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锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法

泰然健康网
2025-07-15 16:18

本发明涉及锂电池，具体为锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法。

背景技术：

1、随着现代科技的飞速发展，锂电池在众多领域得到了极为广泛的应用，尤其是在电动汽车、便携式电子设备以及大规模储能系统等方面，已然成为不可或缺的关键能源组件。例如，在电动汽车领域，锂电池的性能直接关乎车辆的续航里程、充电时间以及整体安全性；在储能系统中，其对于平衡能源供需、提升能源利用效率起着至关重要的作用。然而，锂电池在使用过程中，其性能会不可避免地逐渐衰退，这一现象受到多种复杂因素的综合影响。从内部因素来看，电极材料的结构稳定性在反复充放电过程中面临挑战，如锂离子的嵌入与脱出可能导致电极材料的晶格结构发生变化、体积膨胀或收缩，进而影响电极与电解液之间的界面稳定性，加速活性物质的损失；电解液自身也会随着时间推移发生分解、变质等化学变化，改变其离子传导性能和与电极的相容性。从外部因素而言，充放电倍率的大小直接关联着锂离子在电极材料中的扩散速率和反应活性，过高的充放电倍率可能引发极化现象加剧，造成电池发热、内阻增大等问题；环境温度同样对锂电池性能有着显著影响，低温环境会降低电解液的离子迁移速率和电极材料的反应活性，高温环境则可能加速电池内部的副反应速率，缩短电池寿命；此外，长期的循环使用以及深度充放电操作也会逐步累积对电池的损害，导致电池容量衰减、内阻上升等性能衰退表现。

2、传统的基于电化学模型的方法，虽然能够从原理上描述电池内部的电化学反应过程，但由于锂电池内部物理化学过程极为复杂，涉及众多参数且部分参数难以精确测定，因此会造成模型的准确性和实用性大打折扣的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法，解决了传统的基于电化学模型的方法，虽然能够从原理上描述电池内部的电化学反应过程，但由于锂电池内部物理化学过程极为复杂，涉及众多参数且部分参数难以精确测定，因此会造成模型的准确性和实用性大打折扣的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法，包括以下步骤：

3、s1、多源数据采集，在电池电极片与外壳处设应变片传感器获取应力应变数据，于电池模组内集成气体传感器采集气体数据，且通过高精度同步采集系统以纳秒级时钟信号采集电池数据以及环境数据并处理存储，同时监控数据质量；

4、s2、数据预处理，通过数据变换与组合及基于gan的数据生成扩充数据集，并用基于统计和机器学习的方法处理异常数据；

5、s3、模型构建与训练，选取合适机器学习或深度学习模型，划分数据集训练并调参至收敛；

6、s4、模型评估与应用，用测试集评估后应用于实际系统，依结果管理锂电池。

7、优选的，所述步骤s1中，应变片传感器基于压阻效应，惠斯通电桥电路转换关系为且气体传感器如电化学氢气传感器依i＝反推浓度，系统采集数据并检查其特性。

8、优选的，所述步骤s2中，数据增强采用数据变换与组合及基于gan的数据生成，基于gan的数据生成包含构建特定结构生成器网络g与判别器网络d，生成器以最小化为目标，判别器以最大化为目标，训练采用wasserstein距离度量，wgan中判别器损失函数生成器损失函数并对判别器权重梯度裁剪；数据变换与组合涵盖对原始数据的平移、缩放、翻转、时间序列拉伸压缩及局部扰动操作后组合，且利用pca提取筛选特征，pca计算原始数据矩阵x协方差矩阵后分解得主成分y＝xu(m为样本数，u为特征向量矩阵)，选大特征值对应向量组成unew得降维主成分数据ynew＝xunew。

9、优选的，所述步骤s2中，异常数据处理运用基于统计模型与机器学习的异常检测方法，基于统计模型的异常检测采用多元高斯混合模型，依历史正常数据确定其初始参数将实时数据代入计算概率密度值据概率阈值ε判定异常(αj、μj、∑j分别为第j个高斯分量权重、均值、协方差矩阵，k为高斯分量个数，为高斯分布概率密度函数)；基于机器学习的异常检测采用集成学习方法，结合随机森林与孤立森林算法，随机森林由多个决策树ti构成，孤立森林基于数据点隔离程度判断，还利用自编码器网络，通过计算重构误差e为编码器，d为解码器)判断异常，对可修正异常数据修正，不可修正的标记剔除。

