寿命末期

自动化功能提取和选择快速电池容量的数据驱动模型淡出和寿命末期

摘要 - 锂离子细胞可能会在以后的生活中经历快速降解，尤其是使用更多极端使用方案。快速降解的发作称为“膝盖点”，预测对电池的安全且经济上可行的用途很重要。我们提出了一种数据驱动的方法，该方法使用自动化特征选择为高斯工艺回归模型生成输入，该模型估计电池健康的变化，可以预测整个容量淡出轨迹，膝盖点和寿命。特征选择过程富有效地适应不同的输入，并优先考虑那些影响降解的输入。对于所考虑的数据集，发现在特定电压区域所花费的日历时间和时间对降解率的影响很大。该方法对1％以下的容量估计产生了中位根平方错误，并且还产生了膝关节中值和终止预测误差分别为2.6％和1.3％。