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文檔簡(jiǎn)介
一、引言推廣電動(dòng)汽車(chē)(EV)是減少全球?qū)剂弦蕾?lài)和減輕環(huán)境污染的一項(xiàng)重要舉措。可充電鋰離子動(dòng)力電池被認(rèn)為是電動(dòng)汽車(chē)目前可行的能量來(lái)源。隨著電動(dòng)汽車(chē)的廣泛應(yīng)用,由鋰離子動(dòng)力電池引起的電動(dòng)汽車(chē)安全事故逐漸增多,這些事故對(duì)電動(dòng)汽車(chē)和動(dòng)力電池制造廠商的聲譽(yù)造成一定影響,損害了公眾接受電動(dòng)汽車(chē)的信心。這些安全事故中部分事故是由動(dòng)力電池的一種電氣故障引發(fā)的,即外部短路故障。外部短路故障可在某些情況下發(fā)生,如電動(dòng)汽車(chē)碰撞導(dǎo)致電池包機(jī)械變形、電池包密封失效導(dǎo)致浸水或灰塵進(jìn)入、動(dòng)力電池連接線(xiàn)束磨損等。當(dāng)外部短路故障發(fā)生后,動(dòng)力電池內(nèi)部發(fā)生劇烈的電化學(xué)反應(yīng),電池溫度會(huì)急劇升高,可能會(huì)進(jìn)一步觸發(fā)電池?zé)崾Э亍R虼?,有必要研究?dòng)力電池發(fā)生外部短路后的溫度行為,從而可以有效地進(jìn)行動(dòng)力電池安全管理。(一)文獻(xiàn)綜述和本文動(dòng)機(jī)動(dòng)力電池在濫用條件下會(huì)產(chǎn)生大量熱量,眾多學(xué)者研究了動(dòng)力電池濫用過(guò)程中的放熱反應(yīng)機(jī)理和生熱特性。開(kāi)發(fā)了一種電化學(xué)-熱耦合模型,以量化動(dòng)力電池從過(guò)充電到熱失控過(guò)程中的生熱速率。利用多尺度電化學(xué)-熱耦合模型,分析了動(dòng)力電池針刺過(guò)程中的生熱行為和電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程之間的強(qiáng)耦合關(guān)系。提出了一種多層次三維熱模型以描述動(dòng)力電池發(fā)生內(nèi)部短路后電池內(nèi)外部溫度分布。通過(guò)開(kāi)展動(dòng)力電池過(guò)充電實(shí)驗(yàn)研究了過(guò)充電觸發(fā)熱失控的過(guò)程,發(fā)現(xiàn)電池副反應(yīng)在發(fā)生熱失控之前對(duì)于溫度上升起主導(dǎo)作用。在上述研究中,通過(guò)建立復(fù)雜的電化學(xué)-熱耦合模型來(lái)描述電池在濫用條件下的熱行為。然而,這些模型計(jì)算量較大,不能滿(mǎn)足電動(dòng)汽車(chē)實(shí)際應(yīng)用中計(jì)算效率高的需求。在動(dòng)力電池外部短路研究中,學(xué)者主要關(guān)注外部短路實(shí)驗(yàn)方法、熱-電行為特性和危害分析、建模和故障診斷等方面。采用準(zhǔn)等溫外部短路測(cè)試方法研究電池材料傳輸特性對(duì)電池外部短路特性的影響,并建立了均質(zhì)化物理模型來(lái)描述外部短路過(guò)程。在文獻(xiàn)[16,17]中,作者開(kāi)展了外部短路實(shí)驗(yàn),研究了不同環(huán)境溫度、電池初始荷電狀態(tài)(SOC)和外部電阻條件下的電池外部短路的熱-電行為特性。提出了一種偽三維多尺度模型,分析了在外部短路故障下電池主反應(yīng)和副反應(yīng)中的熱力學(xué)以及動(dòng)力學(xué)過(guò)程。本研究團(tuán)隊(duì)在前期工作中,建立了分?jǐn)?shù)階模型來(lái)研究外部短路條件下動(dòng)力電池的電氣特性,并提出了外部短路故障的三步診斷方法;提出了針對(duì)動(dòng)力電池組的外部短路在線(xiàn)故障診斷方法,該方法具備較好的準(zhǔn)確度和魯棒性。在文獻(xiàn)中,本團(tuán)隊(duì)提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外部短路電流預(yù)測(cè)方法,利用電池電壓信息來(lái)估計(jì)外部短路電池單體的電流。