基于机器学习的锂离子电池寿命预测算法研究

杨强 张琦 杨玉明

摘要：针对反向传播（Back Propagation，BP）神经网络在预测锂离子电池寿命方面易陷入局部最优解的问题，文章提出了一种融合改进型遗传算法和BP神经网络的锂离子电池寿命预测方法。首先，选取自适应交叉概率方法作为交叉步骤以动态调整遗传算法的交叉概率；其次，通过改进型遗传算法优化BP神经网络的参数；最后，将优化过的参数带入BP神经网络，有效提高了全局搜索能力。仿真实验结果显示，该方法有效提高了锂离子电池寿命预测的精度。

关键词：锂离子电池；寿命预测；机器学习

中图分类号：TM912  文献标志码：A

0 引言

随着电动车的普及和便携式电子设备性能的提升，加之太阳能、风能等可再生能源在能源体系中占比的增长，锂离子电池作为关键的能量存储组件，其需求和应用正在快速增长。电池的性能和使用寿命对这些设备的稳定运行至关重要。因此，研发一种精确的电池寿命预测技术显得尤为关键。这样的预测技术不仅使用户和维护人员能够预先安排电池的保养和更换，防止意外故障和安全隐患，还能提高电池的使用效率，延长使用寿命，减少资源消耗，并为电池的回收和再利用提供理论支持。开发高效的锂离子电池寿命预测方法对于促进可持续发展、提升能源效率和确保用户安全具有重要的意义和深远的影响。

传统的锂离子电池寿命预测主要依赖于物理或经验模型，尤其是电化学模型，通过精确描述电池内部的复杂化学反应来模拟电池性能的变化。在构建模型时，必须考虑电池的化学组成、电解质、电极材料和微观结构等多种因素。模型详细模拟了充放电过程中的离子迁移、扩散和电荷传输等关键电化学过程，这对电池的效率和稳定性起着决定性作用。然而，模型的高计算成本、参数的不确定性、简化的假设、动态响应的缺乏以及对实验数据的依赖性，都限制了其在实际应用中的准确性和有效性。

机器学习技术通过处理和分析大规模数据集来预测电池的使用寿命。聂灶金等［1］的研究通过结合期望分位数回归和极限学习机制，并运用BFGS算法对参数进行优化，从而有效提升了对锂离子电池剩余使用年限的预测准确性。侯小康等［2］使用多核相关向量机和变分模态分解技术降噪，并应用贝叶斯优化调整参数，增强了预测模型的性能。杨立新等［3］开发了XGBoost-LSTM模型，通过特征工程和网格搜索优化，结合误差倒数法，进一步提升了RUL预测的准确性。

为了解决BP神经网络易陷入局部最优解的问题，本文通过改进型的遗传算法（Improved Genetic Algorithm，IGA）优化BP网络，提升了全局搜索能力，增强了泛化能力的同时提高了预测结果的精准度，并通过实验确认了该方法的有效性。

1 改进型遗传算法和BP神经网络

1.1 改进型遗传算法

遗传算法模拟自然选择，通过交叉和变异在解空间中寻找最优解［4］。在交叉过程中，为克服单点交叉的局限性和多点交叉的过度收敛问题，本文采用自适应交叉概率方法，根据种群表现动态调整交叉率，以优化搜索效率和算法性能。该方法可以在遗传算法的迭代过程中根据种群的状态动态调整交叉概率，能够有效提高算法的鲁棒性和适应性。

1.2 BP神经网络

BP神经网络是一种采用多层前馈结构的人工神经网络，使用梯度下降算法来完成监督学习任务。网络通过反向传播机制来更新权重，旨在降低损失函数。这种网络结构由输入层、若干隐藏层和输出层组成［5］，如图1所示。

