基于多机器学习融合技术的锂离子电池在真实世界电动汽车中的容量估算

《Results in Engineering》：Capacity Estimation of Lithium-Ion Batteries for Real-World Electric Vehicles Based on Multi-Machine Learning Fusion

准确估算锂离子电池包在真实驾驶条件下的容量仍面临挑战，本研究提出融合CNN-GRU-GPR的机器学习方法。首先基于改进的Ah积分法计算标称容量，其次通过PCC分析提取最优健康特征（电压差均值与中位数之差），然后构建CNN-GRU模型捕捉长期退化趋势，结合GPR补偿温度波动影响。实验表明融合模型在两辆电动汽车上的RMSE、MAE、AAE分别为0.87Ah、2.38Ah、0.58Ah，误差率低于2%，且在另一辆采样车验证中保持稳定性能。

　　在当今社会，随着全球对温室气体排放的关注日益增加，电动汽车（EV）作为一种可持续的交通解决方案，正逐渐成为减少碳排放和提升能源效率的重要手段。然而，锂离子电池组的容量估计在实际驾驶条件下仍然是一个复杂且具有挑战性的问题。这是因为实际驾驶环境往往呈现出高度的非线性、动态性和不确定性，而电池的性能也会受到多种因素的影响，如温度变化、充电频率、充电电流等。为了确保电动汽车的高效运行和长期可靠性，准确估计电池容量是关键任务之一，它不仅关系到电池健康状态的判断，还影响着电池的使用优化、更换决策以及整体系统安全。

本文提出了一种基于多机器学习融合的方法，结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元网络（GRU）与高斯过程回归（GPR）技术，以实现对锂离子电池组容量的高精度估计。这一方法旨在解决传统单模型在处理实际数据时所面临的局限性，尤其是在捕捉电池容量长期退化趋势与短时环境变化引起的误差方面。通过对真实车辆数据的深入分析，本文不仅验证了该方法的有效性，还展示了其在实际应用中的强大潜力。

首先，通过一种改进的安时积分方法，获取了电池的标签容量。该方法在每个20个充电周期内计算电流数据的中位数，从而有效减少SOC（State of Charge，电池荷电状态）误差和数据噪声对标签容量的影响。接着，利用真实世界中的车辆数据提取了与电池运行相关的健康特征，包括电流、电压、温度等关键参数。这些特征的提取基于对充电过程中电压和温度的统计分析，以及使用皮尔逊相关系数（PCC）方法筛选出最相关的健康特征。这种方法不仅提高了特征选择的准确性，还确保了所提取的健康特征与电池容量具有高度的物理相关性。

为了更全面地捕捉电池容量的退化趋势，本文设计了一个CNN-GRU模型作为基础模型。CNN用于提取数据中的局部特征，而GRU则用于捕捉时间序列中的长期依赖关系。此外，为了进一步补偿由于温度波动引起的误差，引入了GPR模型。GPR作为一种非参数回归方法，具有较强的不确定性建模能力，能够有效地处理温度变化对电池性能的影响。通过将CNN-GRU模型与GPR模型进行融合，形成了一个具有层次结构的混合框架，该框架不仅能够准确预测电池容量的变化趋势，还能在不同温度条件下进行有效的误差修正。

实验结果表明，该方法在实际车辆数据上的表现非常出色。具体而言，该方法的均方根误差（RMSE）为0.87 Ah，最大绝对误差（MAE）为2.38 Ah，平均绝对误差（AAE）为0.58 Ah，且在整个电池生命周期内，其估计误差始终控制在实际容量的2%以内。这表明该方法不仅具有较高的精度，而且在复杂多变的现实环境中具备良好的鲁棒性。此外，该方法在另一辆样本车辆上的验证结果同样令人满意，其误差范围保持在2.86 Ah以内，进一步证明了其在不同驾驶模式和环境条件下的泛化能力。

