新能源汽车锂离子电池基本参数的时间序列关系

Hi,大家好,我是半亩花海。为了进一步开展新能源汽车锂离子电池的相关研究,本文主要汇总并介绍了电动汽车的锂离子电池的各项基本参数,使用 MATLAB 软件对 Oxford Dataset(牛津大学数据集)进行数据处理分析,来研究电池参数的变化规律时间序列关系(待持续更新),从而更好地设计后续模型的输入等。

目录

Ⅰ. Independent Variable / IV(自变量)

Ⅱ. Dependent Variable / DV(因变量)

Ⅲ. Time Series(时间序列关系)

ⅰ. Voltage-Time(电压-时间)

ⅱ. Current-Time(电流-时间)

ⅲ. Charge-Time(电荷-时间)

ⅳ. Temperature-Time(温度-时间)

ⅴ. Capacity-Cycle(容量-循环次数)

ⅵ. Temperature-Cycle(温度-循环次数)

ⅶ. Vdin-Cycle(电压变化率-循环次数)

ⅷ. SOH-Cycle(健康状态-循环次数)


Ⅰ. Independent Variable / IV(自变量

  1. Time(时间)
  2. Cycle(循环次数)

Ⅱ. Dependent Variable / DV(因变量

  1. Voltage(电压)
  2. Current(电流)
  3. Capacity(容量)
  4. Temperature(温度)
  5. Voltage Change Rate / Vdin(电压变化率)
  6. Charge Time(充电时间)

Ⅲ. Time Series(时间序列关系)

下面的各表基于 Oxford Dataset 中的牛津大学电池驾驶循环数据集,使用 MATLAB 软件分析各项参数随时间或循环次数的变化规律,首先分析 Oxford Battery Degradation Dataset 1(牛津电池退化数据集1)。

  • 在数据集 “ExampleDC_C1.mat” (仅包含第一次充放电循环的记录电压、电流和温度等数据)中,我们对 Charge 和 Discharge(即充放电过程:2-C 恒流充电、可变电流放电)进行数据处理与分析,结果如下面的曲线1~4
  • 在数据集 “Oxford_Battery_Degradation_Dataset_1.mat” 中(包含每 100 个周期进行的表征测试的结果,直到电池寿命结束),我们分别对 1-C 循环与伪 OCV 循环(即 1-C 充电(C1ch)、1-C 放电(C1dc)、伪 OCV 充电(OCVch)和伪 OCV 放电(OCVdc))进行数据处理与分析,结果如下面的曲线5~7

ⅰ. Voltage-Time(电压-时间)

描述:表示电池在充电和放电过程中,电压随时间变化的关系。充电时,电压通常会逐渐增加;放电时,电压通常会下降。

ⅱ. Current-Time(电流-时间)

描述:表示电池在充放电过程中,电流随时间变化的关系。充电时,电池的电流通常为正;放电时,电池的电流通常为负。

ⅲ. Charge-Time(电荷-时间)

描述:表示电池在充放电过程中,电荷随时间变化的关系(电荷积累和消耗情况)。充电时,电池的电荷逐渐增加(电荷值为正);放电时,电池的电荷逐渐减少(电荷值为负)。

ⅳ. Temperature-Time(温度-时间)

描述:表示电池的温度随时间变化的关系。电池在充电和放电过程中,由于内阻产生的热量可能导致温度的变化。充电时,电池温度可能会有温升;放电时,电池温度可能会因电流流动产生温度变化。


ⅴ. Capacity-Cycle(容量-循环次数)

描述:展示了电池容量衰减的情况。该图反映了电池在每个放电周期后,放电容量随循环次数的变化。随着充放电循环的增加,电池的容量通常会逐渐衰减,这与电池的老化过程相关。

ⅵ. Temperature-Cycle(温度-循环次数)

描述:展示了电池在充放电循环中的温度变化(分别有 Max Temp、Avg Temp、Min Temp,即最高温度、平均温度、最低温度),帮助监测电池的热管理情况。该图反映了电池在不同充放电循环次数下的温度变化情况。在每个充放电周期中,电池由于内阻、充电电流和放电电流等因素会产生一定的热量,导致温度升高或波动

ⅶ. Vdin-Cycle(电压变化率-循环次数)

描述:展示了电池电压变化速率的变化,用来评估电池的内阻变化或性能退化。该图展示了电池在不同充放电循环中的电压变化速率。电池的电压变化率可能受到多个因素的影响,例如电池健康状态、充电或放电速率、温度等。电压变化速率较快可能意味着电池内部存在较大内阻或其他性能退化问题。

ⅷ. SOH-Cycle(健康状态-循环次数)