算法流程如下：

（1）初始化。随机初始化网络中的权重和偏置。

（2）前向传播。将输入数据传递到网络中，通过每一层的神经元，直到计算出网络的输出。

对于隐藏层和输出层的每个神经元j：

zj=∑ni=1wij·xi+bj（1）

aj=σ（zj）（2）

其中，wij是连接输入层和第j个神经元的权重，xi是输入数据，bj是第j个神经元的偏置，aj是第j个神经元的输出，σ是激活函数。

（3）损失度量。通过损失函数评估模型预测值与真实标签之间的偏差大小。

（4）反向传播过程。首先依据损失函数计算权重和偏置项对损失程度的贡献率，即梯度。随后，通过梯度下降算法对权重和偏置进行优化调整。

对于输出层的每个神经元j：

δj=Lzj（3）

对于隐藏层的每个神经元j：

δj=∑kLzk·zkzj（4）

更新权重和偏置：

w（t+1）ij=w（t）ij-α·Lwij（5）

b（t+1）j=b（t）j-α·Lbj（6）

其中，δj是神经元的误差项（Error Term），L是损失函数，wij是连接输入层和第j个神经元的权重，bj是第j个神经元的偏置，α是学习率。

（5）迭代过程。持续执行前向传播和反向传播步骤，直至损失函数达到稳定状态或迭代次数达到预设的上限。

1.3 经过改进型遗传算法优化的BP神经网络

经过改进型遗传算法优化的BP神经网络（Improved Genetic Algorithm--Back Propagation，IGA-BP）由2个关键组成部分构成，第一个是遗传算法的改良版本，用于优化网络结构；第二个则是BP神经网络，负责执行预测任务。首先，通过改进型遗传算法中交叉、变异等操作选择适应度最优的个体作为最终的优化结果，对应的权重和偏置代表了经过优化处理的BP神经网络的参数，然后将优化后的参数带入BP神经网络，进行后续的训练及预测。

2 实验分析

2.1 数据集

受限于实验条件，本文采用马里兰大学提供的锂电池老化（CACLE）数据集［6］来测试所提出算法的有效性。电池的容量衰减情况如图2所示。

2.2 结果分析

为了验证IGA-BP算法的预测准确性，本研究将其与BP算法、基于粒子群算法优化的神经网络（Particle Swarm Optimization-Back Propagation，PSO-BP）以及模拟退火算法优化的神经网络（Simulated Annealing-Back Propagation，SA-BP）模型在相同的实验条件下进行了比较分析。通过使用平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和相对误差（Relative Error，RE）这2个指标来评价各模型的性能表现。实验数据和比较结果汇总如表1所示。

相较于传统的BP神经网络，IGA-BP在MAE上减少了0.046，RE降低了34%；较PSO-BP在MAE上降低了0.005，RE减少了20%；较SA-BP在MAE上降低了0.030，RE降低了30%。这些数据表明，IGA-BP在预测准确性上有显著提升，且优化方法是有效的。在这些算法中，IGA-BP展现了最高的准确度，凸显了遗传算法的卓越性能。

3 结语

本研究提出了一种融合优化遗传算法和BP神经网络的锂离子电池寿命预测方法。通过自适应交叉概率策略动态调整遗传算法，实现了对BP神经网络  的有效优化，提高了模型的收敛速度和泛化能力。实验结果表明，本文所提出的IGA-BP模型在误差评价指标上优于传统模型，为锂电池寿命预测提供了新的机器学习途径。

参考文献

［1］聂灶金，何晓霞，吴传菊.基于ER-ELM模型的锂离子电池剩余使用寿命预测［EB/OL］.（2024-02-29）［2024-05-20］.https：//kns.cnki.net/kcms2/article/abstract？v=_Kb8wOrUs9tQFq_iTE93ZUD0W aGdDshkDlA1Q4tyQL3iRNfMjMFc5-2TNFV2EdZ6Wu9 r64erPi-9rZZau9mkPVDxZWAj4ZdJglSFEIq0mrICFDQ CCjjD9pqh41NV_xLAE7WY8hxGcyA=&uniplatform=NZKPT&language=CHS.

［2］侯小康，袁裕鹏，童亮.基于改进相关向量机的锂电池剩余使用寿命预测［J］.电源技术，2024（2）：289-298.

［3］杨立新，张孝远.基于多健康特征融合的锂离子电池剩余使用寿命预测［J］.武汉科技大学学报，2024（2）：137-143.

［4］张鹏.基于融合特征的锂电池剩余寿命预测方法的研究［D］.南京：东南大学，2022.

［5］刘天舒.BP神经网络的改进研究及应用［D］.哈尔滨：东北农业大学，2011.

［6］尹杰，刘博，孙国兵，等.基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测［J］.电工技术学报，2024（1）：289-302.

（编辑 王雪芬）

Research on life prediction algorithm of Lithium-ion battery based on machine learning

YANG  Qiang， ZHANG  Qi， YANG  Yuming

（Xijing University， Xian 710123， China）

Abstract：  Aiming at the problem that Back Propagation （BP） neural network can easily fall into local optimal solution in predicting Lithium-ion battery life， this paper proposes a method combining improved genetic algorithm and BP neural network to predict Lithium-ion battery life. Firstly， the adaptive crossover probability method is selected as the crossover step to dynamically adjust the crossover probability of genetic algorithm， and then the parameters of BP neural network are optimized by IGA. Then the optimized parameters are brought into the BP neural network to effectively improve the global search capability. Finally， the simulation results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of Lithium-ion battery life prediction.

Key words： Lithium-ion battery; life prediction; machine learning