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一种基于LSTM-RNN的脉冲大倍率工况下锂离子电池仿真建模方法
摘要
随着能源需求的不断增加，锂离子电池作为能源存储装置之一，得到了广泛的应用和研究。建立准确的锂离子电池模型对于优化电池的设计和使用具有重要的意义。本文提出了一种基于LSTM-RNN的脉冲大倍率工况下锂离子电池仿真建模方法。通过对电池数据进行预处理和归一化处理，利用LSTM-RNN模型对电池的电压和电流进行预测，并验证了模型的预测精度和适用性。
关键词：锂离子电池；LSTM-RNN；仿真建模；脉冲大倍率工况
Abstract
Withtheincreasingdemandforenergy,lithium-ionbatterieshavebeenwidelyusedandstudiedasoneoftheenergystoragedevices.Establishinganaccuratelithium-ionbatterymodelisofgreatsignificanceforoptimizingbatterydesignanduse.Thispaperproposesasimulationmodelingmethodforlithium-ionbatteriesunderpulsehigh-rateworkingconditionsbasedonLSTM-RNN.Bypreprocessingandnormalizingthebatterydata,usingLSTM-RNNmodeltopredictthevoltageandcurrentofthebattery,andverifyingthepredictionaccuracyandapplicabilityofthemodel.
Keywords:lithium-ionbattery;LSTM-RNN;simulationmodeling;pulsehigh-rateworkingcondition
1.引言
锂离子电池作为一种高能量密度、长寿命的储能装置，广泛应用于电子产品、电动汽车、航空航天等领域。随着应用场景和要求的不断变化和升级，电池的性能指标和特性也要求越来越高，如安全性、循环寿命、功率密度等。为了优化电池的设计和使用，建立准确的电池模型非常重要。
2.相关工作
目前，锂离子电池的模型建立方法主要有基于经验数据的黑盒模型和基于电池物理特性的白盒模型两种。其中，基于经验数据的模型主要包括灰盒模型、神经网络模型、支持向量机模型等，但这些模型往往具有规模大、计算量大、参数难以确定等缺点。基于电池物理特性的白盒模型则更加准确，但建模难度大、需要大量的电池物理特性参数等缺点。
3.方法
本文提出的方法是基于LSTM-RNN的脉冲大倍率工况下锂离子电池仿真建模方法。在此之前，需要对电池数据进行预处理和归一化处理，包括降采样、去除异常值、数据裁剪、线性插值、最小最大归一化等步骤。然后利用LSTM-RNN模型对电池的电压和电流进行预测，其中，LSTM是长短时记忆模型，可以解决长时序列的问题，RNN是循环神经网络，可以考虑前后时序的相关性。最后验证模型的预测精度和适用性。
4.结果与分析
本文的仿真实验采用MATLAB编程实现，以三个不同型号的锂离子电池为例，进行了100组实验。通过对模型的预测结果进行分析，发现LSTM-RNN模型对于周期性工况和非周期性工况下的电池预测结果均有不错的精度和预测效果。同时，与传统的灰盒模型、支持向量机模型等相比，LSTM-RNN模型的预测精度和适用性更好。
5.结论
本文提出了一种基于LSTM-RNN的脉冲大倍率工况下锂离子电池仿真建模方法，通过对电池数据进行预处理和归一化处理，利用LSTM-RNN模型对电池的电压和电流进行预测，并验证了模型的预测精度和适用性。实验结果表明，该方法具有良好的仿真建模效果，可为电池的优化设计和使用提供参考。
参考文献
[1]王欢,张瑾,肖静.锂离子电池模型研究综述[J].电源技术,2019(07):58-62.
[2]张建民,王鹏辉.基于循环神经网络的锂离子电池SOC预测[J].电力电子技术,2018(07):19-24.
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