霍克锂电池利用机器学习技术进行电动汽车电池容量衰减与健康状态估计

开发零排放电化学储能系统，以及对其性能的监测与优化，已成为电动交通系统基础设施建设的关键因素 [1]。集中式与分布式储能以及新技术的动态发展 [2, 3] 应对日益增长的碳排放及其相关的气候变化和能源短缺问题 [4]。锂离子电池 (LIBs) [5] 在各种储能方案中脱颖而出，成为显著的选择 [6] 并被视为一种可行的选择，因其自放电率低、功率密度高 [7] 和循环寿命长，这为电动汽车（EV）市场开辟了新路径，并推动了便携式电子设备的广泛出现 [8, 9].

锂离子电池（LIBs）本质上是可充电的，能够承受多次充放电循环，但它们很敏感，如果不小心处理可能会发生故障 [10, 11]。离子从阴极 [12] 在充电时通过电解质从阴极端移动到阳极端，反之亦然。放电时，储存的锂离子通过阳极返回阴极 [13, 14]. 电池的性能和安全性受所使用的所有组件的影响，因此选择最佳的组合有助于制造出更好的电池。这项已经取得巨大进步的技术的未来发展，将由材料科学和参数监测的进步所推动 [15].

LIBs从制造的那一刻起就持续线性老化并非线性退化，且从首次使用时开始；这是由于其采用的电化学原理，导致在储存或运行期间会产生不可避免的内部化学反应。退化分为三个阶段：实际过程、在电池单元层面可能观察到的模式以及容量衰减带来的运行影响。导致LIB健康退化的主因包括[16]和首次使用时；这是由于其采用的电化学原理，导致在储存或运行期间会产生不可避免的内部化学反应。退化分为三个阶段：实际过程、在电池单元层面可能观察到的模式以及容量衰减带来的运行影响。导致LIB健康退化的主因包括[17, 18]。退化分为三个阶段：实际过程、在电池单元层面可能观察到的模式以及容量衰减带来的运行影响。导致LIB健康退化的主因包括[19, 20] 包括充电时的高电流和高电压区域、过放电和循环频率，以及存储和运行过程中的温度（高低温）。它还涵盖了荷电状态、循环带宽、电池单元内部短路、电池外部短路、电池过热和加速老化。然而，由于某些固有特性和局限性，锂离子电池需要电池管理系统（BMS） [21] 这包括以下多任务活动：收集电池数据、确定电池状态、进行预测、控制充放电过程、提供安全保护、管理热状况、确保均衡、实施控制并促进车载通信 [22, 23].

深入研究表明，即使在许多健康状态（SOH）估计程序中使用了数据驱动算法，这些方法在电动出行应用中的性能仍不令人满意。估计方法尚未得到充分发展，且对先前发表的相关研究工作的分类方法通常相当粗糙。关于电动汽车应用中SOH估计不同方法的详细研究非常少。本研究的目标是理解可靠电池模型的使用方法以及获取正确状态估计结果所需的建模策略。电动汽车的SOH估计技术必须具备动态性，以适应运行条件，因为不同地区的环境条件和驾驶习惯各不相同。所选的容量衰减模型仍严重限制了机器学习（ML）算法的预测精度，从而增加了计算成本。

本文的贡献在于全面阐述了电池管理系统（BMS）中不同状态的指示与影响。此外，还涵盖了健康管理系统的不同深度学习（DL）方法，以理解老化和退化过程。剩余使用寿命（RUL）和健康状态（SOH）预测工作通过数据采集系统、数据处理、深度学习模型开发以及不同的评估方法来实现。本文还讨论了与故障、预测和诊断方法相关的各个方面，特别是针对不同类型的故障，重点关注锂离子电池（LIBs）。本文还涵盖了预测与诊断的原理和特性，以及健康管理系统中使用的指标。最后总结了健康管理系统的未来趋势，并对未来的发展提出了一些看法。