在比较不同方法的性能时，本文选择了六种常见的机器学习算法，包括CNN、GRU、LSTM、CNN-LSTM、GPR和LSSVM。这些算法均使用相同的健康特征作为输入，但其性能表现各不相同。结果显示，传统的CNN、GRU和LSTM模型在估计误差方面表现较差，尤其是在面对复杂的数据结构和动态变化时，其结果波动较大，误差较高。相比之下，CNN-LSTM混合模型虽然在一定程度上提升了性能，但仍然无法达到本文所提出的融合模型的精度。GPR和LSSVM虽然在非线性建模方面表现出色，但它们未能充分考虑时间序列数据中的依赖关系，导致估计误差在某些阶段出现显著偏差。而本文提出的CNN-GRU-GPR融合模型则能够有效结合CNN的局部特征提取能力、GRU的长期依赖建模能力以及GPR的不确定性补偿机制，从而在多个指标上均优于其他方法。

从方法论的角度来看，本文的创新之处在于其对电池容量退化趋势和温度波动影响的分层处理。CNN-GRU模型用于学习电池容量的长期退化模式，而GPR模型则用于修正由温度引起的局部误差。这种分层融合策略能够更全面地反映电池的实际运行状态，同时减少因单一模型所导致的误差累积。此外，通过引入PCC方法进行特征筛选，本文确保了所选特征在电池退化过程中具有较高的相关性，从而提高了模型的预测能力。

在实际应用中，该方法的周期性触发机制使得其能够在不干扰车辆正常运行的前提下，实现对电池容量的持续监控。具体而言，每当SOC变化超过4%时，模型就会被激活，以计算当前周期内的健康特征并更新容量估计值。这种机制不仅保证了数据的实时性，还避免了模型对车辆系统的过度依赖，使其能够适用于云端电池管理系统平台。

然而，尽管该方法在多个方面表现出色，但仍存在一些限制和不确定性。例如，假设所有充电数据都是准确且可靠的，这在实际中可能并不完全成立，因为传感器的测量误差和数据缺失可能会影响模型的输入质量。此外，本文所采用的标签容量计算方法基于20个充电周期的中位数，这种方法虽然有效，但其适用性可能受到电池老化阶段的影响。在电池的早期阶段，由于退化速度较快，中位数可能无法准确反映实际容量变化。而在后期，退化速度趋于稳定，中位数的使用则更具代表性。因此，对于不同老化阶段的电池，可能需要采用不同的标签容量计算策略。

此外，本文假设电池组内的所有电池单元在温度和电荷状态方面具有相似的运行条件。然而，在实际应用中，由于电池单元之间可能存在一定的差异，例如制造差异、老化速度不一致等，这种假设可能会导致一定的误差。因此，未来的改进方向可能包括引入更精细的电池单元级特征提取，以更好地捕捉电池组内部的不一致性。

在计算复杂度方面，CNN-GRU模型需要较高的计算资源，这可能限制其在嵌入式电池管理系统中的直接应用。不过，通过采用云端计算平台，这一问题可以得到有效缓解。云端计算能够提供强大的计算能力，同时支持大规模数据的存储和处理，使得复杂的机器学习模型能够在实际应用中运行。然而，随着电动汽车数量的快速增长，云端计算平台的部署和维护成本也相应增加，这可能成为未来应用的一个挑战。

从更广泛的意义上讲，本文的研究成果不仅对电动汽车的电池管理系统具有重要意义，还为其他依赖电池性能的领域提供了新的思路。例如，在可再生能源整合和智能充电系统中，准确的电池容量估计是实现系统优化和提高能源利用效率的关键。通过将本文提出的方法应用于这些领域，可以进一步提升系统的智能化水平和运行效率。

综上所述，本文提出了一种基于多机器学习融合的电池容量估计方法，结合了CNN、GRU和GPR的优势，以实现对锂离子电池组容量的高精度估计。该方法不仅能够有效处理实际驾驶环境中的复杂数据，还能在不同温度条件下保持良好的性能表现。通过实际数据的验证，该方法在多个指标上均优于传统的单模型方法，具有较强的泛化能力和应用潜力。尽管仍存在一些限制和不确定性，但其研究成果为未来电动汽车电池管理系统的优化和智能化发展提供了有力的支持。