然而,以上研究缺乏有效的熱模型來(lái)描述外部短路故障條件下動(dòng)力電池的溫升行為,因此有必要開(kāi)發(fā)一種理想的模型以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)精度和計(jì)算成本之間的平衡。在電動(dòng)汽車(chē)的實(shí)際應(yīng)用中,由于電池系統(tǒng)空間和制造成本的限制,并非所有動(dòng)力電池單體都配備溫度傳感器,因此電池溫度應(yīng)盡可能僅使用電流或電壓信息來(lái)進(jìn)行估算。這激勵(lì)我們開(kāi)發(fā)了一種新穎的電池?zé)崮P?,以高精度和低?jì)算量來(lái)預(yù)測(cè)外部短路條件下的電池溫度,從而完善動(dòng)力電池外部短路領(lǐng)域的研究。(二)原創(chuàng)貢獻(xiàn)本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括以下三個(gè)方面:①在不同初始SOC值(20%、40%和80%)和不同環(huán)境溫度(–10℃、10℃、20℃和40℃)條件下開(kāi)展動(dòng)力電池外部短路實(shí)驗(yàn),并構(gòu)建外部短路故障數(shù)據(jù)庫(kù),用于建立和驗(yàn)證所提出的電池?zé)崮P?;②建立基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的生熱模型(簡(jiǎn)稱(chēng)ELMT模型)來(lái)預(yù)測(cè)電池發(fā)生外部短路后的溫度行為。與經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)相比,ELMT模型中激活函數(shù)被集總參數(shù)熱模型取代,從而更精確地刻畫(huà)電池溫度變化;③在模型擬合和預(yù)測(cè)精度以及計(jì)算成本方面,使用外部短路實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)提出的ELMT模型進(jìn)行驗(yàn)證。為了證明ELMT模型的有效性,比較了ELMT模型與通過(guò)遺傳算法(GA)優(yōu)化的MLT模型的性能。(三)本文架構(gòu)第2節(jié)將介紹動(dòng)力電池外部短路實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。第3節(jié)將提出并詳細(xì)說(shuō)明ELMT模型。在第4節(jié)中,使用不同初始SOC值和環(huán)境溫度下的外部短路數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提出的模型。第5節(jié)為本文結(jié)論。二、實(shí)驗(yàn)研究為研究外部短路條件下動(dòng)力電池的電、熱行為特性,本文在不同實(shí)驗(yàn)條件下開(kāi)展了電池外部短路測(cè)試。這些條件涵蓋了高、中和低的環(huán)境溫度(分別為40℃、20℃、10℃和–10℃),以及高、中和低的電池初始SOC值(分別為80%、40%和20%)。在每種實(shí)驗(yàn)條件下,重復(fù)進(jìn)行兩次外部短路測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別用第1組和第2組實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示。將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練和驗(yàn)證本文提出的模型。表1為本文所使用的18650型Li(Ni0.5Co0.2Mn0.3)O2電池的詳細(xì)規(guī)格。(一)外部短路實(shí)驗(yàn)平臺(tái)本文進(jìn)行了如圖1所示的外部短路實(shí)驗(yàn),該平臺(tái)用于開(kāi)展動(dòng)力電池外部短路實(shí)驗(yàn)并研究電池外部短路行為特性。在前期工作中,我們已經(jīng)建立了一種電池組外部短路實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并已對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)闡述。本文重點(diǎn)關(guān)注動(dòng)力電池單體外部短路實(shí)驗(yàn),該平臺(tái)主要包括以下幾部分:①氣動(dòng)電池外部短路實(shí)驗(yàn)控制主機(jī);②為控制主機(jī)提供氣源的空氣壓縮機(jī);③防爆高低溫試驗(yàn)箱;④電流、電壓和溫度傳感器;⑤高精度數(shù)據(jù)采集儀。表1鎳鈷錳三元材料鋰離子電池規(guī)格
