基于融合方法的电动汽车动力电池容量衰退预测模型构建与优化

摘要：为了构建和优化基于融合方法的动力电池容量衰退预测模型，以准确预测电池容量衰退过程，采用融合方法将机器学习算法和物理模型相结合，通过多种数据源的综合使用来构建容量衰退预测模型。首先，收集并分析实际电池操作数据，充放电过程、温度变化等；然后，利用机器学习算法对数据进行特征提取、模式识别和建模，从而揭示电池容量衰退规律；最后，结合物理模型对电池内部参数进行估计，并与机器学习模型进行融合，获得更准确的容量衰退预测结果。

关键词：融合方法；电动汽车动力电池；容量衰退；预测模型

中图分类号：TM912 收稿日期：2023-05-15

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.10.003

1 前言

电池容量衰退是电池性能逐渐恶化的主要原因之一，其准确预测对于电池管理系统的优化和电动汽车的可靠性具有重要意义。然而，由于电池衰退过程受到电池自身复杂特性以及操作环境等多种因素的影响，传统的衰退预测方法往往存在精度不高的问题。在这种背景下，单一方法往往无法全面考虑电池的多个影响因素，导致预测精度较低。因此，电动汽车需要融合机器学习算法和物理模型的优点，通过综合使用多源数据进行建模和分析，以期实现更为准确的容量衰退预测。

2 提出问题

2.1 电动汽车动力电池容量衰退问题的重要性

首先，了解电动汽车动力电池容量衰退问题能够影响消费者对电动汽车的认知和购买决策。动力电池容量衰退是指电池储存和输出电能能力下降的过程。随着使用时间的增加和充电循环的重复，电池的性能会逐渐减弱，并使得电动汽车的续航里程减少。如果消费者对动力电池容量衰退问题缺乏了解，可能导致消费者在日常使用中出现意外没有电量可用的情况，给出行者带来不便。

2.2 传统动力电池容量衰退预测方法的不足之处

传统方法往往基于简单的经验模型或统计方法来进行容量衰退预测。这些模型通常只考虑电池的时间使用效应，没有充分考虑电池的实际工作情况、操作环境以及具体的负荷需求[1]。因此，这些模型难以准确地捕捉到电池容量衰退过程中的非线性变化和复杂机制。

2.3 提出基于融合方法的动力电池容量衰退预测问题

基于融合方法的动力电池容量衰退预测是一个具有技术性方向的重要问题。随着电动汽车和可再生电力系统的迅速发展，电池容量衰退对电动汽车性能、续航里程和使用寿命等方面产生了重要影响。目前传统的容量衰退预测方法存在准确性和可靠性的不足之处，因此急需寻找一种更为有效的方法来解决这个问题。

3 问题分析

3.1 动力电池容量衰退的影响因素分析

a.使用循环次数：电池的使用次数是直接影响容量衰退的重要因素之一。每次充放电循环后，电池都会有一定程度的电荷损失，导致总容量逐渐减少。因此，频繁的充放电循环和深度放电会加速电池容量的衰退。

b.充放电速率：电池在高充放电速率下容易出现容量衰减。高速率充电或放电会加剧电池内部反应和电化学过程，导致电池材料的损耗和改变，从而降低电池容量。对于电动汽车来说，快速充电和大功率输出时的高速率操作可能会增加电池容量衰退风险。

c.循环深度：循环深度指的是每次充放电周期中电池的充电和放电程度。越深的放电循环往往会带来更大的容量损失，与浅放电循环相比。深度放电会引发更多的电化学反应和物质漫散，进而导致电池材料的改变和损耗。

综上所述，动力电池容量衰退受到多个因素的综合影响。在电动汽车应用中，为了最大限度地延长电池的使用寿命和性能，要合理控制充放电循环次数和速率，保持适宜的工作温度范围，避免过度深度放电和人为因素造成的过充现象。

3.2 传统预测方法的局限性分析

许多传统预测方法基于统计模型，如时间序列分析、回归分析等。这些模型假设未来的趋势和规律与历史数据相关，在稳定的环境下预测效果良好。然而，当市场环境变动较大或存在非线性关系时，这些方法的准确性会受到很大的影响。

3.3 融合方法在动力电池容量衰退预测中的潜力分析

融合方法整合多种数据来源，包括历史实验数据、实际工作环境记录、外部环境条件等。通过结合不同类型的数据，更全面地了解电池的工作状态和因素对容量衰退的影响，从而提高预测的精确度。融合方法结合了物理模型和机器学习算法的优势。物理模型基于电池内部物理过程和材料特性来描述容量衰退的机制，而机器学习算法则能够捕捉到更复杂的非线性关系和预测变量之间的隐性模式。通过将二者相互结合，充分发挥技术优势，提高容量衰退预测的准确性和可靠性。

