基于代理电池包数据生成框架的轻型电动汽车电池健康与剩余寿命评估

《Scientific Reports》：Longitudinal proxy pack benchmark generation for remaining useful life assessment of light electric vehicle battery packs in swapping systems

　　

摘要

换电使轻型电动汽车（LEVs）能够快速补能，但高周转率的电池包循环需要可靠的电池包级健康状态和剩余使用寿命（RUL）评估。完整的 LEV 电池包公开可复用纵向老化数据集仍然稀缺。我们开发了一种代理电池包数据生成与学习框架，将独立测试的电芯老化记录组织成代表 48 伏级 16 串配置的固定成员轨迹。每条轨迹在其共同循环序列中保留 16 个物理电芯的身份。循环级成员状态被聚合为电池包特征，用于预测保守的最小成员代理 RUL，在组合增强之前隔离测试条形码。在三个数据源队列中每个队列的十个条形码级划分下，端点位于增强训练寿命范围内的同源测试达到了 0.909 的中位数 R2 和 0.997 的中位数斯皮尔曼相关性。超出此范围的测试保留了较强的退化排序，但显示出更大的绝对误差。对 80 条留出轨迹进行的二次混合数据源审计达到了 0.714 的中位数 R2 和 0.992 的中位数斯皮尔曼相关性。匹配的组成控制分析在平衡条形码复用并限制组成重叠后，中位数 R2 变化值为 -0.015，表明对训练组成采样具有有限的敏感性。使用一个固定的 12 串 3 并电池包进行的互补物理审计确认了电芯至支路至电池包的电气闭环，并揭示了持续的电压限制和最高温度位置的迁移。因此，代理电池包生成提供了一种可重复的方法，用于从电芯老化记录构建纵向成员感知基准，并在各种组成和寿命条件下评估电池包健康和 RUL 模型。