下面的变化规律是基于中文硕博论文里的一些图表,展示了 CX 电池在不同放电倍率下、PL 电池在不同放电倍率下、PL 电池不同放电深度下的电池健康状态与循环次数之间的关系。我们从以下三张图中可以看出,随着循环次数的增加,SOH 基本上都逐渐下降,最后大多趋于稳定的状态。

1) CX 电池 / PL 电池(不同放电倍率下)

2) PL 电池(不同放电深度 / DOD下)

<think>好的,用户需要处理牛津电池退化数据集并用于SOH预测的机器学习模型。首先,我需要明确牛津电池数据集的具体内容和结构。根据用户提供的引用,特别是引用[1]提到的“Recovering large-scale battery ageing data-set with machine learning”,这可能是一个包含电池循环测试数据的大规模数据集,通常包括电压、电流、温度、容量等指标。 接下来,处理数据集的步骤应该包括数据清洗、特征提取和特征工程。数据清洗方面,需要检查缺失值、异常值,并进行平滑处理,比如滑动平均或中值滤波。例如,电池容量在循环中可能因测量误差出现异常波动,需要处理这些点。 然后是特征提取,引用[2]提到利用健康特征进行SOH估计,所以需要从原始数据中提取与电池老化相关的特征。这可能包括每个循环的容量衰减率、内阻变化、充电/放电曲线特征(如恒流充电时间、电压平台持续时间)、温度相关特征(平均温度、温升速率)以及统计特征如滑动窗口统计量。 特征工程部分需要进行标准化或归一化,处理特征间的多重共线性,可能使用PCA或相关系数分析。此外,构造时序特征,比如过去5个循环的容量平均值,可能有助于捕捉老化趋势。 在模型构建方面,常用的算法包括线性回归、随机森林、XGBoost、LSTM等。需要划分训练集、验证集和测试集,并采用时序交叉验证,避免数据泄露。模型评估指标可以使用MAE、RMSE、R²。 用户可能还关心如何应用这些步骤到牛津数据集,可能需要具体代码示例,比如加载数据、计算容量衰减率、提取充电曲线特征等。另外,需要注意数据集的时序特性,确保模型能捕捉到时间依赖性。最后,引用相关的文献或资源,如提到的引用[1]和[2],来支持方法的选择和步骤的合理性。</think>### 牛津电池退化数据处理与SOH预测步骤 #### 一、数据集处理流程 1. **数据清洗与预处理** - 缺失值处理:对电压、电流、温度等传感器数据的缺失值采用线性插值或邻近循环填充[^1] - 异常值检测:使用Z-score方法识别容量突降异常点(如$|Z| > 3$时判定为异常) $$ Z = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ - 数据平滑:对容量衰减曲线应用Savitzky-Golay滤波,保留趋势特征 2. **关键特征提取** - 容量相关特征: * 循环容量衰减率:$\Delta Q_n = Q_{max}^{(n)} - Q_{max}^{(n-1)}$ * 相对容量保持率:$SOH_n = Q_{max}^{(n)} / Q_{initial}$ - 充电曲线特征: * 恒流充电时间$t_{CC}$ * 电压平台持续时间$\Delta t_V$ * dV/dT变化率 3. **时序特征工程** - 构造滑动窗口统计量: $$ \overline{Q}_{k} = \frac{1}{w}\sum_{i=k-w+1}^{k} Q_i $$ - 差分特征: $$ \nabla Q^{(2)} = Q_n - 2Q_{n-1} + Q_{n-2} $$ #### 二、机器学习建模方法 1. **特征选择** - 使用随机森林评估特征重要性 - 通过Pearson相关系数筛选$|\rho| > 0.7$的强相关特征 2. **模型构建** ```python from xgboost import XGBRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 时序交叉验证 tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5) # 特征标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(features) # XGBoost模型 model = XGBRegressor( n_estimators=200, learning_rate=0.05, max_depth=5, subsample=0.8 ) # 评估指标 scores = cross_val_score(model, X_scaled, SOH_labels, cv=tscv, scoring='neg_rmse') ``` 3. **模型优化方向** - 引入注意力机制处理时序依赖性 - 结合物理模型约束(如Arrhenius老化方程) - 使用迁移学习应对不同电池型号的泛化需求 #### 三、牛津数据集特性应用 该数据集包含多温度条件下(15℃-45℃)的锂离子电池循环数据,处理时应: 1. 建立温度补偿因子: $$ \alpha(T) = e^{-E_a/(R \cdot T)} $$ 2. 分离不同温度区间的老化模式 3. 构建温度-老化率联合特征空间 [^1]: xtangai/Ageing-Data-Set包含电池老化多维度数据采集方法 [^2]: 健康特征与SOH估计的映射方法详见后续机器学习应用说明
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