文 | 文史充电站
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汽油动力汽车对环境造成了挑战，所以全球汽车制造商正在致力于低碳排放，锂离子电池以其高能量密度、快速充电和环保特性，广泛用于电动汽车和混合动力汽车，但是电池老化是一个重要问题，会降低性能并影响安全。
电池寿命通常通过容量和内阻来评估，而电池健康状态和剩余使用寿命用于跟踪电池寿命。
数据驱动模型，如机器学习，成为电池健康诊断和预测的有力工具，这些模型需要大量数据来准确估计和预测电池健康状况，电池技术的发展和健康监测对于推动低碳交通至关重要。
01
锂离子电池操作
锂离子电池是一项关键技术，因其高能量密度而广泛用于各种高能应用，尤其是电动汽车，在电动汽车中，电池组通常由多个模块构成，每个模块包含数百个电池单体，这些电池的充电和放电过程是锂离子电池工作的核心，我们将在下文中详细介绍。
每个锂离子电池单体都包括两个主要电极，分别是正极（阴极）和负极（阳极），它们之间通过一个隔膜隔开，并被液体电解质填充。
正极通常使用锂金属氧化物，如NCA（镍钴铝氧化物），而负极则采用锂碳，这些材料的选择是基于它们的性能，如能量存储能力、功率密度、成本和安全性。
在充电阶段，外部电源用于驱动电子和锂离子的运动，这个过程可以被看作是一个氧化反应，其中电子从阳极流向阴极，锂离子从阴极移向阳极。
这导致了电池储存能量的过程，一旦电池储存了足够的能量，充电过程完成。
放电阶段发生在电池连接到负载（如电动汽车的驱动系统）时，电池开始释放储存的能量，这时锂离子从负极移向正极，伴随着电子从阴极流向阳极，这个过程是充电过程的逆反应，电池将储存的能量提供给外部负载。
此电池的优势在于它们具有高比能量存储、高功率密度、长寿命和高安全性，在汽车行业NCA电极材料因其长寿命、高能量密度、高功率密度、低成本和高安全性而被广泛采用，锂碳（石墨）用作阳极，这种组合在电动汽车中表现出色。
电池充放电过程可以重复数千次，直到电池容量降至其寿命的70-80%，此电池可能退役，但它们通常可以进入第二个生命周期。
02
锂离子电池型号
锂离子电池是当今高能应用中的重要能源存储技术，特别是在电动汽车领域，为了更好地理解和优化锂离子电池的性能，科学家们开发了多种模型，这些模型分为四类。
基于电的模型，包括全阶电化学模型、降阶电化学模型（ROEM）和等效电路模型（ECM），全阶电化学模型被称为伪二维模型，它详细描述了电池内部的化学反应和电势分布。
这些模型需要解决复杂的偏微分方程，难以在实际应用中使用，所以ROEM和ECM等简化模型被开发以适应实际应用，其中ECM以电路元件来表示电池行为，具有简单的结构。
热模型用于描述电池的温度行为，因为温度对电池性能和寿命具有重要影响，这些模型包括电池发热模型和降阶热模型，可以帮助预测电池的热行为。
耦合电热模型结合了电池的电学和热学性质，提供了更全面的电池性能分析。
数据驱动模型是基于电池输入输出数据的智能算法，如神经网络、LSTM和SVM，这些模型不需要先验的电池物理知识，而是通过数据来建立电池的模型，数据质量和数据集的多样性对这些模型的性能至关重要。
动能电池模型是一种特殊模型，适用于具有两个储能罐的电池，一个用于可用能量，另一个用于束缚能量，这些模型在某些特殊应用中非常有用，但超出了本文的范围。
这些模型的开发旨在估算电池的状态和寿命，并且有助于改进电池管理系统（BMS），以优化电动汽车电池组的性能，模型的选择取决于应用的需求和所需的准确度级别。
这些模型的不断进化将有助于我们更好地理解和利用锂离子电池的潜力，推动能源存储技术的发展。
03
锂离子电池的老化因素
各种老化因素都对锂离子电池的寿命产生影响，包括热、电和机械滥用，了解这些老化因素对电池的影响对于监测电池健康和性能至关重要。
最重要的电化学降解参数是固体电解质界面（SEI）层的生长和分解，以及其他直接影响电池容量或功率的因素，这些因素可能导致电动汽车电池组的故障，甚至引发火灾。
热滥用描述了温度变化对电池不同组件的影响，在锂离子电池中，温度变化是由于电池内部的化学反应引起的。
温度对电池性能影响显著，因为它会影响电解质和电极材料的性能，电池充放电过程中的化学反应与温度变化遵循阿伦尼乌斯方程，其中包括吸热和放热反应。
电池在充电时会产生放热，这些反应会释放额外的热能，在充电完成后，电池可能吸收周围环境的热量，温度还会影响电解质和电极的离子电导率缩短电池的寿命，高温和低温都可能导致电池性能下降和老化。
