数据集对2个不同工况下的电池SOH进行估计。结果表明,所提方法可有效提高SOH的估计精度。
关键词
健康
状态
锂离子电池
间接
健康
指标
鲸鱼优化算法
双向长短期记忆网络
Keywords
state of health
lithium-ion battery
indirect health indicator
whale optimization algorithm
bi-directional long short-term memory network
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
被引量：
5
2
作者
后麒麟
曹亮
单添敏
王景霖
沈勇
机构
故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
航空工业上海航空测控技术研究所
出处
《测控技术》
2022年第7期57-63,共7页
文摘
航空锂电池是飞机的重要组成部分,对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前,一般采用锂电池容量作为RUL指标,但在飞机实际运行中,锂电池容量难以准确测量,同时面临长期寿命预测精度的问题。因此,提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法,基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标,建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化,建立退化预测模型,实现锂电池RUL预测,解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明,该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。
关键词
锂电池
间接
健康
指标
回声状态网络
粒子群优化
剩余使用寿命预测
Keywords
lithium battery
indirect health indicators
ESN
PSO
RUL prediction
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双向长短期记忆网络含间接健康指标的锂电池SOH估计
方斯顿
刘龙真
孔赖强
牛涛
陈冠宏
廖瑞金
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024
6
下载PDF
职称材料
2
基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
后麒麟
曹亮
单添敏
王景霖
沈勇
《测控技术》
2022
5
下载PDF
职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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