基于数据驱动的电池循环寿命预测研究

基于数据驱动的电池循环寿命预测研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/leitouguan8655/article/details/134443441

电池循环寿命的准确预测对于电动汽车和储能系统等应用至关重要。近日，一篇发表在CSDN博客上的文章详细介绍了对一篇关于电池循环寿命预测的文献的复现过程。研究者通过分析电池在不同循环次数下的放电容量差异，成功预测了电池的循环寿命，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

研究背景与发现

研究者发现，不同循环寿命的电池在第100次和第10次循环放电容量的差值存在显著差异。基于这一发现，研究者提取了放电容量差的方差、平均值、最小值等特征，并发现放电容量差的方差对数与循环寿命的对数之间存在高达-0.93的皮尔逊相关性。这一发现为电池循环寿命的预测提供了重要线索。

实验数据与分析

实验使用了124块商用LFP/石墨电池，这些电池在恒温环境室(30°C)中进行循环测试，循环寿命从150次到2300次不等。研究者通过回归模型对电池的循环寿命进行预测，其中最好的模型使用前100个循环的数据预测周期寿命时，测试误差仅为9.1%。此外，研究者还实现了仅使用前5个循环数据对电池进行分类，测试误差为4.9%。

关键图表解读

Fig. 1

• a：展示了124块电池每次循环时的总放电容量与循环数的关系，容量衰减轨迹的交叉说明了初始容量与寿命之间的弱关系。
• b：是a的详细视图，只显示前100个循环，到100个循环时，还没有出现明显的寿命衰减。
• d：显示循环2时的总放电容量与循环寿命对数的相关系数为-0.061。
• e：展示了循环100时的总放电容量与循环寿命对数的相关系数为0.27（排除寿命最短的电池后为0.08）。
• f：显示循环寿命95和100的总放电容量差值和循环寿命对数的相关系数是0.479。

Fig. 2

• b：展示了124个电池的第100次和第10次循环的放电容量曲线的差值图示（ΔQ100-10(V)）。
• c：显示循环寿命的对数和ΔQ100-10(V)的方差的相关系数为-0.93。

思考与展望

研究者指出，实验中同一块电池的工况保持一致，但在实际应用中，工况会更加复杂。此外，实车效果验证周期较长，这也是未来研究需要解决的问题。

代码实现

研究者提供了详细的Python代码实现，包括数据加载、特征选择、模型训练和评估等环节。代码中使用了多种回归模型，如决策树、线性回归、支持向量机等，并通过交叉验证评估模型性能。

结论

这项研究不仅为电池循环寿命的预测提供了新的方法，还揭示了石墨负极在电池降解中的主导作用。这些发现可能对其他基于石墨的锂离子电池也有重要参考价值。