基于机器学习方法和电池阻抗谱技术的锂电池储能系诊断、预测技术

需求的背景和应用场景

在新能源和节能环保领域，锂电池作为关键的能量存储介质，在电动汽车、储能系统、移动设备等多个应用场景中发挥着至关重要的作用。然而，锂电池的性能和寿命受到多种因素的影响，包括充放电循环次数、工作环境温度、电池内部化学反应等，导致其健康状态（SOH）和剩余寿命（RUL）难以准确预测。为了有效监测和管理锂电池的状态，提高系统的安全性和可靠性，降低维护成本，业界迫切需要一种基于机器学习方法和电池阻抗谱技术的锂电池储能系统诊断、预测技术。该技术旨在通过深入分析电池阻抗谱数据，结合机器学习算法，实现对锂电池健康状态和剩余寿命的高精度预测，为锂电池的维护、更换和优化提供科学依据。

要解决的关键技术问题

1. 阻抗谱数据预处理与特征提取：阻抗谱数据虽然包含丰富的电池内部信息，但易受噪声和干扰影响。需采用先进的信号处理技术（如小波变换、傅里叶变换等）对数据进行有效预处理，滤除噪声，提取与电池健康状态紧密相关的特征，并确保这些特征在后续的机器学习模型中能够准确应用。
2. 机器学习模型优化与泛化能力提升：鉴于电池类型、工作环境和衰退机制的多样性，机器学习模型需具备较强的适应性。需研究如何优化模型选择，如采用集成学习、深度学习等策略，提升模型在不同电池间的准确性和泛化能力，以应对复杂多变的实际应用场景。
3. 多变量交互作用建模与预测精度提升：锂电池状态受多变量影响，且这些变量间存在复杂的非线性关系。需探索有效方法建模这些交互作用，如采用特征交叉、核方法等技术，以提升预测精度和系统可靠性。
4. 算法效率优化与实时响应实现：在保证高精度的前提下，需降低计算复杂度，确保算法能够实时响应电池状态变化。特别是在嵌入式系统中，需设计高效、低延迟的算法，以满足实际应用中的实时性要求。

效果要求

• 高精度诊断与预测：实现电池健康状态（SOH）诊断准确率超过97%，及时识别潜在故障或性能下降；电池剩余寿命（RUL）预测误差不超过2.5%，为电池管理提供可靠依据。
• 实时响应与低延迟：系统延迟不超过1秒，实时提供健康状态信息并快速响应变化，确保系统的及时性和有效性。
• 广泛适用性与可靠性：机器学习模型需适应不同类型、品牌及使用环境的锂电池，确保在高精度和可靠性方面表现优异，满足多种应用场景的需求。
• 创新性：通过融合机器学习方法和电池阻抗谱技术，提出新颖的诊断、预测方案，为锂电池储能系统的智能化管理提供有力支持。