在數(shù)據(jù)采集儀器開(kāi)啟并記錄實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)后,接觸器(圖1)由外部短路主機(jī)控制閉合,接觸器閉合后動(dòng)力電池的正極和負(fù)極在電池外部直接連接,從而模擬電動(dòng)汽車(chē)在實(shí)際應(yīng)用中的外部短路故障。同時(shí),電池電流、電壓和溫度信息由相應(yīng)的傳感器測(cè)量并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)采集儀。當(dāng)電流和電壓降低到0A和0V時(shí)表示電池已損壞,此時(shí)手動(dòng)開(kāi)啟接觸器,實(shí)驗(yàn)結(jié)束。
圖1動(dòng)力電池外部短路實(shí)驗(yàn)平臺(tái)(二)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析動(dòng)力電池外部短路電流和溫度的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2和圖3所示。圖2(a)、(b)分別顯示了在環(huán)境溫度20℃和40℃,初始SOC值20%、60%和80%的條件下第1組實(shí)驗(yàn)中的電池電流和溫度結(jié)果;圖2(c)、(d)分別顯示了在環(huán)境溫度10℃和–10℃,初始SOC值20%、60%和80%的條件下第1組實(shí)驗(yàn)中電池電流和溫度結(jié)果。同理,圖3顯示了在不同環(huán)境溫度和不同初始SOC值下動(dòng)力電池第2組的外部短路實(shí)驗(yàn)結(jié)果。如圖2和圖3所示,當(dāng)發(fā)生外部短路后,動(dòng)力電池電流在1s內(nèi)迅速增加,峰值電流可達(dá)到近150A(約61C-rate)。大電流自放電產(chǎn)生的焦耳熱積聚在電池內(nèi)部,導(dǎo)致電池溫度迅速升高。電池電流達(dá)到峰值后,逐漸減小。如文獻(xiàn)[18]所述,電流達(dá)到峰值后逐漸減小的原因是,高溫可能導(dǎo)致電池隔膜產(chǎn)生“閉孔”效應(yīng),從而降低了鋰離子的擴(kuò)散和遷移速率。隨后,電池經(jīng)歷了“放電平臺(tái)期”(dischargeplateau),最后電流降至0A,表明電池已損壞。從圖2和圖3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得到以下結(jié)論:①相同環(huán)境溫度和初始SOC值條件下,兩組的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出良好的可重復(fù)性;②在相同的環(huán)境溫度下,初始SOC值較低的電池的放電時(shí)間比初始SOC值較高的電池更長(zhǎng);③具有較高初始SOC值的電池在所有環(huán)境溫度下的溫升速率相對(duì)較大。此外,我們前期的研究工作也總結(jié)分析了其他外部短路相關(guān)測(cè)試結(jié)果。圖2不同溫度和初始SOC值下動(dòng)力電池電流和溫度結(jié)果(第一組)。(a)20℃和40℃下的電流;(b)20℃和40℃下的溫度;(c)–10℃和10℃的電流;(d)–10℃和10℃的溫度
圖3不同溫度和初始SOC值下動(dòng)力電池電流和溫度結(jié)果(第二組)。(a)20℃和40℃下的電流;(b)20℃和40℃下的溫度;(c)–10℃和10℃的電流;(d)–10℃和10℃的溫度三、電池建模與生熱行為估計(jì)
(一)集總參數(shù)熱模型集總參數(shù)熱模型可以用來(lái)描述動(dòng)力電池的生熱行為,該模型假設(shè)電池內(nèi)部溫度分布均勻。根據(jù)能量守恒定律,電池總產(chǎn)熱量等于對(duì)流換熱量與生熱量之和,具體可以表示為:式中,h為對(duì)流換熱系數(shù);Tamb為環(huán)境溫度;T為電池溫度;Cp、
