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基于ARIMA模型的锂离子电池剩余寿命预测文献综述

 2020-04-14 09:04  

1.目的及意义

1. 目的及意义(含国内外的研究现状分析)

(1) 锂离子电池

锂离子电池因其质量轻、低自放电率、循环使用寿命长等优点在手持终端等民用领域已经得到广泛的应用,并开发出大量配套的电池管理系统,具备完善的使用条件,在航空、航天、海上作业、汽车等前端工业领域也已得到推广,电池在长期的使用过程中,难以避免地会发生电极材料腐蚀、隔膜老化或者遭受高温,再加上可能存在的人为使用不当或外在环境不良,造成电池内部微短路等故障,致使电池性能逐渐退化直至电池寿命及安全性失去保障,间接导致用电设备甚至整个系统性能下降或故障。同时,在工业方面,锂离子电池应用领域复杂的工作环境与工作负荷要求对锂离子电池提出了更高的要求,所以不时有安全事故报出。例如电池电源汽车着火爆炸,美国太空实验AFRL实验失败事件,2013年多架波音787梦幻客机无限期停飞事件。

研究电池剩余使用寿命(RUL)预测技术,能够很大程度上解决类似上文举例可能发生的事故或问题,对用电设备以及用电系统的维修决策也将起到良好的指导作用。锂离子电池的可靠性和安全性成为工业应用中的关键问题,建立准确的锂离子电池容量退化模型,准确预测锂离子电池的剩余寿命,是保证锂离子电池运行可靠性和安全性的基础,也是目前锂离子电池预测与健康管理(PHM)技术的重要组成部分。

(2) 国内外研究现状

国内外针对电池健康管理研究主要研究两个问题:其一是荷电状态(State of Charge,SOC)要求预测单次充电放电的终止点(End of Discharge,EOD),解决的是当前周期内充放电剩余时间问题;其二是健康状态(State of Health,SOH),SOH针对电池在长期使用过程中逐渐累积的衰退过程,预测电池寿命消耗到不合要求的点,也就是电池寿命终止点(End of Life,EOL),预测电池剩余使用寿命,解决的是电池整个的生命过程何时终止的问题。

国内外对锂离子电池荷电状态和健康状态的估计、建模研究众多,并且形成了比较完善的方法体系,而电池的寿命预测方法尚未成熟,还在不断地深入研究中,目前对锂电池的RUL预测的综述相对较少。

查阅一些参考文献,可发现电池健康评估和预测的方法目前主要集中在三个方向——基于模型的方法,数据驱动方法和混合方法。基于模型的方法:主要的挑战是缺少锂电池独特的理论电路模型,而且电路虚拟元件的数值估计需要庞大和昂贵的设备例如EIS设备。数据驱动方法:最大的优点是不需要关于电池化学特性和材料特性的专业知识,成功的关键是提取特征的相关性和可用性用于更进一步的分析。然而,主要的缺点是缺少电池性能的物理解释,而且数据驱动方法的健壮性也是一个挑战。混合方法是基于模型方法和数据驱动方法的结合体,吸取了两者的优点。混合方法因为经常机械地结合两种方法而导致更多的不确定性和复杂性。文献[5]提出了基于经验模态分解(EMD)和自回归移动平均模型(ARIMA)的组合预测框架,用最小二乘估计ARIMA模型的最优参数,提取EMD的最优分量,分别用于估计电池SOH,最后将两模型预测结果融合。

PF(Particle Filtering)的思想基于蒙特卡洛方法,它利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法。简单来说,粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似,以样本均值代替积分运算,从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∞时可以逼近任何形式的概率密度分布。首先,根据容量数据特点选择合适的衰减模型,然后,用证据理论(DST)方法对可用的电池数据进行处理,得到模型参数初始值。当有新数据时,模型参数通过PF方法更新。外推模型到故障阈值即得RUL预测值。

马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)对锂电子电池寿命预测实验及锂电池退化过程研究处于世界领先地位;美国航空航天局重点研究航空航天锂电池退化机理,IMS李杰团队最近几年致力于车用充电锂电池的PHM研究。国内哈尔滨工业大学刘大同、周建宝等人对锂电池退化过程有较深入的研究。

电池剩余寿命预测技术是电池预测技术的核心,也是健康管理技术的要点,但同时也是电池管理系统中的研究热点和难点。电池剩余寿命预测的准确性事关用户是否能及时获取电池寿命信息,更换即将失效的电池,保障电池组安全高效运行,更事关锂离子电池作为主要供能、储能原件,其支持的设备在运行中是否安全可靠,并能避免事故发生。综合国内外近几年对电池寿命预测技术的研究情况来看,RUL预测技术研究大有进展,形成了相对系统的预测方法和理论体系,并且已逐步进入实际工程应用阶段。但是,锂离子电池属于典型的动态、非线性电化学系统,受外部复杂环境条件影响较大,性能退化状态难以识别,很难直接从SOC或SOH估计结果得到精确的RUL预测值,因此,锂电池的寿命预测还在不断地深入研究中。

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2. 研究的基本内容与方案

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2. 研究的基本内容、拟采用的技术方案及措施

(1) 研究内容

  1. 了解锂离子电池使用寿命的影响因素;

  2. 熟悉锂离子电池的参数和状态;

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