锂电池健康状态(state of health, SOH)的退化过程在一定程度上是一个非平稳随机过程,使得当前多数点估计机器学习方法在实际应用中受到限制。基于贝叶斯理论的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR),因可输出估计结果的不确定...锂电池健康状态(state of health, SOH)的退化过程在一定程度上是一个非平稳随机过程,使得当前多数点估计机器学习方法在实际应用中受到限制。基于贝叶斯理论的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR),因可输出估计结果的不确定性,近年来在锂电池SOH区间估计中得到广泛应用。然而,GPR的性能很大程度上取决于其核函数的选择,当前研究多凭借经验选用固定单一核函数,无法适应不同的数据集。为此,本文提出一种基于自适应最优组合核函数GPR的锂电池SOH区间估计方法。该方法首先从电池充放电数据中提取出多个健康因子(health factor, HF),并采用皮尔森相关系数法优选出6个与SOH高度相关的健康因子作为模型的输入。然后,在当前常用的7个核函数集合上,通过两两随机组合构造新的组合核函数,并利用交叉验证自适应优选出最优组合核函数。采用3个不同数据集对所提方法进行了验证,结果表明:本文方法具有出色的SOH区间估计性能。在3个公开数据集上,平均区间宽度指标在0.0509以内,平均区间分数大于-0.0004,均方根误差小于0.0181。展开更多
作为电池管理系统的基础,锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时准确估计十分重要。现有的锂电池SOC估算方法能够实现SOC的估算,但不能评估SOC估算结果的不确定性。为了解决这个问题,将高斯过程回归(Gaussian process regression,G...作为电池管理系统的基础,锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时准确估计十分重要。现有的锂电池SOC估算方法能够实现SOC的估算,但不能评估SOC估算结果的不确定性。为了解决这个问题,将高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)应用于锂电池SOC估算中,提出了一种基于GPR的锂电池SOC估算方法。该方法能够将电池管理系统测量所得电压、电流、温度作为输入,并以均值和置信区间的形式来输出SOC,二者可分别作为SOC的估计和不确定量化结果。另外,基于三星18650-20R锂电池数据集,分析了多种核函数对估算方法性能的影响,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘锂电池健康状态(state of health, SOH)的退化过程在一定程度上是一个非平稳随机过程,使得当前多数点估计机器学习方法在实际应用中受到限制。基于贝叶斯理论的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR),因可输出估计结果的不确定性,近年来在锂电池SOH区间估计中得到广泛应用。然而,GPR的性能很大程度上取决于其核函数的选择,当前研究多凭借经验选用固定单一核函数,无法适应不同的数据集。为此,本文提出一种基于自适应最优组合核函数GPR的锂电池SOH区间估计方法。该方法首先从电池充放电数据中提取出多个健康因子(health factor, HF),并采用皮尔森相关系数法优选出6个与SOH高度相关的健康因子作为模型的输入。然后,在当前常用的7个核函数集合上,通过两两随机组合构造新的组合核函数,并利用交叉验证自适应优选出最优组合核函数。采用3个不同数据集对所提方法进行了验证,结果表明:本文方法具有出色的SOH区间估计性能。在3个公开数据集上,平均区间宽度指标在0.0509以内,平均区间分数大于-0.0004,均方根误差小于0.0181。
文摘作为电池管理系统的基础,锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时准确估计十分重要。现有的锂电池SOC估算方法能够实现SOC的估算,但不能评估SOC估算结果的不确定性。为了解决这个问题,将高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)应用于锂电池SOC估算中,提出了一种基于GPR的锂电池SOC估算方法。该方法能够将电池管理系统测量所得电压、电流、温度作为输入,并以均值和置信区间的形式来输出SOC,二者可分别作为SOC的估计和不确定量化结果。另外,基于三星18650-20R锂电池数据集,分析了多种核函数对估算方法性能的影响,验证了所提方法的有效性。
