基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测

作者：廖力; 肖廷奕^*; 吴铁洲; 姜久春

来源：电源技术, 2023, 47(02): 193-198.

• 锂电池
• 健康状态
• 剩余使用寿命
• 健康特征
• 支持向量回归

针对锂电池健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)预测精度较低的问题，提出一种基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测方法。首先从电池充电曲线中提取三个与容量退化有关的健康特征(HFs)，提出多健康特征融合法得到间接健康特征(IHF)。再采用改进的引力搜索算法优化支持向量回归模型，将IHF作为模型输入，SOH作为输出。最后，建立多项式回归模型对IHF随电池循环次数增加的变化趋势进行预测，将更新后的IHF和当前SOH估计值输入到估算模型中实现电池RUL的预测。实验结果表明所提出的方法有较高的预测精度和较强鲁棒性，能够联合实现电池SOH和RUL长期稳定的预测。

• 出版日期2023
• 单位湖北工业大学