10、优选的，所述步骤s3中，选取神经网络以及支持向量机模型或卷积神经网络、循环神经网络模型，将预处理后数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集训练模型，依据验证集性能调整模型超参数，采用随机梯度下降、adam优化算法训练直至模型收敛。

11、优选的，所述步骤s4中，使用测试集评估模型性能，评估指标包含准确率、召回率、f1值、均方误差、平均绝对误差。

12、优选的，所述步骤s1中，电池数据包括且不限于电流、电压，环境数据包括且不限于温度、湿度、振动、气压。

13、优选的，所述步骤s2中，数据增强还包括验证数据有效性，计算生成数据与原始数据基本统计特征差异，采用动态时间规整算法衡量时间序列相似性，将增强数据集应用于多种机器学习模型初步训练测试并与原始数据集训练模型性能对比分析，采用交叉验证技术评估数据增强对模型泛化能力影响。

14、本发明提供了锂电池寿命衰退量化预测与健康状态智能评估方法。具备以下有益效果：

15、1、本发明中，通过多源数据融合采集，不仅获取传统的电压、电流和温度数据，还增加应力应变传感器和多种气体传感器来监测电池内部力学变化及气体成分浓度。应力应变数据能够反映电池内部电极材料和结构在充放电过程中的微观变化，而气体传感器可捕捉到电解液分解、副反应等产生的气体信息，提前预警电池内部潜在故障，多种数据相互补充印证，克服了传统单一数据采集的局限性，为准确评估电池健康状态提供了更全面深入的信息基础，从而极大地提高了数据的全面性与准确性，从而改善了传统的基于电化学模型的方法，虽然能够从原理上描述电池内部的电化学反应过程，但由于锂电池内部物理化学过程极为复杂，涉及众多参数且部分参数难以精确测定，因此会造成模型的准确性和实用性大打折扣的问题。

16、2、本发明中，通过数据增强技术有效解决了锂电池寿命预测领域数据稀缺且分布不均的问题。基于gan的数据生成可根据不同电池类型和应用场景需求生成大量模拟数据，这些数据与真实数据具有相似的分布特征，有效扩充了数据集规模。数据变换与组合操作进一步丰富了数据的多样性，包括时间序列拉伸压缩模拟不同使用速率、局部扰动模拟外部干扰以及不同参数数据交叉组合等，使数据涵盖更广泛的工况和故障情况。经过数据增强后，应用于机器学习模型训练，能让模型充分学习到数据的内在规律和特征，减少过拟合现象，显著提升模型的泛化能力，使其能够更准确地对未见过的实际数据样本进行预测，为锂电池寿命衰退量化预测提供更可靠的模型支持，适应各种复杂多变的实际应用环境。

17、3、本发明中，采用基于统计模型和机器学习的异常数据处理方法，相比传统简单阈值判断具有显著优势。基于多元高斯混合模型(gmm)的统计模型能够依据历史正常数据学习数据的统计分布规律，从而更精准地识别出与正常分布偏离较大的异常数据点，适用于处理因电池材料不均匀性、制造工艺缺陷等内部因素导致的异常。而集成学习方法(如随机森林与孤立森林结合、自编码器网络)则能从不同角度对数据进行分析，有效应对因温度急剧变化、电磁干扰、充放电设备不稳定等外部因素引起的复杂异常情况。通过准确识别异常数据并进行修正或标记剔除，避免了异常数据对后续模型训练和评估的干扰，保证了数据的可靠性和有效性，进而提高了整个锂电池寿命衰退预测和健康状态评估的准确性与稳定性，有助于及时发现电池潜在安全隐患和性能问题，提前采取相应措施，保障锂电池系统的安全稳定运行。

18、4、本发明中，基于全面准确的数据采集、预处理以及可靠的模型构建与评估，本方法能够实现对锂电池寿命衰退的量化预测和健康状态的智能评估，并依据评估结果为锂电池的使用、维护和管理提供科学合理的决策依据。例如，根据预测的寿命衰退程度和当前健康状态，可以智能调整充放电策略，在电池性能较好时适当提高充放电倍率以提高使用效率，而在电池接近寿命末期或健康状态不佳时降低充放电倍率以延长电池使用寿命并确保安全。同时，能够提前预警故障，及时通知用户或相关系统进行维护或更换电池，避免因电池故障导致的设备停机或安全事故。这种智能决策与优化管理功能有助于提高锂电池的使用效率、降低维护成本、延长使用寿命，在电动汽车、储能系统等众多锂电池应用领域具有重要的经济和安全意义，推动整个锂电池产业的智能化发展进程。