V、A、ρ和t分別表示電池比熱容、體積、表面積、密度和時(shí)間;q為電池生熱量,根據(jù)文獻(xiàn)[22,23],可以由下式計(jì)算:式中,表示不可逆反應(yīng)生熱;ILT(dU0/dT)表示可逆反應(yīng)生熱;IL為電流;Ri為電池內(nèi)部總內(nèi)阻;Uo表示電池開(kāi)路電壓??傮w來(lái)說(shuō),不可逆反應(yīng)生熱包括以下兩個(gè)部分:①電流流經(jīng)集流體和固態(tài)電解質(zhì)界面(SEI)膜所產(chǎn)生的焦耳熱;②由過(guò)電勢(shì)帶來(lái)的極化反應(yīng)產(chǎn)熱??赡娣磻?yīng)生熱主要由電池電化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生,是由鋰離子在電池內(nèi)部的正、負(fù)極材料中的嵌入或脫嵌過(guò)程所引起的。在公式(2)中,研究人員已經(jīng)證明了在外部短路條件下電池可逆反應(yīng)生熱遠(yuǎn)小于不可逆反應(yīng)生熱。在本文中,為進(jìn)一步證明可逆反應(yīng)生熱占比較小,我們利用第一組實(shí)驗(yàn)中的電池外部短路數(shù)據(jù)(初始SOC值為40%,環(huán)境溫度為20℃)來(lái)計(jì)算和對(duì)比可逆與不可逆反應(yīng)生熱。圖4(a)、(b)分別表示了測(cè)量得到的熵?zé)嵯禂?shù)dU0/dT以及可逆與不可逆反應(yīng)生熱的對(duì)比結(jié)果。從圖4(b)可以看到,不可逆反應(yīng)生熱遠(yuǎn)大于可逆反應(yīng)生熱。因此,公式(2)中的可以被忽略。隨后,將簡(jiǎn)化后的公式(2)代入公式(1)中可得到式中,Tk表示k時(shí)刻下的電池溫度;Δt為采樣時(shí)間間隔。圖4動(dòng)力電池生熱測(cè)試與計(jì)算結(jié)果。(a)熵?zé)嵯禂?shù);(b)可逆與不可逆反應(yīng)生熱(二)極限學(xué)習(xí)機(jī)首次提出了經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī),極限學(xué)習(xí)機(jī)克服了單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分缺點(diǎn),即訓(xùn)練速度慢、容易陷入局部極小值以及對(duì)學(xué)習(xí)速率敏感等。經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)的結(jié)構(gòu)如圖5所示。由于連接輸入層與隱含層之間的權(quán)值以及隱含層中的閾值可隨機(jī)生成,訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需迭代調(diào)整,只需根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)確定隱含層與輸出層之間的連接權(quán)值,因此該方法計(jì)算效率較高。圖5經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)構(gòu)圖。x和y表示輸入和輸出數(shù)據(jù);n和m為輸入層和輸出層的總數(shù)據(jù)量;w為輸入層和隱含層之間的連接權(quán)值;βjs
為隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值;g(?)表示激活函數(shù);b表示隱含層中的閾值;i表示第i個(gè)輸入數(shù)據(jù);j表示第j個(gè)隱含層神經(jīng)元;s表示第
s個(gè)輸出數(shù)據(jù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入向量X和輸出向量Y可以定義為式中,x和y分別為輸入和輸出數(shù)據(jù);n和m分別表示輸入層和輸出層的總數(shù)據(jù)量。極限學(xué)習(xí)機(jī)的構(gòu)建流程如下:步驟1:確定隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量,l。步驟2:隨機(jī)生成輸入層與隱含層之間的連接權(quán)值w以及隱含層中的閾值b。權(quán)值矩陣w和閾值向量b可以表示為步驟3:選擇一種激活函數(shù)用于計(jì)算輸出層的輸出。式中,βjs為隱含層和輸出層之間的連接權(quán)值;s為輸出層第s
個(gè)節(jié)點(diǎn)(s
=1,2,...,
