基于RVM-PF融合算法的锂离子电池剩余使用寿命预测

• 作者: 郑伟彦 吴靖 许杰 苏芳 蒋燕萍
• 来源期刊: 浙江电力
• 关键词: 锂离子电池 剩余使用寿命 粒子滤波 相关向量机
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 储能技术|Energy Storage Technology
• 页码范围: 54-64
• 页数: 11页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.202104008

摘要

针对传统PF(粒子滤波)算法在锂离子电池RUL(剩余使用寿命)预测中出现的估计精度低、过于依赖电池经验模型等问题,提出一种RVM(相关向量机)算法与PF算法相融合的锂离子电池RUL预测方法.通过RVM算法提取电池容量数据的相关向量,同时利用RVM的回归能力拟合同型号电池容量衰减轨迹,基于衰减轨迹构建PF算法中的状态空间模型,预测当前工况下电池容量衰减趋势.最后,将传统PF算法和RVM-PF融合算法的预测性能进行对比.结果表明,所提出的融合算法具有状态跟踪拟合度高、预测精度高、长期预测能力好等特点,且融合算法不依赖电池经验模型,具有较强的通用性.