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An Electrochemical Aging-Informed Data-Driven Approach for Health Estimation of Lithium-Ion Batteries With Parameter Inconsistency

锂(药物) 离子 电化学 估计 材料科学 计算机科学 可靠性工程 工程类 医学 化学 系统工程 电极 内分泌学 物理化学 有机化学
作者
Shuxin Zhang,Zhitao Liu,Yan Xu,Guangwei Chen,Hongye Su
出处
期刊:IEEE Transactions on Power Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:40 (5): 7354-7369 被引量:10
标识
DOI:10.1109/tpel.2025.3532588
摘要

Accurate estimation of the state of health (SOH) for lithium-ion batteries is crucial for maintaining their safety, reliability, and sustainability. This article presents an electrochemical aging-informed data-driven approach for battery SOH estimation by integrating physics-based electrochemical model with deep learning model. In addition, electrochemical parameter inconsistencies resulting from manufacturing differences can cause variations in battery aging rates, a factor often overlooked in traditional SOH prediction methods. The proposed method addresses inconsistency by leveraging the initial cyclic state to improve prediction accuracy and adaptability. Furthermore, a physics-informed dual neural network (PIDNN) is developed to estimate electrochemical parameters and the Li$^+$ concentration in both the solid phase and the electrolyte to calculate battery capacity fade. A gradient normalization strategy is utilized to train the model effectively. The prediction performance of the proposed method is assessed using three metrics: mean absolute error, root mean square error (RMSE), and the coefficient of determination (R$^{2}$). Notably, the RMSE remains below 0.556%, 0.310%, 0.187%, and 0.486% across four real-world battery datasets, even when trained with just 1% of the total data. Furthermore, PIDNN effectively simulates Li$^+$ concentration dynamics in both the electrode and electrolyte, demonstrating the exceptional interpretability and accuracy of the proposed method.
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