4 解决方案

4.1 数据采集和预处理

假设需要监测某款电动汽车的动力电池容量，并采集每天一次的数据。选择以下几个关键参数进行监测和记录：入库电量（State of Charge， SOC），表示电池中还剩余的电能百分比，在0%到100%之间。放电时间（Discharge Time），表示电池从满电状态下车辆行驶的时间长度（单位：h）。充电时间（Charge Time），表示将电池从空状态充满所需要的时间长度（单位：h）。在电池容量数据的采集过程中，需要每天记录三项参数数据，并将其保存于数据库内[2]。在数据采集后，进行预处理来处理可能存在的异常值和缺失值。基于融合方法的电动汽车动力电池容量数据采集如表1所示。

如表1所示，通过基于融合方法的数据采集，获得更全面、准确的动力电池容量数据，用于后续的容量衰退分析和预测。在数据采集过程中，还需关注数据的准确性和一致性，以最大程度地避免异常值和缺失值的影响。预处理阶段还探索其他的数据清洗和校正方法，以保证最终数据的质量和可靠性，并提高对动力电池容量衰退的预测能力。

4.2 特征工程和选择

电动汽车动力电池容量是指储存和供应给电动机的电能的能力，它是衡量电动汽车续航里程和性能的重要指标[3]。因此，针对电动汽车动力电池容量的特征工程和选择非常关键。特征工程在数据预处理阶段非常重要。通过对动力电池容量相关数据进行收集和分析，提取出一些有意义的特征。比如，使用数据挖掘技术，将原始数据进行降维处理，获得更少但更有效的特征。

4.3 单一预测模型构建

构建电动汽车动力电池容量衰退预测模型是为了预测和估计电动汽车电池容量随时间的变化，以便合理管理和维护电池系统。

a.采用一些常见的数学模型来描述电池容量的衰退。其中，常用的模型之一是入库电量（SOC）方法。该方法假设电池容量随着SOC的变化而变化，SOC使用以下公式进行表述：

SOC=（R/T）×100% （1）

式中，R为电池的剩余电量，单位为Ah；T为电池的总电量，单位为Ah，在已知电池总电量和已放电时间的情况下，可以通过计算得到电池的剩余电量。另外一个常用的模型是里程衰减方法，基于实际行驶的里程来估计电池容量的衰退。该方法假设每一次行驶都会对电池容量产生一定程度的损耗，并使用以下公式进行描述：

[SOH=（Qn/Qd）]×100% （2）

式中，Qn表示新电池的额定容量，电池的额定容量是指电池在环境温度为20 ℃+-5 ℃条件下，以5 h率放电至终止电压时所应提供的电量，单位为A·h，Qd表示当前电池的实际容量，单位为A·h。

b.除了以上提到的模型，还可以使用神经网络、支持向量回归和回归树等机器学习算法构建预测模型。这些算法可以自动捕捉非线性关系和特征之间的复杂关系，并进行准确的预测。要构建可靠的衰退预测模型，需要收集足够数量和质量的数据，并对数据进行预处理和特征工程。预处理包括去除异常值、填充缺失值和数据标准化等步骤。特征工程则是为了提取和选择对预测任务有用的特征，包括SOC、温度、环境因素和行驶模式等。

c.通过评估和验证预测模型的准确性和稳定性，确定最佳的模型，并应用于实际的电池管理系统中。这将帮助电动车制造商和使用者更好地理解电动汽车电池容量的变化趋势，提前做好维护和替换措施，延长电池的使用寿命，优化电动车的性能和可靠性。

4.4 融合方法的预测模型构建

融合方法是指结合不同的预测模型，通过加权平均或组合来构建更准确的电动汽车动力电池容量衰退预测模型。这种方法可以综合各种模型的优点，提高预测准确性和鲁棒性。

a.假设有两个基础预测模型：模型A和模型B。这两个模型可以使用不同的算法或数学模型来构建。在融合方法中，对于某个时间点t，可以通过权重系数的线性组合来得到集成预测结果：

[Ct=w1×a（t）（A）+w2×b（t）] （3）

式中，[w1]和[w2]是权重系数，预测结果都是离散的类别变量，用于调节基础模型的贡献程度；[a（t）]和[b（t）]分别是模型A和模型B在时间点t的预测结果。

b.需要为权重系数确定一个合适的权重分配策略。常见的方法包括均匀权重、按模型表现自适应权重和使用机器学习方法学习权重。按模型表现自适应权重使用不同的权重分配给每个基础模型，根据其在过去预测性能中的表现调整权重；使用机器学习方法学习权重则通过训练一个附加的学习模型O1d+6I3AwQzeKUK4W8pLlg==来确定最佳权重。

c.利用交叉验证等方法来评估融合模型的性能，并根据具体应用场景进行调整和优化。通过使用融合方法，能够克服单一模型的局限性，提高电动汽车动力电池容量衰退预测的准确性和稳定性。

