一种基于新型混合神经网络的锂离子电池健康状态估计算法，该方法结合了多特征提取技术

《Journal of Energy Storage》：A novel hybrid neural network-based state of health estimation method with multi-feature extraction for lithium-ion batteries

锂离子电池健康状态评估中，传统方法依赖少量高度相关特征或孤立模型架构，难以捕捉多维退化机制和非线性动态特性。本研究提出噪声抑制型混合神经网络模型，创新性引入稀释残差去噪卷积模块（DRDC）解决梯度消失问题，通过旋转位置编码（RoPE）增强Transformer长序列建模能力，结合通道注意力机制动态优化特征权重。实验表明该方法在NASA测试电池数据集上MAE为0.72%，RMSE为0.97%，有效提升电池退化模式识别和健康预测精度。

　　锂离子电池作为现代能源系统中的核心组件，其健康状态的准确评估对于保障系统的安全与稳定运行至关重要。随着技术的发展，电池在电动汽车、储能系统、航空航天等领域的广泛应用，使得电池状态估计成为研究热点。然而，传统的电池健康状态（State of Health, SOH）评估方法存在一定的局限性，主要体现在对多维退化机制和非线性动态特征的捕捉能力不足。因此，本文提出了一种抗噪的SOH评估方法，通过有效整合更多与退化相关的特征，实现更加稳健和精确的预测。

电池的SOH通常定义为当前容量与初始容量的比值，用百分比表示。这一指标能够直观地反映电池在使用过程中的性能退化情况。电池在充放电过程中，由于内部化学反应的不断进行，其容量会逐渐下降，同时内部电阻也会增加。这些变化不仅影响电池的使用寿命，还可能对整个系统的安全性和可靠性构成威胁。因此，开发一种能够准确评估SOH的方法，对于优化电池管理、延长电池寿命具有重要意义。

现有的SOH评估方法主要分为三类：实验方法、物理模型方法和数据驱动方法。实验方法依赖于严格的实验室条件，使用专门的仪器和标准化的充放电协议。例如，电化学阻抗谱（EIS）和开路电压（OCV）方法被广泛应用于电池健康状态的评估。然而，这些方法在实际应用中面临诸多挑战，如OCV需要较长的电压稳定时间，难以满足实时需求；EIS对温度敏感且操作复杂；而安时积分方法则容易积累传感器误差。尽管这些方法在受控环境中能够实现较高的精度，但在动态运行环境中往往难以适用。

物理模型方法基于电化学原理，通常采用等效电路模型（ECMs）和电化学模型（EMs）来描述电池的退化过程。ECMs通过模拟电池的电气特性，如内阻和极化效应，来预测电池的健康状态。EMs则进一步描述了离子传输和固态电解质界面（SEI）形成等复杂过程。近年来，研究人员尝试将物理机制与数据驱动方法相结合，发展出物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）。这类方法通过将物理约束融入神经网络的训练过程中，提高了模型的可解释性和预测精度。然而，PINNs仍然需要明确的物理方程作为基础，且在处理耦合退化现象时存在一定的困难。

相比之下，数据驱动方法无需深入理解电池的化学机制，而是通过大量数据训练模型，自动提取与健康状态相关的特征。这些方法通常包括统计方法和机器学习技术。例如，高斯过程回归（GPR）和卷积神经网络（CNN）等模型被用于预测电池的剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）和SOH。然而，传统数据驱动方法在处理长序列数据时，往往难以准确捕捉SOH的退化趋势，且对输入特征的噪声和跨电池分布的差异较为敏感，导致模型的鲁棒性不足。

为了克服这些局限性，本文提出了一种新的混合模型，结合了多种先进的神经网络技术，以提高SOH评估的精度和稳定性。首先，通过对电池的充放电曲线和增量容量（Incremental Capacity, IC）曲线进行系统分析，提取了12个与SOH高度相关的健康特征（Health Features, HFs）。这些特征涵盖了电池在充放电过程中的多种表现，如容量衰减、内阻变化等。通过计算这些特征与SOH之间的皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, PCC），验证了它们的有效性。

接下来，本文设计了一种新型的混合模型，其核心模块包括一个改进的Transformer结构和一个创新的卷积模块。其中，改进的Transformer结构采用了旋转位置嵌入（Rotary Position Embedding, RoPE）技术，以提高模型在处理长序列数据时的效率和准确性。传统的位置编码方法在处理长序列时存在一定的缺陷，如无法有效捕捉长距离依赖关系。而RoPE通过旋转操作，能够更高效地编码位置信息，从而提升模型对序列数据的处理能力。

此外，本文还引入了一个新的扩展残差去噪卷积（Dilated Residual Denoising Convolution, DRDC）模块。该模块通过扩展卷积核的接收域，能够捕捉更广泛的数据上下文，同时利用残差结构避免梯度消失问题。这一设计显著提升了模型的性能，使其在处理复杂退化特征时更加稳健。DRDC模块不仅能够有效去除输入数据中的噪声，还能保留关键的退化信息，从而提高SOH评估的准确性。

为了进一步优化模型的性能，本文还引入了通道注意力机制（Channel Attention Mechanism）。该机制能够动态调整不同特征的重要性，使得模型在处理全局统计特征和局部显著特征时更加高效。通过结合DRDC模块、RoPE Transformer模块和通道注意力机制，本文提出的模型在多个电池数据集上的实验结果表明，其在提升SOH预测精度方面具有显著优势。

实验部分采用Python 3.9.13和PyTorch 2.5.1框架进行实现，使用NVIDIA GeForce RTX 4060（Laptop）GPU进行计算。为了确保模型的泛化能力，本文采用了“Leave-One-Out”交叉验证方法，即每次训练时使用除某一电池外的所有数据进行训练和验证，而将该电池的数据用于测试。这种方法能够全面评估模型在不同电池类型和运行条件下的表现，确保其在实际应用中的可靠性。

在实验结果中，本文提出的模型在NASA测试电池数据集上取得了优异的性能。具体而言，模型在平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）指标上分别达到了0.72%和0.97%。这些结果表明，该模型在预测电池健康状态方面具有较高的精度和稳定性，能够有效应对电池退化过程中的复杂变化。

综上所述，本文提出了一种新型的混合模型，通过整合多种先进的神经网络技术，提升了SOH评估的精度和鲁棒性。该模型不仅能够有效去除输入数据中的噪声，还能捕捉电池退化过程中的长距离依赖关系，并动态调整特征权重。实验结果表明，该方法在不同电池数据集上的表现优异，具有良好的泛化能力和实际应用价值。未来的研究可以进一步探索该模型在其他类型电池和更复杂运行条件下的适用性，以推动电池健康评估技术的发展。