Autoencoder-based State Evaluation Method for Lithium-ion Battery

Yunfei HAN; Jia XIE; Tao CAI; Shanxu DUAN; Shijie CHENG

doi:10.7500/AEPS20210305007

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Autoencoder-based State Evaluation Method for Lithium-ion Battery

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Autoencoder-based State Evaluation Method for Lithium-ion Battery
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 24, Pages: 41-48(2021)
- 作者机构：
  
  强电磁工程与新技术国家重点实验室（华中科技大学），湖北省武汉市 430074
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China-State Grid Corporation of China Joint Fund for Smart Grid(U196620053)
- DOI：10.7500/AEPS20210305007
  CLC：
- Received：05 March 2021，
  
  Revised：2021-06-09，
  
  Published Online：07 September 2021，
  
  Published：25 December 2021
- 稿件说明：
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韩云飞,谢佳,蔡涛等.基于自动编码器的锂离子电池状态评估方法[J].电力系统自动化,2021,45(24):41-48.

HAN Yunfei,XIE Jia,CAI Tao,et al.Autoencoder-based State Evaluation Method for Lithium-ion Battery[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):41-48.
韩云飞,谢佳,蔡涛等.基于自动编码器的锂离子电池状态评估方法[J].电力系统自动化,2021,45(24):41-48. DOI： 10.7500/AEPS20210305007.

HAN Yunfei,XIE Jia,CAI Tao,et al.Autoencoder-based State Evaluation Method for Lithium-ion Battery[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):41-48. DOI： 10.7500/AEPS20210305007.

摘要

准确的电池状态估计对于确保电池储能系统的安全可靠运行至关重要。电池的健康状态（SOH）虽然能反映电池的老化状态，但SOH估计模型的建立受到实际标签数据难以获得或是测试代价高昂的限制。文中基于无监督机器学习模型，建立了一种新的健康指标对电池进行状态评估。首先，从电池的电压-放电容量曲线选择特征，根据锂离子电池的老化机制将电池状态划分为健康和异常，使用健康的数据对基于卷积神经网络的自动编码器模型进行训练，根据自动编码器的输入、输出计算重构误差，最后将重构误差输入逻辑回归模型对电池状态进行判别。在开源的MIT-Stanford数据集上进行实验，验证了所提方法的有效性。

Abstract

Accurate battery state evaluation is critical to ensure the safe and reliable operation of the battery energy storage system. Although the state of health (SOH) can reflect the aging state of the battery

the establishment of the SOH evaluation model is impeded because the actual label data is hard to obtain or the testing is expensive. Based on an unsupervised machine learning model

a new health indicator is established to evaluate the battery state. Firstly

the characteristics are selected from the voltage-discharge capacity curve of the battery

and the batteries are divided into healthy and abnormal states according to the aging mechanism of the lithium-ion battery. The healthy data is used to train the autoencoder model based on convolution neural network

and the reconstruction error is calculated according to the input and output of the autoencoder. Finally

the reconstruction error is input into the logical regression model to assess the battery state. The experiments on the open-source MIT-Stanford dataset show the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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