State of charge estimation method by using a simplified electrochemical model in deep learning framework for lithium-ion batteries

荷电状态 电池(电) 计算机科学 计算 领域(数学分析) 人工智能 机器学习 算法 功率(物理) 数学 量子力学 物理 数学分析
作者
Hanqing Yu,Lisheng Zhang,Wentao Wang,Li Shen,Siyan Chen,Shichun Yang,Junfu Li,Xinhua Liu
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:278: 127846-127846 被引量:35
标识
DOI:10.1016/j.energy.2023.127846
摘要

To ensure the secure and healthy usage of lithium-ion batteries, it is necessary to accurately estimate the state of charge (SOC) in battery management systems. The development of deep learning (DL) provides a new solution for battery SOC estimation. However, the directly measured physical quantities contain less useful information and have low estimation accuracy. This paper proposes a method of integrating the mechanism knowledge of the battery domain into the DL framework. Firstly, the simplified electrochemical model is utilized to obtain the mechanism-related physical variables to expand the input of the DL model. Secondly, the long short-term memory (LSTM) network is used with the Bayesian optimization, and the variables with high correlation are identified. The best SOC estimation performance can be obtained by adding all the selected highly-correlated variables to the input for training together. The results show that the proposed method can improve the SOC estimation performance with only a slight increase in computation cost. Finally, other DL models are utilized to further validate the effectiveness, to reveal the universality. These results show that the performance of the DL model can be effectively improved by using the knowledge of the battery domain.
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