【摘 要】
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使用早期数据准确预测电池(RUL)可以加速电池的改进和优化。然而电池退化过程是非线性的,且在早期阶段容量衰减可忽略不计,使得RUL预测具有挑战性。为解决这一问题,本文使用电池早期循环数据,并构建WOA算法和XGBoost算法的混合预测模型预测RUL。文章首先对电池实验数据进行预处理,观察放电电压-容量退化曲线和容量增量曲线的变化,选取与实际容量状态相关性较高的潜在特征,并将其时间序列数据作为XGB
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871259); 陕西省科技厅工业科技攻关计划项目(2019GY-175); 陕西省教育厅专项科研计划项目(18JK0111);
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使用早期数据准确预测电池(RUL)可以加速电池的改进和优化。然而电池退化过程是非线性的,且在早期阶段容量衰减可忽略不计,使得RUL预测具有挑战性。为解决这一问题,本文使用电池早期循环数据,并构建WOA算法和XGBoost算法的混合预测模型预测RUL。文章首先对电池实验数据进行预处理,观察放电电压-容量退化曲线和容量增量曲线的变化,选取与实际容量状态相关性较高的潜在特征,并将其时间序列数据作为XGBoost预测模型的输入,然后采用WOA算法对模型进行参数优化。最后使用由丰田研究所提供的84个在多步充电和恒流放电条件下的锂离子电池数据进行验证,结果表明所提出模型仅使用前100个周期循环数据可对整个电池寿命预测,测试误差低于4%。
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