m);i為輸入層第i個(gè)節(jié)點(diǎn);j為隱含層中第
j個(gè)節(jié)點(diǎn)。如果定義連接權(quán)值矩陣β為公式(6)可以表達(dá)為矩陣形式式中,為隱含層中的輸出矩陣。步驟4:確定隱含層與輸出層之間的連接權(quán)值。權(quán)值矩陣β可以通過(guò)求解以下方程組的最小二乘解獲得,其中Y*為測(cè)量數(shù)據(jù)矩陣。其解為式中,H+
為輸出矩陣H的Moore-Penrose廣義逆。(三)基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的電池?zé)崮P驮诮?jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)中,激活函數(shù)通常是高度非線(xiàn)性且連續(xù)可微的,包括S型函數(shù)、雙曲正切函數(shù)和高斯函數(shù)等。但通過(guò)學(xué)者多年的深入研究,已經(jīng)證明激活函數(shù)可以是任意非線(xiàn)性函數(shù),甚至可以是不連續(xù)或不可微的形式。在本文中,結(jié)合具備實(shí)際物理意義的集總參數(shù)熱模型與經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī),提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的生熱模型,即ELMT模型,來(lái)描述動(dòng)力電池在外部短路條件下的溫度行為。具體來(lái)說(shuō),將經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)中的激活函數(shù)替換為3.1節(jié)中介紹的集總參數(shù)熱模型。ELMT模型的結(jié)構(gòu)如圖6所示,其中使用L個(gè)集總參數(shù)子模型。將電流Ik作為模型輸入,溫度Tk+1作為模型輸出(k
=1,2,…,
N–1),N–1表示溫度輸出數(shù)據(jù)的總量。L個(gè)集總參數(shù)子模型可以被視為極限學(xué)習(xí)機(jī)中的激活函數(shù)。圖6基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的生熱模型原理圖基于集總參數(shù)熱模型公式(3)和極限學(xué)習(xí)機(jī)公式(6),電池溫度Tk+1可以表達(dá)為式中,j表示第j個(gè)子模型(j
=1,2,...,
L);Hk,j
為隱含層中第j
個(gè)子模型的輸出。其他參數(shù)在3.1節(jié)中已經(jīng)介紹。Hk+1,
j的迭代形式可以表達(dá)為因此,公式(11)可以表達(dá)為公式(13)表達(dá)了每一時(shí)刻溫度的輸出結(jié)果可以通過(guò)L個(gè)子模型輸出加權(quán)后求和得到。在每個(gè)集總參數(shù)子模型中,可以直接測(cè)量電池質(zhì)量、表面積A和環(huán)境溫度
Tamb。未知的參數(shù)矩陣P可以表達(dá)為在L個(gè)子模型中共有3×
L個(gè)參數(shù)有待確定。根據(jù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的原理,上述參數(shù)可以在一定范圍內(nèi)隨機(jī)生成且訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需迭代調(diào)整,這樣可以極大降低模型參數(shù)化的計(jì)算復(fù)雜度。上述參數(shù)范圍可以根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)獲得,例如,h在強(qiáng)制對(duì)流換熱條件下的取值范圍為10~200W·m–2·K–1。因此,參數(shù)取值范圍如表2所示,通過(guò)設(shè)定較寬的參數(shù)取值范圍以涵蓋各種電池外部短路條件并取得最優(yōu)解。表2?集總參數(shù)熱模型參數(shù)取值范圍
隱含層與輸出層之間的連接權(quán)值βj可以通過(guò)擬合實(shí)測(cè)溫度與模型輸出之間的最小二乘解確定。在本文中,考慮計(jì)算復(fù)雜度與模型精度,集總參數(shù)子模型數(shù)量可以設(shè)置為20,即L
