电池寿命预测

最近，重庆大学车辆动力系统团队胡晓松教授与其合作者（来自加拿大安大略理工学院和美国马里兰大学）在Cell子刊Joule等国际顶级期刊上发表综述文章《Battery Lifetime Prognostics》，系统阐述了基于模型、基于数据驱动以及基于融合算法这三大类电池剩余使用寿命预测技术的最新研究进展。文章全面阐述了基于模型、基于数据驱动以及基于融合算法这三大类电池剩余使用寿命预测技术的最新研究进展，并详细总结了当前电池寿命预测技术面临的关键技术和挑战问题。此外，文章还从多个维度展望了电池寿命预测技术在未来的发展趋势和未来方向。

论文概述

研究意义

近年来，在应对传统化石燃料枯竭与环境恶化的背景下

锂离子电池老化机理

锂电池是一种动态、时变的电化学系统,展现出非线性行为与复杂的内部反应机制。当电池经历充放电次数增多时,其性能与寿命将逐步下降。导致锂电池性能衰退的因素主要包含物理应答（如热应力与机械应答）与化学应答（如副反应）等多方面因素。图1所示,最常见的是活性物质流失与可循环锂离子流失两大主要衰退模式。活性物质流失主要由石墨脱层、粘结剂降解及颗粒破碎等因素引起,而可循环锂离子流失则涉及SEI膜生长、电解液降解以及析锂过程等多重机制。值得注意的是,锂电池衰退机制与其材料特性密切相关：例如,石墨负极为工作电压低于电解液的有效工作窗口,因而会导致SEI膜增生现象；相反地,钛酸锂电池由于负极工作电位位于电解液稳定窗口内,因此不会出现此类现象。此外,磷酸铁锂电池正极因体积膨胀效应较锰酸锂电池正极更为有限,由此产生的电极材料结构变形也相对较小

图1 绘制了锂离子电池的主要老化机制（源自Birkl等人的研究论文《评估锂离子电池降解的方法》）。

电池RUL预测方法分类

近年来，在电池剩余使用生命（RUL）预测技术领域取得了显著进展。现有文献通常按照基于物理模型、数据驱动方法以及融合算法这三大类对RUL预测技术进行分类。然而，在分类标准上这些现有文献存在多样性，并未涵盖最新的研究成果。因此，在针对电池剩余使用生命（RUL）预测领域的最新研究进展时，在本文中我们对现有的各类RUL算法进行了统一分类。（1）基于物理模型的预测方法：运用数学手段构建反映电池老化行为的物理模型或经验模型，并非所有系统都能适用这一模式；其特点在于该类算法需针对特定系统进行建模（例如单独建立电池系统与轴承系统的剩余使用生命预估模型）。 （2）结合统计学理论与机器学习理论基础的数据驱动型方法：无需依赖特定物理模型而直接利用历史数据建立相应的预估模式；这种模式的优势在于能够适应不同场景的需求（例如同一类型设备如电池系统与轴承系统的预估模式架构相似但参数可调）。 （3）第三种类型采用融合算法策略：将物理知识与数据驱动型方法相结合以发挥两者的优点

基于模型的RUL预测

基于模型的方法旨在构建数学模型用于表征电池老化行为。其中一种方法是构建包含复杂且相互关联的电池副反应机制（如SEI膜生长）的经验回归或机理型复杂耦合副反应模型，并通过外推这些模型参数以实现Remaining Useful Life（RUL）预测。然而，在长期预测阶段（即当预测步数超过50时），基于耦合副反应机理的单一物理规律性建模方案能够维持较高的预测精度；而固定参数的经验型回归建模方案则会随着步长增加而导致较大的误差积累。为了提升长期阶段的RUL预估精度，在不依赖先验知识的前提下常用的方法是将建模方案与滤波算法相结合以提高长期阶段的预估精度水平。具体而言，在图2中首先根据被测电池的数据特性选择合适的建模方案；接着将所选的建模方案转换为状态空间方程的形式，并对滤波算法和相关参数进行初始化步骤；随后利用历史数据集对滤波算法和动态系统参数实施迭代更新过程直至确定最终初始时刻；最后在初始时刻应用经过更新后的动态系统方程进而完成剩余容量估计计算