本文结构如下。第1节探讨锂离子电池（LIB）的行为，涵盖与设计、制造和应用相关的不同影响因素。该节还涉及退化机制和电化学行为。第2节阐述健康状态（SOH）估计方法、关键发现、优势、挑战以及电池管理系统（BMS）在不同状态估计方面的潜力。第3节总结了将人工智能（AI）/机器学习（ML）作为设计和优化加速器，用于电动汽车应用中不同状态有效估计的挑战与前景。第4涵盖了关于锂离子电池健康状态预测的机器学习技术的结论与未来工作。

1 锂离子电池行为

锂离子电池（LIB）可直接测量的指标包括电流、电压、内阻和温度 [24]。间接指标在理解与监控电池系统方面也发挥着重要作用，这些指标包括不同的荷电状态（SOC）、功率、能量、健康状态、功能状态、温度和剩余使用寿命（RUL） [25]。其中，SOC 和 SOH 对于电动汽车应用至关重要 [26]. 准确掌握电池健康状态（SOH）对于延长电池寿命以及确保系统安全可靠运行至关重要。与SOH相关的参数涵盖了电池的整体状况及其在闲置状态下的输出能力，通过测量阻抗和容量来体现[27, 28].

导致锂离子电池最终容量和功率衰减的多重因素，从设计层面一直延伸到使用阶段，从而在电池层面引发多种主要反应和副反应。理解反应的物理模式及其效应、退化模式及其产生的影响是研究的重点 [29, 30]。导致主要反应和副反应的电池影响因素如图1所示涵盖了设计、生产和应用的影响因素。它会导致电极颗粒开裂、粘结剂分解和腐蚀等不同的副反应和主反应，从而产生性能退化和衰减效应。

导致锂离子电池容量和功率衰减的主要反应和副反应的影响因素

发生在锂离子电池内部的物理和化学变化被称为电化学降解。虽然机理提供了对退化最深入的见解，但在电池级或电池组级运行过程中，它们有时是最难检测的 [31]. 图2解释了锂离子电池中的电化学降解机理，涵盖了铜颗粒开裂机理、分解、沉淀和枝晶形成；还解释了铜集流体、铝集流体和降解机理 [32]. 它仅通过基于物理的模型展示了锂离子电池中最广为人知的退化过程，重点关注颗粒开裂和固体电解质界面。

锂离子电池中的电化学降解机制

图3阐述了锂离子电池（LIBs）复杂的电化学行为，正是这种行为使其具备储能能力。理解锂离子电池内部的电化学过程对于优化其性能以及解决与容量衰减、降解和安全问题相关的挑战至关重要。电化学行为涵盖了电池化学、锂嵌入、离子传输、充放电反应、固体电解质界面（SEI）、副反应、降解、容量衰减和功率衰减的概述。老化和降解的过程是一种涉及锂离子电池材料及其化学特性的电化学现象。锂离子电池的存储、充放电以及外部因素，主要是由于现代机械系统的复杂性和复杂性，因此对于预测性健康管理系统而言，健康状态（SOH）估计是一个非常困难且令人困惑的问题[33, 34]. 该建模使我们能够预测端子的电气参数，并在考虑广泛环境和运行条件的情况下预测温度和荷电状态 [35]. 对锂离子电池在各种运行条件下的性能进行建模和分析至关重要。

锂离子电池电化学行为

因此，在广泛的环境和运行因素下准确估计SOH是一个需要讨论的重要问题。在学术和研究中，准确高效地估计SOH可以提高RUL的估计和预测，并可以提前对储能系统的使用进行分析性调整，从而使系统运行安全稳定，延长使用寿命。然而，由于电池内部结构复杂且运行环境不可预测，开发精确的电池模型具有挑战性。机器学习技术 [36] 正变得越来越受欢迎，这得益于其适应性和易于获取的电池数据 [37]。人们还考虑了路径依赖性退化的重要性，即不同退化机制被触发的顺序。这指的是日历老化过程中触发的各种退化机制，该过程发生在电池处于静置、使用或充电状态时。