=20。ELMT模型的優(yōu)勢(shì)如下:(1)與一般的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比,ELMT模型極大地提高了計(jì)算效率,原因是其在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)需迭代調(diào)整公式(14)中的參數(shù);(2)由于ELMT模型是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,因此與簡(jiǎn)單集總參數(shù)熱模型相比,通過(guò)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以獲得更高的模型精度;(3)與經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)相比,ELMT模型采用集總參數(shù)熱模型來(lái)代替激活函數(shù),因此更具有實(shí)際物理意義,同時(shí)可以基于先驗(yàn)知識(shí)確定模型參數(shù)中w和b的取值范圍;(4)將熱模型和經(jīng)典極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合的方法擴(kuò)展應(yīng)用到其他難以確定參數(shù)的電池模型中,如電化學(xué)模型,通過(guò)設(shè)置合理的參數(shù)取值范圍,可以使模型精度較高。(四)多集總參數(shù)熱模型為了證明ELMT模型的優(yōu)勢(shì),將MLT模型作為對(duì)照模型。MLT模型的結(jié)構(gòu)與圖6所示的ELMT模型相同,然而Ri
、h、Cp和βj需要進(jìn)行迭代調(diào)整以逼近實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。為公平比較,MLT模型由5個(gè)集總參數(shù)熱模型組成,因此MLT模型中共有20個(gè)可調(diào)參數(shù),這與ELMT模型中的可調(diào)參數(shù)(連接隱含層與輸出層之間的20個(gè)權(quán)重βj
)相同。MLT模型參數(shù)采用遺傳算法辨識(shí)得到,遺傳算法是一種常用的非線(xiàn)性啟發(fā)式優(yōu)化算法。在遺傳算法中,不斷優(yōu)化模型參數(shù)以最小化以下目標(biāo)函數(shù):式中,Test
為估計(jì)溫度;Tmea
為測(cè)量溫度。綜上所述,ELMT模型和MLT模型中共有20個(gè)可調(diào)參數(shù),兩模型之間的主要區(qū)別在于參數(shù)的獲取方法:ELMT模型參數(shù)是通過(guò)單次最小二乘求解獲得的,無(wú)需迭代調(diào)整;MLT模型的所有參數(shù)是通過(guò)不斷迭代優(yōu)化獲得的。四、模型驗(yàn)證與評(píng)價(jià)在本節(jié)中,使用第2節(jié)中得到的動(dòng)力電池外部短路實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證和評(píng)價(jià)所提出的ELMT模型。利用第1組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,以檢驗(yàn)?zāi)P蛿M合動(dòng)力電池外部短路溫度的精度;利用第2組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型對(duì)動(dòng)力電池外部短路溫度的預(yù)測(cè)精度。在所有模型擬合和預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)中,對(duì)ELMT模型和MLT模型進(jìn)行對(duì)比分析。(一)擬合精度分析為評(píng)價(jià)模型描述外部短路條件下電池溫度行為的性能,利用第1組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)ELMT模型擬合電池溫度的精度。圖7顯示了在環(huán)境溫度為40℃和20℃以及初始SOC值為80%,40%和20%的條件下,ELMT模型和MLT模型的溫度擬合結(jié)果;圖8顯示了在環(huán)境溫度為10℃和–10℃以及與圖7相同的初始SOC值條件下,兩模型的溫度擬合結(jié)果。此外,在每個(gè)子圖中,插圖(i)表示ELMT模型的溫度擬合誤差,插圖(ii)表示MLT模型的溫度擬合誤差??