A data-driven method for extracting aging features to accurately predict the battery health

电池(电) 过程(计算) 健康状况 均方误差 电压 计算机科学 材料科学 相关系数 模式识别(心理学) 数据挖掘 算法 人工智能 机器学习 统计 数学 工程类 功率(物理) 物理 电气工程 操作系统 量子力学
作者
Rui Xiong,Yue Sun,Chenxu Wang,Jinpeng Tian,Xiang Chen,Hailong Li,Qiang Zhang
出处
期刊:Energy Storage Materials [Elsevier BV]
卷期号:57: 460-470 被引量:94
标识
DOI:10.1016/j.ensm.2023.02.034
摘要

Data-driven methods have been widely used for estimating the state of health (SOH) of lithium-ion batteries (LiBs). The aging process can be characterized by degrading features. To achieve high accuracy, a novel method combining four algorithms, i.e. the correlation coefficient, least absolute shrinkage and selection operator regression, neighborhood component analysis, and ReliefF algorithm, is proposed to select the most important features, which are derived from the measured and calculated parameters. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, it is adopted to estimate the SOH of two types of LiBs: i.e. NCA and LFP batteries. Compared to the case using all features, using the selected features can improve the accuracy of SOH estimation by 63.5% and 71.1% for the NCA and LFP batteries, respectively. The method can also enable the use of data obtained in partial voltage ranges, based on which the minimum root mean square errors on SOH estimation are 1.2% and 1.6% for the studied NCA and LFP batteries, respectively. It demonstrates the capability for onboard applications.
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