低温对电池性能的影响可分为三类，低温会导致电解质的粘度增加，降低了离子电导率，从而降低了电池的SOC，电池在低温下容易发生电荷转移电阻。
影响电池的动力学和锂离子的流动，低温条件下会导致阳极极化，降低电池容量，这些因素加速了电池老化过程，影响了电池的性能。
高温对电池影响也很复杂，电池在充电和放电时产生热量，这可能会加速老化过程，高温会导致SEI层变厚，进而降低电池容量，电池内部温度升高会引发热老化，进一步损害电池性能，高温可能导致电池性能下降和热失控。
电气滥用包括过度充电、过度放电和短路，这些都会导致电池性能问题和安全问题，过度充电和过度放电会加速电池的退化，导致容量减少，高电流也会产生更多的热量，加速老化过程，机械应力和应变，如碰撞或挤压，也可能导致电池性能下降和损害。
了解这些老化因素对电池的影响对于提高电池性能和安全性至关重要，电池的温度、电流和机械应力都会对其健康和寿命产生显著影响，所以在电池设计和使用中必须谨慎考虑这些因素，以确保电池的可靠性和性能。
04
NASA数据集的机器学习方法
为了使用机器学习（ML）模型来估算电池的SOH或RUL，我们需要大量且高质量的数据。
收集电池老化数据是一项复杂的任务，旨在捕捉整个电池寿命过程中的关键信息，重复这些实验需要耗费大量的时间和金钱，构建高性能的电池数据集可能需要多年的时间。
在这个领域中，NASA电池退化数据集是最有价值的，用于训练和验证ML算法，包括SVR、FFNN和LSTM，NASA数据集包含三种不同的操作曲线，记录了各种锂离子电池在不同环境温度下从初始状态（BOL）到终止状态（EOL）的充电、放电和阻抗数据。
电池在充电时会一直以1.5安培的恒流模式充电，直到电压达到4.2伏特，然后以恒压模式继续充电，直到电流降至20毫安，当电池容量下降30%时，即从2安时下降到1.4安时时，电池被视为已过时（EOL）。
我们从NASA数据集中提取特征，特别是从放电曲线中提取的特征，接下来对数据集进行了处理和过滤，以应对样本数量的不稳定性。
使用预处理的数据来估算电池的SOH，这些步骤对NASA数据集中的放电数据进行了特征提取和过滤。
在我们的研究中，电池的放电曲线是关键，每个电池周期的数据点数量因电池的寿命而异，新电池可能有5000个数据点，而老化电池可能只有700个，必须以相等间隔从每个电池周期的数据中提取关键特征，以克服数据点数量不稳定的问题。
放电曲线中的关键特征可以用于表示电池的当前状态，我们考虑了代表不同电池寿命的电压梯度退化点，这些点有助于应对电池数据的非线性问题。
所以，我们以可区分不同寿命的关键点作为输入特征，这些点对电池性能的影响显而易见。
通过处理输入特征后，我们训练了三种ML模型，FFNN、SVR和LSTM，并对它们在估算电池SOH方面的性能进行了比较，在评估这些模型时，我们使用了RMSE（均方根误差）指标，用于度量估算SOH的准确性。
NASA电池退化数据集为我们提供了宝贵的实验数据，用于开发和验证ML算法以估算电池的健康状态。
通过提取和处理放电曲线中的关键特征，能够构建准确的SOH估算模型，这种研究有望帮助提高电池的性能和安全性，对于电池技术的发展具有重要意义。
结论
电动汽车电池的健康状况，以确保其安全运行，为了达到这个目标，研究人员探讨了不同的电池建模技术，分为两大类，基于物理的方法和数据驱动的方法。
在基于物理的方法中，最精确和全面的模型是电化学模型，由一组偏微分方程组成，这种模型非常复杂，难以在实时应用中监测电池的健康状况，这就需要进一步研究以在模型复杂性和准确性之间找到平衡。
另一方面，数据驱动的模型利用机器学习算法和训练数据来确定模型参数，尽管这种方法较为简单，但其准确性受到训练数据量和所选机器学习算法的影响。
获取足够的高质量数据是一项具有挑战性的任务，而且目前还没有通用的机器学习模型可以高精度地估计电池的健康状况，需要继续研究以找到模型精度和算法复杂性之间的平衡。
要进行性能比较，有必要使用相同电池和相同操作条件，对基于物理的和数据驱动的建模方法进行测试。
考虑使用可以在车辆运行期间进行训练的深度学习神经网络，准确的模型可以用于预测电池的SOH和RUL，从而确保电动汽车电池的安全使用。
为了公平、准确地比较不同数据驱动模型，需要进行通用验证测试来估计电池的健康状况，通过这些努力，我们可以更好地理解电池的健康状况，提高电动汽车电池的安全性和性能，这对于电池技术的进一步发展至关重要。
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