梢钥闯觯珽LMT模型的溫度擬合誤差均小于4℃,而MLT模型的溫度擬合誤差可以高達(dá)25℃。圖7不同初始SOC值和環(huán)境溫度(40℃和20℃)下模型的溫度擬合結(jié)果。(a)40℃時(shí)80%SOC;(b)40℃時(shí)40%SOC;(c)40℃時(shí)20%SOC;(d)20℃時(shí)80%SOC;(e)20℃時(shí)40%SOC;(f)20℃時(shí)20%SOC表3比較了兩種模型在不同條件下的溫度擬合結(jié)果與實(shí)測(cè)溫度之間的均方根誤差(RMSE);表4列出了每種環(huán)境溫度以及所有條件下兩種模型溫度擬合的RMSE平均結(jié)果??梢钥闯?,在所有條件下,ELMT模型比MLT模型具有更好的擬合精度,其中,ELMT模型的RMSE平均值為0.65℃,而MLT模型的RMSE平均值為3.95℃(表4)。因此,與具有相同數(shù)量可調(diào)參數(shù)的MLT模型相比,ELMT模型擬合不同條件下動(dòng)力電池外部短路的溫度行為具備更優(yōu)異的性能。表3?不同條件下模型溫度擬合的RMSE結(jié)果對(duì)比
表4?不同環(huán)境溫度下模型溫度擬合的RMSE平均結(jié)果對(duì)比
進(jìn)一步分析兩種模型訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算效率。在不同外部短路條件下,兩種模型的訓(xùn)練時(shí)間如表5所示。訓(xùn)練時(shí)間是基于MATLAB2013b(MathWorks,USA)平臺(tái),計(jì)算從程序開(kāi)始到結(jié)束的所用時(shí)間。程序運(yùn)行使用的計(jì)算機(jī)配置為T(mén)hinkpadT470(Intel?
CoreTM
i7-7700HQCPU2.8GHz,RAM16GB,SSD500G)。顯然,ELMT模型相比MLT模型的訓(xùn)練所用時(shí)間更少。如前所述,ELMT模型具有更高計(jì)算效率的原因在于大部分參數(shù)在訓(xùn)練前隨機(jī)生成,無(wú)需在訓(xùn)練過(guò)程中迭代調(diào)整。相比之下,MLT模型參數(shù)是通過(guò)使用遺傳算法不斷迭代求得的。表5?不同條件下模型的計(jì)算時(shí)間對(duì)比
(二)預(yù)測(cè)精度分析由于第2組外部短路實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)未參與模型訓(xùn)練過(guò)程,因此使用第2組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)ELMT模型對(duì)于動(dòng)力電池外部短路溫度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。同樣地,利用MLT模型進(jìn)行對(duì)比分析。圖8不同初始SOC值和環(huán)境溫度(10℃和–10℃)下模型的溫度擬合結(jié)果。(a)10℃時(shí)80%SOC;(b)10℃時(shí)40%SOC;(c)10℃時(shí)20%SOC;(d)–10℃時(shí)80%SOC;(e)–10℃時(shí)40%SOC;(f)–10℃時(shí)20%SOC圖9顯示了兩種模型在40℃和20℃以及在三種不同初始SOC值條件下的電池溫度預(yù)測(cè)結(jié)果。圖10顯示了在10℃和–10℃以及相同SOC值條件下的電池溫度預(yù)測(cè)結(jié)果。在圖9和圖10子圖中,插圖(i)表示ELMT模型的外部短路溫度預(yù)測(cè)誤差結(jié)果;插圖(ii)表示MLT模型的外部短路溫度預(yù)測(cè)誤差結(jié)果。圖9不同初始SOC值和環(huán)境溫度(40℃和20℃)下模型的溫度預(yù)測(cè)結(jié)果。(a)40℃時(shí)80%SOC;(b)40℃時(shí)40%SOC;(c)40℃時(shí)20%SOC;(d)20℃時(shí)80%SOC;(e)20℃時(shí)40%SOC;(f)20℃時(shí)20%SOC
圖10不同初始SOC值和環(huán)境溫度(10℃和–10℃)下模型的溫度預(yù)測(cè)結(jié)果。(a)10℃時(shí)80%SOC;(b)10℃時(shí)40%SOC;(c)10℃時(shí)
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