基于轻量级梯度提升机的锂离子电池状态联合估计
Joint Estimation of Lithium-ion Battery State Based on Light Gradient Boosting Machine
- 电力系统自动化 2025年49卷第20期 页码：200-207
- 作者机构：
山东理工大学电气与电子工程学院，山东省淄博市 255000
- 作者简介：
庞松岩(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：储能状态监测及本体控制。E-mail：23504040604@stumail.sdut.edu.cn
肖传亮(1991—)，男，通信作者，博士，硕士生导师，主要研究方向：分布式发电集群及其关键技术。E-mail：xclcalvin@163.com
彭克(1983—)，男，博士，教授，主要研究方向：交直流配电系统与综合能源系统。E-mail：pengke@sdut.edu.cn
- 基金信息：国家自然科学基金资助项目(52377110);山东省自然科学基金资助项目(ZR2024QE034)
DOI：10.7500/AEPS20250120004
中图分类号：收稿：2025-01-20，
修回：2025-05-17，
网络首发：2025-08-07，
纸质出版：2025-10-25
- 稿件说明：
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庞松岩,肖传亮,彭克等.基于轻量级梯度提升机的锂离子电池状态联合估计[J].电力系统自动化,2025,49(20):200-207.
PANG Songyan,XIAO Chuanliang,PENG Ke,et al.Joint Estimation of Lithium-ion Battery State Based on Light Gradient Boosting Machine[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):200-207.
庞松岩,肖传亮,彭克等.基于轻量级梯度提升机的锂离子电池状态联合估计[J].电力系统自动化,2025,49(20):200-207. DOI： 10.7500/AEPS20250120004.
PANG Songyan,XIAO Chuanliang,PENG Ke,et al.Joint Estimation of Lithium-ion Battery State Based on Light Gradient Boosting Machine[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):200-207. DOI： 10.7500/AEPS20250120004.
摘要
锂离子电池作为储能系统的重要组成部分，其荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的准确估计对提高电池的使用效率和安全性至关重要。为实现对锂电池SOC和SOH的精确估计，文中提出一种将轻量级梯度提升机(LightGBM)、卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂离子电池SOC与SOH联合估计方法。首先，基于锂电池充电电压、充电时间以及电池表面温度等参数，提出了基于肯德尔相关系数的健康因子提取方法。其次，提出了CNN与BiLSTM网络相结合的SOH时序估计方法，通过局部特征提取与双向时序建模的结合提高了SOH的估计精度。再次，文中将SOH估计值作为SOC估计的输入特征，针对储能系统中锂离子电池大规模数据的处理需求，采用基于梯度提升框架的LightGBM算法实现SOC与SOH的联合估计，提升了估计的计算效率与响应速度。最后，基于实际电池数据集对所提联合估计模型进行验证，结果表明其具有较高的计算精度和较快的计算速度。
Abstract
As a critical component of energy storage systems
the accurate estimation of the state of charge (SOC) and state of health (SOH) of lithium-ion battery is essential for improving battery usage efficiency and safety. To achieve precise estimation of SOC and SOH of lithium-ion batteries
this paper proposes a joint estimation method that combines light gradient boosting machine (LightGBM)
convolutional neural network (CNN)
and bidirectional long short-term memory (BiLSTM) network. Firstly
based on parameters such as charging voltage
charging time
and surface temperature of lithium-ion batteries
a health factor extraction method using the Kendall correlation coefficient is proposed. Secondly
a temporal SOH estimation approach integrating CNN and BiLSTM networks is introduced
which enhances estimation accuracy through the combination of local feature extraction and bidirectional temporal modeling. Furthermore
the estimated SOH values are used as input features for SOC estimation. To address the need for processing large-scale data of lithium-ion batteries in energy storage systems
the LightGBM algorithm
based on a gradient boosting framework
is employed to achieve joint estimation of SOC and SOH
thereby improving computational efficiency and response speed. Finally
the proposed joint estimation model is validated by real battery datasets
and the results demonstrate its high computational accuracy and fast computation speed.
关键词
Keywords
references
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