基于TCN-BiGRU的锂离子电池健康状态评估

来源：电子测量技术杂志2023年第23期北京时间：

作者：刘少卿，李帅，苗建国，苗强

单位：1.四川大学电气工程学院 成都 610065; 2.四川公路桥梁建设集团有限公司勘察设计分公司 成都 610041; 3.重庆邮电大学自动化学院 重庆 400065v

摘要：准确估算锂离子电池的健康状态可以有效保障锂离子电池的安全使用，但现有锂离子电池SOH评估方法存在评估精度不理想等问题。为此，本文提出了一种基于TCN和BiGRU相结合的电池SOH评估方法。首先，从电池充电数据中提取构建健康因子，并验证其与电池容量之间的相关关系；然后，利用TCN模型处理长序列依赖数据并开展特征提取，同时在该模型中添加Dropout层以防止过拟合，提升了模型的泛化性；最后，通过BiGRU模型进行历史数据特征建模并对数据退化趋势进行估计，最终实现对锂离子电池SOH的精确评估。利用实验室搭建的电池退化试验台获取的四组电池退化数据进行方法验证，结果表明所提模型所估计的SOH在决定系数、绝对平均误差以及均方根误差3个指标上的均值分别为0.990 4、0.017 1、0.022 3，明显优于其他对比方法。

关键词：锂离子电池;健康状态估计;TCN;BiGRU