20、锂离子电池状态预测模型：从基础到扩展

锂离子电池状态预测模型：从基础到扩展

1. 锂离子电池概述

锂离子电池如今被广泛应用于各类移动设备中，电池的耐用性是衡量其性价比的重要指标之一。耐用性通常可以用电池达到初始容量的 80% 或 70% 时所能完成的充放电循环次数来衡量。电池容量一般以安时（Ah）为单位，可通过放电电流和持续时间计算得出。通常情况下，锂离子电池的容量会随着充放电循环次数的增加而非线性下降。当电池容量降至初始容量的 70% 或 80% 时，就意味着电池的使用寿命已到。从这一点开始，电池容量会随着每次循环迅速减少。

另一个重要的指标是荷电状态（SoC），它指的是单次放电循环中的剩余容量或放电持续时间。影响 SoC 的因素主要包括最大容量、放电电流和温度。电池电压是衡量 SoC 的一个重要指标，因为在电池放电过程中，电压会持续下降。锂离子电池有一个最低电压限制，不应将电池深度放电至低于此电压限制。

2. NASA PCoE 电池数据集

为了分析电池寿命并改进电池模型，研究人员进行了相关实验。这里使用 NASA Ames 卓越预测中心（PCoE）发布的数据集，来展示如何使用符号回归（SR）为锂离子电池寻找模型。

该数据集包含 34 个 18650 型锂离子电池的测量数据，每个电池都采用不同的放电参数进行测试，而充电协议对所有电池都是相同的。测试台可同时测试三个电池，由可控充电器、可控放电负载以及一个用于放置三个电池的温度控制腔室组成。随着时间的推移，陆续发布了多批数据。

首先使用第一批包含电池 #5、#6、#7 和 #18 的数据，其描述如下：
- 在室温下，对一组四个锂离子电池（#5、#6、#7 和 #18）进行了三种不同的操作模式测