基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测模型及软件实现

随着社会经济和储能技术的发展，锂离子电池因其质量轻、低放电率和长寿命等优势，在全社会各领域均得到广泛应用。建立准确的锂离子电池容量退化模型，准确预测锂离子电池的剩余寿命，是保障锂离子电池运行可靠性和安全性的基础，也是目前锂离子电池故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management PHM）技术的重要组成部分。 本文针对锂离子电池剩余寿命预测问题，以电池容量退化为表征变量，主要开展了如下研究工作： 1.基于数据驱动的思想，分别采用了曲线拟合、灰色模型和拓展卡尔曼滤波算法，建立了锂离子电池剩余寿命预测模型； 2.采用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的锂电池数据，分别对曲线拟合、灰色预测和拓展卡尔曼滤波算法三种预测模型进行验证，并分析了不同预测模型的适用性； 3.基于曲线拟合、灰色预测和拓展卡尔曼滤波算法三种预测模型，给出锂离子电池剩余寿命预测软件的设计方案，采用微软的Microsoft Visual Studio2008开发平台，完成了的软件实现。 通过验证，三种预测模型都具备较高的精度，能较好的预测锂离子电池的容量退化趋势。其中，对于短期预测，灰色模型和拓展卡尔曼滤波的预测精度较高；对于长期预测，一次函数拟合方法的预测精度较高。