A global–local context embedding learning based sequence-free framework for state of health estimation of lithium-ion battery

计算机科学 背景(考古学) 卷积神经网络 人工神经网络 嵌入 健康状况 电池(电) 人工智能 机器学习 卷积(计算机科学) 功率(物理) 古生物学 物理 量子力学 生物
作者
Zhengyi Bao,Jiahao Nie,Huipin Lin,Jiahao Jiang,Zhiwei He,Mingyu Gao
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:282: 128306-128306 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.energy.2023.128306
摘要

Accurate estimation of the state of health (SOH) of lithium-ion batteries holds significant importance in guaranteeing the stable and secure functioning of electric vehicles. However, existing neural network-based methods suffer from limitations in capturing long-term serial relationships and extracting degenerate features. In light of these challenges, we propose a novel sequence-free framework for performing the SOH estimation task. Technically, a global-local context embedding module is proposed to learn both global- and local-range information context by two convolutional streams with different depths. With this module, a discriminatory feature learning can be guided. By integrating it into the convolution neural network, a novel time series prediction network, called improved convolution neural network (ICNN) is presented, which can effectively establish the mapping relationship between battery charging/discharging curves and battery SOH. Through rigorous experimentation on the CACLE dataset and NASA dataset, we demonstrate the efficacy of our proposed method, achieving mean absolute errors (MAEs) of 0.54% and 1.20% respectively. Our findings highlight the superiority of the proposed method compared to commonly used neural network methods in the domain of battery SOH estimation.
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