ارائۀ یک روش مبتنیبر همبستگی بهمنظور تخمین وضعیت سلامت باتری لیتیومی در روشهای دادهمحور برای خودروهای برقی | ||
| مهندسی و مدیریت انرژی | ||
| دوره 14، شماره 2، آبان 1403، صفحه 2-11 اصل مقاله (1.18 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22052/eem.2024.255143.1076 | ||
| نویسندگان | ||
| میلاد محمدرضائی؛ زینب مالکی* ؛ احمدرضا تابش | ||
| دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران | ||
| چکیده | ||
| در این مقاله چارچوبی مبتنیبر روش همبستگی برای استخراج و انتخاب یک مجموعه از ویژگیهای فیزیکی مناسب برای تخمین وضعیت سلامت باتریهای لیتیومی بر مبنای روشهای دادهمحور ارائه میشود. این ویژگیها بهصورت برخط (آنلاین) برای چرخههای شارژ/دشارژ جزئی (ناقص) در کاربردهایی مانند خودروی برقی قابل محاسبهاند. نوآوری اصلی این مقاله ارائۀ چارچوبی برای انتخاب زیرمجموعهای از ویژگیهای مستقل با حداکثر مشارکت در وضعیت سلامت از بین مجموعه ویژگیهای باتری است. مجموعه ویژگیها بهگونهای انتخاب شده که برخلاف ویژگیهای آماری مرسوم، به الگوی شارژ/دشارژ بستگی نداشته و استخراج آنها نیز به اطلاعات یک چرخۀ کامل نیاز نداشته باشد. روش پیشنهادی با استخراج ویژگی مبتنیبر مدل واکنشهای الکتروشیمیایی ذاتی درون یک باتری، و کاهش آنها با استفاده از معیار همبستگی باعث افزایش دقت مدل و جلوگیری از بیشبرازش آن میشود. برای اعتبارسنجی روش پیشنهادی از مجموعهدادههای سلامت باتری که توسط ناسا ارائه شده، تحت شرایط مختلف عملکرد باتری شامل چرخههای شارژ/دشارژ جزئی و تصادفی استفاده شده است. نتایج بررسی نشان میدهد که ویژگیهای پیشنهادی بر مبنای الگوریتم همبستگی با استفاده از مدل دادهمحور گوسی قادر به تخمین وضعیت سلامت باتری با میانگین خطای کمتر از ۵/۱ درصد است که قابل مقایسه با روشهای موجود برای چرخۀ شارژ/دشارژ کامل با جریان ثابت است. همچنین روش پیشنهادی در این مقاله امکان توسعه به الگوهای شارژ/دشارژ جریان متغیر تصادفی و تخمین وضعیت سلامت باتری با خطای میانگین حدود ۱۰ درصد برای این الگوها را دارد که این امکان برای روشهای موجود گزارش نشده است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| باتری لیتیومی؛ تخمین وضعیت سلامت باتری؛ انتخاب ویژگی؛ روش همبستگی؛ الگوی شارژ/دشارژ جزئی | ||
| مراجع | ||
|
[1] Jafari, M., Gauchia, A., Zhao, S., Zhang, K., Gauchia, L., "Electric vehicle battery cycle aging evaluation in real-world daily driving and vehicle-to-grid services", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 4, No. 1, pp. 122–134, 2018. https://doi.org/10.1109/TTE.2017.2764320. [2] Babaeiyazdi, I., Rezaei-Zare, A., Shokrzadeh, S., "Transfer learning with deep neural network for capacity prediction of Li-Ion batteries using EIS measurement", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 9, No. 1, pp. 886–895, 2023. https://doi.org/10.1109/TTE.2022.3170230. [3] Li, J., Deng, Z., Che, Y., Xie, Y., Hu, X., Teodorescu, R., "Degradation pattern recognition and features extrapolation for battery capacity trajectory prediction", IEEE Transactions on Transportation Electrification, pp. 1–1, 2024. https://doi.org/10.1109/TTE.2023.3336618. [4] Wu, Y., Xue, Q., Shen, J., Lei, Z., Chen, Z., Liu, Y., "State of health estimation for lithium-ion batteries based on healthy features and long short-term memory", IEEE Access, Vol. 8, pp. 28533–28547, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2972344. [5] Naguib, M., Kollmeyer, P., Emadi, A., "Application of deep neural networks for lithium-ion battery surface temperature estimation under driving and fast charge conditions", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 9, No. 1, pp. 1153-1165, 2023. https://doi.org/10.1109/TTE.2022.3200225. [6] Dai, H., Zhao, G., Lin, M., Wu, J., Zheng, G., "A novel estimation method for the state of health of lithium-ion battery using prior knowledge-based neural network and Markov Chain", IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 66, No. 10, pp. 7706-7716, 2019. https://doi.org/10.1109/TIE.2018.2880703. [7] Gou, B., Xu, Y., Feng, X., "An ensemble learning-based data-driven method for online state-of-health estimation of lithium-ion batteries", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 7, No. 2, pp. 422-436, 2021. https://doi.org/10.1109/TTE.2020.3029295. [8] Shu, X., Chen, Z., Shen, J., Shen, S., Guo, F., Zhang, Y., Liu, Y., "Ensemble learning and voltage reconstruction based state of health estimation for lithium-ion batteries with twenty random samplings", IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 38, No. 4, pp. 5538-5548, 2023. https://doi.org/10.1109/TPEL.2023.3235872. [9] Zhang, S., Yuan, W., Wang, Y., Cheng, S., Wang, J., "Capacity estimation for lithium-ion batteries based on impedance spectral dynamics and deep gaussian process", IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 39, No. 8, pp. 10287-10298, 2024. https://doi.org/10.1109/TPEL.2024.3395513. [10] Liu, K., Li, Y., Hu, X., Lucu, M., Widanage, W.D., "Gaussian process regression with automatic relevance determination kernel for calendar aging prediction of lithium-ion batteries", IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 16, No. 6, pp. 3767-3777, 2020. https://doi.org/10.1109/TII.2019.2941747. [11] Wei, Y., Wu, D., "State of health and remaining useful life prediction of lithium-ion batteries with conditional graph convolutional network", Expert Systems with Applications, Vol. 238: 122041, 2024. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122041. [12] Wei, Y., Wu, D., "Prediction of state of health and remaining useful life of lithium-ion battery using graph convolutional network with dual attention mechanisms", Reliability Engineering & System Safety, Vol. 230:108947, 2023. https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108947. [13] Bole, B., Kulkarni, C.S., Daigle, M., "Adaptation of an electrochemistry-based li-ion battery model to account for deterioration observed under randomized use", Annual Conference of the PHM Society, Vol. 6, No. 1, 2014. https://doi.org/10.36001/phmconf.2014.v6i1.2490. [14] Palacín, M.R., "Understanding ageing in li-ion batteries: a chemical issue", Chemical Society Reviews, Vol. 47, No. 13, pp. 4924–4933, 2018. https://doi.org/10.1039/C7CS00889A. [15] Danzer, M.A., Liebau, V., Maglia, F., "Aging of lithium-ion batteries for electric vehicles", Advances in Battery Technologies for Electric Vehicles, pp. 359–387, 2015. https://doi.org/10.1016/B978-1-78242-377-5.00014-5. [16] Ma, S., Jiang, M., Tao, P., Song, C., Wu, J., Wang, J., Deng, T., Shang, W., "Temperature effect and thermal impact in lithium-ion batteries: A review", Progress in Natural Science: Materials International, Vol. 28, No. 6, pp. 653–666, 2018. https://doi.org/10.1016/j.pnsc.2018.11.002. [17] Ren, D., Smith, K., Guo, D., Han, X., Feng, X., Lu, L., Ouyang, M., Li, J., "Investigation of lithium plating-stripping process in li-ion batteries at low temperature using an electrochemical model", Journal of The Electrochemical Society, Vol. 165, No. 10, pp. A2167–A2178, 2018. https://doi.org/10.1149/2.0661810jes. [18] Ouyang, D., Weng, J., Chen, M., Liu, J., Wang, J., "Experimental analysis on the degradation behavior of overdischarged lithium‐ion battery combined with the effect of high‐temperature environment", International Journal of Energy Research, Vol. 44, No. 1, pp. 229–241, 2019. https://doi.org/10.1002/er.4898. [19] Hu, X., Che, Y., Lin, X., Onori, S., "Battery health prediction using fusion-based feature selection and machine learning", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 7, No. 2, pp. 382–398, 2021. https://doi.org/10.1109/TTE.2020.3017090. [20] Liu, K., Hu, X., Wei, Z., Li, Y., Jiang, Y., "Modified gaussian process regression models for cyclic capacity prediction of lithium-ion batteries", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 5, No. 4., pp. 1225–1236, 2019. https://doi.org/10.1109/TTE.2019.2944802. [21] Choi, Y., Yun, J., Jang, P., "A deep learning approach for state of health estimation of lithium-ion batteries based on differential thermal voltammetry", IEEE Access, Vol. 12, pp. 89921–89932, 2024. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3419837. [22] Mao, L., Wen, J. , Zhao, J., Qu, K., "Online state-of-health estimation of lithium-ion batteries based on a novel equal voltage range sampling count number health indicator", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 10, No. 1, pp. 2277–2292, 2024. https://doi.org/10.1109/TTE.2023.3283572. [23] Lin, C., Xu, J., Hou, J., Liang, Y., Mei, X., "Ensemble method with heterogeneous models for battery state-of-health estimation", IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 19, No. 10, pp. 10160-10169, 2023. https://doi.org/10.1109/TII.2023.3240920. [24] Bamati, S., Chaoui, H., "Developing an online data-driven state of health estimation of lithium-ion batteries under random sensor measurement unavailability", IEEE Transactions on Transportation Electrification, Vol. 9, No. 1, pp. 1128-1141, 2023. https://doi.org/10.1109/TTE.2022.3199115. [25] Ye, J., Xie, Q., Lin, M., Wu, J., "A method for estimating the state of health of lithium-ion batteries based on physics-informed neural network", Energy, Vol. 294:130828, 2024. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130828. [26] Cai, L., Lin, J., Liao, X., "A data-driven method for state of health prediction of lithium-ion batteries in a unified framework", Journal of Energy Storage, Vol. 51: 104371, 2022. https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104371. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 527 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 425 |
||
