摘要：锂离子动力电池的寿命预测已经成为近几年研究的热点问题。总结了国内外近几年的电池寿命预测方法：基于模型的方法、基于资料驱动的方法和基于融合模型的方法，并分析了各种方法的优缺点，给出了未来锂离子动力电池寿命预测的研究方向。
关键词：锂离子电池；动力电池；寿命预测
锂离子电池作为一种新型能源，因其工作电压高、比能量大、充放电效率高、自放电率低、无记忆效应、循环寿命长等优点，近几年得到飞速发展。目前，除了应用在手机、笔记本等日常装置之外，锂离子电池还被广泛用于电动汽车、航天飞行器、人造卫星等重要领域。
1、基于物理模型的方法
目前采用物理模型包括电化学第一物理模型、等效电路模型和经验退化模型。
电化学模型是从电池内部出发，从物理化学变化的角度描述电池的特性。Gang等从锂离子电池内部电化学反应的动力学方程出发，提出通用循环容量衰退模型，模型描述了活性锂离子的损耗与容量衰减的关系，能够很好地对容量进行预测。
由于电池本身物理化学过程复杂，所建立的物理模型往往很复杂，通常很难得到合适的物理模型来描述系统的动态特性。此外，锂离子电池的寿命与多种因素有关，包括温度、充/放电、放电深度等，但它们之间并没有一个固定的可遵循的规律，在不同的操作条件下电池的内部引数和失效机制也会出现不同，所以基于物理模型的方法并不适合许多实际的应用。
2、基于资料驱动的预测方法
基于资料驱动的预测方法不需要深入了解锂离子电池内部的化学变化和失效机理，而是通过分析测试资料，深度挖掘其中的隐含资讯对电池寿命进行预测，避免了模型获取的复杂性，所以该方法受到国内外学者的广泛关注。基于资料驱动的电池寿命预测方法分为基于人工智能的方法和基于统计资料驱动的方法两种。
2.1 基于人工智能的方法
2.1.1 人工神经网络
2.1.2 灰色理论
由于锂离子电池衰退机制很复杂，很难将某一衰退形式归结为一个或多个外部因素作用。但是，电池生命过程中在外部因素影响下其退化趋势是不可逆的。从这点看，虽然电池衰退的原因不明确，但是衰退趋势不变，因此，电池系统可被当作灰色系统处理。
2.1.3 SVM和RVM
作为一种学习模型，SVM采用结构风险最小化原则得到全域性最优解，但是当资料规模较大时，SVM求解比较困难。而RVM在贝叶斯框架建立稀疏学习模型，相比SVM，RVM极大地减少了核函式的计算量，不仅预测更加准确，而且能够给出不确定表达。
2.2 基于统计资料驱动的方法
基于统计资料驱动是利用统计学的方法对监测到的资料建立预测模型，然后采用测试资料对模型进行验证，基于统计资料驱动的方法主要包括基于回归模型和基于粒子滤波等。
采用统计资料驱动里时间序列预测模型作为观测方程，并与PF算法相结合用于预测电池的循环寿命。文章首先分析了锂离子电池容量衰退过程中的非线性退化特征，然后提取非线性加速因子来改善线性AR模型的预测能力，得到一个优化的非线性退化AR(nonlinear degradation AR model，ND-AR)模型。然后利用ND-AR模型进行电池容量衰退阶段的多步预测。最后，为改善标准粒子滤波算法的不确定表达能力，引入正则化粒子滤波方法，从而提高了不确定表达精度。利用NASA和CALCE提供的锂离子电池测试资料进行实验，分析结果表明该方法可以有效预测电池剩余寿命，并且预测结果和概率密度分布的不确定表达更加精确。
综上所述，基于资料驱动的方法主要是通过分析测试资料深度挖掘其中的隐含资讯来对电池寿命进行预测，避免了模型获取的复杂性，是一种较为实用的方法。但是，该方法主要依赖系统过往的退化模式来预测未来的状态，预测精度往往取决于资料样本数量以及样本资料中所包含的历史资讯，目前来看有一定的局限性。
3、基于融合模型的方法
为了克服基于物理模型和基于资料驱动两种方法的缺陷，近年来国内外研究者逐渐将基于融合模型的方法作为研究的热点。基于模型融合的方法又包括基于模型和资料驱动方法的融合、资料驱动方法之间的融合。
资料驱动方法的融合可以是同一种资料驱动模型的融合，比如人工智能，也可以是不同预测模型的融合。采用资料驱动方法融合的目的是提高模型输出的鲁棒性，同时提高剩余使用寿命的预测精度。文献[14]中将AR模型和PF算法结合来预测锂离子电池剩余寿命就是两种统计资料驱动下的方法的融合。
文献将SVM、RVM、递回神经网络、贝叶斯线性回归模型等资料驱动方法进行加权整合，并利用三组实验进行验证。实验结果表明，基于融合的方法的预测精度比任意一个单一模型都要高。
4、结语
锂离子电池具有比能量大、充放电效率高、自放电率低、循环寿命长等优点，被普遍应用于日常生活中和科研领域，而其安全性和可靠性就成为了人们关注的焦点。国内外研究者也就锂离子电池寿命预测问题进行了深入研究。
基于融合模型的方法仍是将来研究的热点，但目前大多数关于电池寿命预测的研究尚处于实验室阶段，电池的充电机制大多是完全充放电，而电池在实际使用过程中很难保证每次都是完全放电，这样难免会给预测带来误差，所以接下来的研究工作应放在不同的充放电机制下进行。另外，电池在不同的工况条件下退化机制会有差别，所以研究锂离子电池在不同操作环境下的退化机制，进而预测电池寿命也是以后的工作重点。
来源：《电源技术》
作者：于海芳、陈文帅
