基于注意力改进BiGRU的锂离子电池健康状态估计

摘要：

锂离子电池的健康状态(state of health,SOH)是电池管理系统的核心问题,对其精确的评估能够保障电池的安全可靠运行.然而在实际应用中,容量较难直接测得,导致SOH估算困难.为了获得准确的SOH,本文提出一种基于注意力改进双向门控循环单元(BiGRU)的锂离子电池SOH估计方法.首先提取电池充放电曲线中的电压、电流与阻抗等参数,通过自编码器(auto encoder,AE)对其降维,提取特征量并减少数据间的冗余性.其次,引入注意力机制(attention mechanism,AM)对输入变量分配权重,突出对SOH估计起到关键作用的特征量.最后,利用BiGRU学习输入变量与容量之间的映射关系,捕获容量衰减下的长期依赖性.在不同充电倍率的电池数据集上的结果表明,该方法对不同类型电池的SOH皆可以实现高精度估计,均方根误差在1.1％以下.

关键词：锂离子电池;健康状态;自编码器;注意力机制;双向门控循环神经网络

所属期刊栏目：10

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金项目;陕西省科技厅工业科技攻关计划项目;陕西省教育厅专项科研计划项目

在线出版日期：2021-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2326-2333