图2 基于模型的RUL预测算法

基于模型的剩余使用寿命（RUL）预测方法主要包括三类。第一类是以电池内部电化学反应机理为基础构建的机理型模型。具体而言，这类方法主要包含两种类型：一种是基于多孔介质理论和固液相连续性假设构建的伪二维（P2D）模型；另一种是考虑相界面间各向异性并采用动力学蒙特卡洛法（KMC）建立的分子尺度模型。这些机理型模型能够有效描述SEI膜生长这一导致容量衰减的主要因素，并具有较高的预测精度；然而其计算复杂度较高。第二类是基于电池内阻特性和等效电路描述电池性能的等效电路型模型（ECM）。该方法通过建立电池内阻随容量衰减的变化映射关系，并结合滤波算法动态更新参数来提高预测精度；通常采用递归的形式外推未来状态以实现RUL预测。第三类是通过分析大量电池历史衰减数据建立的经验回归型模型。这类方法主要利用线性回归、指数回归等多种回归形式来描述电池衰减行为，并通过外推的方式预测未来的衰减趋势；然而这类方法忽略了电池内部机理，在实际应用中需注意其适用范围和局限性；随着电池老化和工作环境变化等因素的影响，上述经验型预测方法的有效性会逐渐下降；因此在实际应用中通常会结合滤波算法对历史数据进行动态更新以提高预测精度

基于数据驱动的RUL预测

采用基于数据驱动的技术能够直接利用历史数据预测电池未来的老化趋势；无需深入了解电池的老化机制及其扩展规律；该技术不依赖于传统的物理模型构建；而是通过构建统计学模型或机器学习模型实现数据分析；通过避免复杂的数学建模过程以及减少对专业知识的需求；从而使得该技术在应用中更为便捷；并受到了全球研究者的广泛关注；电池的数据驱动RUL预测方法可进一步分为机器学习、统计学方法和信号处理方法三类

如图3所示，电池RUL预测数据驱动算法的算法结构可以分为四类。

a、循环迭代预测（图3a）。该种方法主要依赖于多个时间点的数据来推算出当前电池容量，并通过循环迭代的方式推算出电池未来容量的变化趋势。

b、非迭代预测（如图3b所示）。通过建立电池循环圈数与电池容量之间的映射关系，从而可以通过代入循环圈数来计算电池在不同时刻对应的容量值。

c. 短期预测（图3c）。基于历史容量数据的基础上融合了实时在线测得的数据（包括温度参数、电流值以及电压值）。通过整合丰富测得的实时数据信息，在短时间内即可获得较高的短期容量预测精度；但该方法由于仅依赖于单时间点的数据积累而无法实现电池容量的长期精确预测。

第d部分（图3-d）。上文所述三种算法结构的结果表现为细胞未来时间点容量演变趋势这一特征指标。具体而言，在此过程中需基于细胞容量随时间退化至退役阈值所需时间的数据推导得出剩余寿命值这一关键参数指标。相比之下，在采用维纳过程模型构建细胞剩余寿命的概率密度分布基础上进行建模求解的过程中能够直接影响剩余寿命值这一核心结果指标

图3 数据驱动算法结构

基于融合算法的RUL预测

基于以数据为基础的方法而言，在处理非线性映射方面表现突出且易于实现。然而，在实际应用中若遇到不充分或者存在偏差的数据，则可能导致预测精度下降甚至出现完全错误的情况。基于模型的方法主要依靠专家知识建立物理模型，其应用范围受限；然而该类方法对数据的需求量相对较少，并具有较强的稳定性与鲁棒性。近年来，在研究中逐渐成为一大热点的是将模型与数据驱动方法相结合的方式

