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北理工熊瑞EnSM: 利用電池領(lǐng)域知識(shí)改善基于深度學(xué)習(xí)的電池SOC估計(jì)

荷電狀態(tài)（SOC）的準(zhǔn)確估計(jì)是鋰離子電池可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)，深度學(xué)習(xí)的最新發(fā)展為SOC估計(jì)提供了一種新興的解決方案。然而，有限的訓(xùn)練和測(cè)試情景及對(duì)電池工作原理的忽視降低了深度學(xué)習(xí)方法的性能。

在此，北京理工大學(xué)熊瑞教授等人探索將電池領(lǐng)域知識(shí)集成到基于深度學(xué)習(xí)的 SOC估計(jì)方法中，以提高在未知?jiǎng)討B(tài)條件下的SOC估計(jì)性能。具體而言，作者開(kāi)發(fā)了一個(gè)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）作為基準(zhǔn)，并提出了兩項(xiàng)基于物理信息的改進(jìn)：

一方面，作者提出使用在線等效電路模型將電壓和電流序列解耦為開(kāi)路電壓、歐姆響應(yīng)和極化電壓。擴(kuò)展的DNN輸入提供了有關(guān)電池狀態(tài)的豐富信息，可幫助DNN有效學(xué)習(xí)可測(cè)量信號(hào)和SOC之間的映射。

另一方面，作者開(kāi)發(fā)了一個(gè)自適應(yīng)閉環(huán)框架以考慮SOC估計(jì)中的時(shí)間依賴(lài)性。DNN 采用蒙特卡洛丟棄法（Monte-Carlo Dropout）設(shè)計(jì)以減輕過(guò)度擬合并生成預(yù)測(cè)及其不確定性，進(jìn)一步利用在線卡爾曼濾波器自動(dòng)結(jié)合安培小時(shí)計(jì)數(shù)和提出的 DNN在看不見(jiàn)的動(dòng)態(tài)曲線下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的SOC預(yù)測(cè)。

圖1. 用于SOC估計(jì)的整個(gè)DNN架構(gòu)

為了全面驗(yàn)證所提出的方法，作者開(kāi)發(fā)了一個(gè)包含經(jīng)歷了各種真實(shí)駕駛情景的8個(gè)電池的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集與僅基于標(biāo)準(zhǔn)駕駛情景的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集有顯著不同。結(jié)果顯示，為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試情景開(kāi)發(fā)的傳統(tǒng)DNN方法在開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳，其用于SOC估計(jì)的RMSE和MAE分別為2.51%和9.54%。相比之下，將這兩種改進(jìn)結(jié)合到基本DNN中的深度學(xué)習(xí)方法顯示出急劇下降到1.85%和3.35%的RMSE和MAE，且該方法有效性分別在10°C、25°C和40°C下得到驗(yàn)證。

此外，驗(yàn)證結(jié)果表明，該方法可推廣到文獻(xiàn)中報(bào)道的DNN以有效提高其SOC估計(jì)性能?？傊?，這項(xiàng)研究表明，在將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法應(yīng)用于電池狀態(tài)監(jiān)測(cè)問(wèn)題時(shí)，有必要更深入地了解電池動(dòng)力學(xué)。

圖2. 不同方法對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集中電池的SOC估計(jì)性能比較

Battery state-of-charge estimation amid dynamic usage with physics-informed deep learning, Energy Storage Materials 2022. DOI: 10.1016/j.ensm.2022.06.007

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