4.5 模型性能评估和优化

性能评估是非常重要的一步，电动汽车动力电池容量衰退预测模型可以评估模型的准确性、稳定性和可靠性。有一种通用的方法就是使用历史数据集进行模型验证和测试，通过对比实际观测值和模型预测值之间的差异，在模型优化过程中，需要综合考虑各种因素。

a.可以通过增加数据量或优化特征工程来提高模型的拟合能力。引入更多有关电池健康状况的特征，如温度、充电次数等，提高模型对电池容量衰退的预测准确性。

b.采用更高级别的机器学习算法或深度学习方法来构建更复杂、更准确的预测模型。这些算法具有更强的非线性建模能力，更好地捕捉动力电池容量衰退的复杂关系。

5 试验设计与结果分析

5.1 试验设置和数据收集

5.1.1 试验设置

a.样本选择：从电动汽车中选择一定数量的电池样本，确保包含不同年限、不同使用情况的电池，以获取更全面的数据。

b.实验时间范围：设定实验的时间范围，如数月或数年，根据需要来设置。

c.实验变量测量频率：确定对于每个电池样本进行变量测量（如容量、温度、充电次数等）的频率，如每天、每周或每月。

5.1.2 数据收集

表格中的示例数据是电池容量的测试结果，为了建立模型，需要收集更多的样本数据。

a.容量衰退数据：采集多个电池样本的容量随时间递减的数据，确定每个时间段的容量百分比，同时记录电池标识符以将数据与电池匹配。

b.特征变量数据：除了容量衰退外，收集其他特征变量数据，如电池充电历史、温度变化、充电次数等指标。通过电池管理系统（BMS）或其他传感器来获取这些数据。

以下是展示采集容量衰退和特征变量数据示例：

如表2所示，电池编号是唯一的标识符，测试时间是每次进行容量测试的日期，容量（A·h）是每次测试的电池容量值，充电次数表示每次测试之间的充电次数，温度（℃）表示每次测试时的电池温度，充电历史（充电时间/次数）表示每次测试前的总充电时间和充电次数。在收集数据后，将其用于建立基于融合方法的预测模型，并通过对特征变量和容量衰退之间的关系建模来进行预测。需要使用适当的算法和技术来整合和分析数据，以构建准确、可靠的预测模型。

5.2 模型性能对比分析

模型性能对比分析非常重要，评估不同预测模型的准确度和稳定性，选择最适合的模型，将收集到的数据划分为训练集和测试集，常用的划分比例是70%的数据用于训练模型，30%的数据用于测试模型。使用不同的预测模型进行训练，在本例中，融合多个机器学习算法的集成方法，如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Tree）或神经网络等。使用测试集对每个模型进行评估，使用之前提到的评估指标，例如平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）。通过比较模型在测试集上的预测结果与实际观测值之间的差异，比较不同模型评估指标的结果。观察各个模型之间的差异，分析其性能表现优劣，并结合具体需求来选择最佳模型。

以下是一个结果对比示例，展示了3个不同预测模型在测试集上的性能评估指标结果，如表3所示。

由表3能够观察到不同模型的MAE和RMSE值，从而比较数据结果的准确度和稳定性。较低的MAE和RMSE值意味着模型预测结果与真实值接近，因此模型C被认为是最好的预测模型。

6 结语

基于融合方法的电动汽车动力电池容量衰退预测模型在实验设置和数据收集上有着明确的步骤和要求。通过合理选择样本、设定实验时间范围，并收集详细的变量信息，建立高效准确的预测模型，进行模型性能对比分析，并选择最佳模型更好地理解和预测动力电池的容量衰退情况。未来，融合不同机器学习算法或物理模型的组合技术将继续发展，以进一步提高容量衰退预测模型的准确性和稳定性；尝试更先进的集成算法，如模型融合框架、元学习技术等，来提高模型预测性能，同时降低过拟合和提高模型的泛化能力。

参考文献：

[1]林小军，李万敏，张亚萍，等.基于历史数据融合的电动汽车复合制动方法[J].兰州工业学院学报，2021，28（3）：55-60.

[2]黄鹏，聂枝根，陈峥，等.基于优化Elman神经网络的锂电池容量预测[J].储能科学与技术，2022，11（7）：2282-2294.

[3]胡杰，何陈，朱雪玲，等.基于实车数据的电动汽车电池剩余使用寿命预测[J].交通运输系统工程与信息，2022，22（1）：292-300.

作者简介：

段慧云，女，1991年生，讲师，研究方向为电池管理。