融合式算法通过将模型与数据驱动相结合的方式设计而成，并旨在解决三类关键性问题。第一类问题是通过数据驱动手段提升滤波算法的精度（如图4a所示）。在传统滤波算法中，默认选择参数初值可能会导致算法收敛速度减慢或出现发散现象。此外，在PF（粒子滤波）算法中由于存在粒子退化和样本贫化的缺陷会导致预测精度下降。针对这类问题第一类融合算法主要采用以下两种方法：一种是利用D-S证据理论对滤波算法初始化以提高预测精度另一种是通过支持向量回归SVR等方法计算重采样粒子权重从而进一步优化RUL预测效果。第二类问题是利用数据驱动构建未来时刻“虚拟观测值”的方法以提高预测精度（如图4b所示）。当RUL预测时间尺度较大时经验预测模型需要不断更新参数以跟踪电池的非线性老化特性然而由于未来时刻观测数据缺失导致滤波算法无法有效运行进而造成较大的预测误差为此第二类融合算法主要采用相关向量机RVM和自回归模型AR等方法构建观测方程并通过滤波技术不断更新模型参数从而显著提升RUL预测精度。第三类问题是利用数据驱动对原始电池数据进行预处理工作以改善预测效果（如图4c所示）。原始电池衰减曲线中存在容量恢复效应可能导致曲线波动同时测量噪声和误差也会严重影响数据质量为此第三类方法主要采用经验模态分解EMD等技术分离异常数据或利用小波去噪WD等方法降低噪声干扰从而为后续建模工作奠定更高质量的数据基础最终显著提升RUL预测精度。

图4 融合式RUL预测算法

RUL预测算法工程应用指导

鉴于当前电池剩余使用能力（RUL）预测技术的演进状况

图5 经验模型与数据驱动模型的选择

RUL预测技术的关键挑战与发展趋势

当前电池RUL预测技术已取得显著进展。然而，在现有研究中发现，在单一工况条件下（如恒温、恒电流）对电池单体寿命进行推断的研究占比重大。为满足工程实践需求，“四大核心技术难题仍亟待突破”。

（1）更具代表性的基于实际工作状态的电池数据集：现有的研究主要基于恒定温度条件及恒电流/恒电压CC/CV循环充放电状态下的电池老化数据进行算法开发与验证。然而，在大多数现代 battery energy storage 系统应用中，默认情况下由于能源需求多样化及电网环境复杂性的影响，“动态工况”已成为常态。此外，在大规模 battery energy storage 系统的应用背景下，“快速充放电”等极端工作状态下对电池寿命进行预测的技术已成为研究热点，并且其重要性日益凸显。

（2）基于机理的电池寿命预测技术：基于低计算复杂度的机理模型能够精确地对电池在各种工作状态下剩余续航时间进行预测。然而，在实际情况中发现：由于电池内部存在高度复杂的非线性电化学行为这一特性使得上述理论模型的实际构建难度极大。因此，在实际应用中实现对机理的有效融合并将其计算复杂度降至在线可处理水平仍面临诸多挑战。

（3）早期预测算法：利用较少数据进行早期寿命预测的算法对预防电池失效至关重要。然而，在大多数情况下（即约40%-70%的数据比例），现有预测算法所需的训练数据量较大。此外，在电池的老化过程中的一些特征在初期不易察觉（例如，在早期阶段电压曲线会发生变化但容量保持不变）。因此，在小样本训练框架下开发高效的健康特征提取方法成为实现早期预测的关键与挑战。

（4）面向工程应用的RUL技术：电池RUL预测在工程应用中面临四大主要技术难点。其一，在大型电池储能系统的场景下，需要研发适用于大规模电池组的RUL预测方法。由于不同串并联方式导致的系统性差异和温度梯度分布会使预测模型的设计难度显著提升。其二，在云计算环境下构建基于机理模型的数据驱动型寿命预测体系具有重要价值。通过引入云计算技术来提升计算效率和处理能力，则可为复杂算法（如机理模型）的实际应用提供有力支撑。其三，在推动电池资源高效共享方面仍需突破瓶颈。通过建立开放共享的数据平台，并整合所有用户的历史使用数据资源，则可显著提升RUL预测算法的学习效果与适用性，在不同地域及复杂工况下均能展现出较高的适用性与可靠性。其四，在考虑电池全生命周期管理的基础上开发新型RUL预测方法至关重要。随着电池老化过程中的衰退特征发生变化，并伴随容量骤降等关键转折点出现的影响因素增多，在开发全生命周期管理下的RUL预测方法时应充分考虑这些特殊需求和技术挑战

出版信息

文献来源：

Xiaosong Hu, Le Xu, Xianke Lin, and Michael Pecht. Battery lifetime prediction and estimation. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 4: 1-37, 2020.

该文章详细探讨了……