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    基于GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池劣化程度預(yù)測(cè)研究

    2013-07-02 05:48:10戴廣劍
    電源技術(shù) 2013年2期
    關(guān)鍵詞:劣化內(nèi)阻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    韓 麗,戴廣劍,李 寧

    (中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,江蘇 徐州 221008)

    蓄電池目前被廣泛地應(yīng)用于汽車、電動(dòng)車、UPS電源以及EPS電源系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。閥控鉛酸蓄電池 (Valve Regulated Lead Acid Battery,VRLAB)是目前使用最為廣泛的蓄電池,尤其是在電力、通信、鐵路和礦井等重要領(lǐng)域。

    很多VRLAB的實(shí)際應(yīng)用表明,VRLAB在系統(tǒng)中的使用情況并不樂(lè)觀,經(jīng)常出現(xiàn)一系列令用戶失望和擔(dān)心的問(wèn)題:使用壽命不能達(dá)到預(yù)期效果,在使用3~4年后,絕大多數(shù)的電池組很難通過(guò)容量檢測(cè)。由于VRLAB號(hào)稱“免維護(hù)”,因此很多情況下都是在市電中斷時(shí)才發(fā)現(xiàn)電池的容量不達(dá)標(biāo)或者已損壞,因此造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失,甚至威脅到人身安全。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)領(lǐng)域的出色表現(xiàn),使其在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用,但也因此暴露出一些缺點(diǎn),比如預(yù)測(cè)精度偏低、不能滿足實(shí)際需要等。近年來(lái),用于提高預(yù)測(cè)精度、減小預(yù)測(cè)誤差的優(yōu)化算法層出不窮。本文選擇Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模并使用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,試圖建立一個(gè)能夠準(zhǔn)確在線預(yù)測(cè)電池劣化程度(State of Health,SOH)的模型。通過(guò)大量的數(shù)據(jù)采集測(cè)試和仿真實(shí)驗(yàn),證明優(yōu)化后的模型確實(shí)可以提高預(yù)測(cè)的整體精度,減小預(yù)測(cè)的總誤差。

    1 SOH的定義及其估計(jì)方法

    1.1 SOH定義

    SOH直接反映電池的預(yù)期壽命,是一個(gè)相對(duì)的量,其定義如式(1)所示。

    式中:CM為當(dāng)前測(cè)試的電池容量;CN為電池的標(biāo)稱容量;SOH以百分比來(lái)反映電池當(dāng)前的容量能力。對(duì)于一塊新的電池,其SOH往往會(huì)大于等于100%,隨著電池的老化,其SOH會(huì)逐漸下降,在IEEE標(biāo)準(zhǔn)1188-1996中規(guī)定當(dāng)電池容量下降到80%,即SOH<80%時(shí),電池就應(yīng)該更換了。

    1.2 SOH估計(jì)方法

    要了解一塊電池的SOH最直接的方法就是對(duì)其進(jìn)行實(shí)際的充放電測(cè)試,這也是迄今為止工業(yè)和專業(yè)領(lǐng)域公認(rèn)的唯一可靠的方法,但該方法存在明顯的缺點(diǎn):測(cè)試電池需要離線;需要測(cè)試負(fù)載,操作不便;測(cè)試時(shí)間太長(zhǎng)。

    另一種SOH的估計(jì)方法是從電池的內(nèi)阻出發(fā),通過(guò)研究SOH和電池內(nèi)阻的變化關(guān)系來(lái)求解問(wèn)題,簡(jiǎn)單地說(shuō):隨著電池老化,SOH下降,內(nèi)阻增大,SOH與內(nèi)阻呈高度的非線性。但由于內(nèi)阻在電池容量下降25%~30%后才會(huì)出現(xiàn)明顯變化,所以通過(guò)內(nèi)阻監(jiān)測(cè)方式及時(shí)找出電池的問(wèn)題有些困難。

    近年來(lái),電化學(xué)阻抗分析法因其在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面的出色表現(xiàn)而得到廣泛的應(yīng)用,但是這種方法采用模糊邏輯對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析而得到某一特定型號(hào)電池的特征,過(guò)程極為復(fù)雜,造價(jià)昂貴,并不適用于礦井移動(dòng)式救生艙備用電池的檢測(cè)。

    選用最常見(jiàn)的閥控鉛酸電池為代表,綜合影響電池SOH的各種因素[1],利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)不確定的復(fù)雜數(shù)據(jù)可以進(jìn)行有效分析和處理的優(yōu)點(diǎn),經(jīng)遺傳算法優(yōu)化,建立一個(gè)電池SOH在線估計(jì)系統(tǒng),經(jīng)過(guò)淺度放電測(cè)試采集大量的實(shí)訓(xùn)數(shù)據(jù),在處理和分析之后得到電池SOH的預(yù)測(cè)模型。

    2 SOH與放電電壓特性的關(guān)系

    對(duì)于同一組蓄電池,工作在相同的放電條件下,包括電流和溫度,SOH一般用蓄電池的實(shí)際放電容量與正常容量的百分比來(lái)表示。

    電池充滿電后的放電曲線特征主要反映在以下幾部分,如圖1所示。

    (1)陡降復(fù)升區(qū):在放電初期,電池的端電壓會(huì)急劇下降到某個(gè)值,緊接著又會(huì)回升,達(dá)到另一個(gè)較高的電壓值。電池放電初期端電壓的陡降復(fù)升是只出現(xiàn)在鉛酸蓄電池上的獨(dú)特特性。

    (2)線性區(qū):介于陡降復(fù)升區(qū)與放電終止區(qū)之間的平緩部分,該區(qū)域的電壓曲線近似直線,又稱放電平臺(tái)。

    (3)雙曲線區(qū):放電結(jié)束,電壓急劇下降的區(qū)域。

    圖1 典型的閥控鉛酸電池放電特性曲線

    有研究認(rèn)為可以根據(jù)陡降復(fù)升的劇烈程度分析電池的SOH,如果此種方法可行,將會(huì)是很有效的估計(jì)方法,因?yàn)樗蓪?shù)小時(shí)甚至十幾個(gè)小時(shí)的放電測(cè)試縮短到短短十幾分鐘。但事實(shí)上該劇烈程度與SOH僅有一定相關(guān)性,也與其他諸多因素有關(guān)[2],通常情況下此方法估計(jì)SOH的準(zhǔn)確性很差。

    3 SOH預(yù)測(cè)模型的建立

    3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)描述

    Elman網(wǎng)絡(luò)[3]是上世紀(jì)90年代首先針對(duì)語(yǔ)音處理問(wèn)題而提出來(lái)的,是一種典型的局部回歸網(wǎng)絡(luò)。Elman網(wǎng)絡(luò)可以看作是一個(gè)具有局部記憶單元和局部反饋連接的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一般分為四層:輸入層、隱含層、關(guān)聯(lián)層和輸出層。

    與一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同的是,Elman神經(jīng)結(jié)構(gòu)中多了一個(gè)關(guān)聯(lián)層,其作用是用來(lái)記憶隱含層單元以前時(shí)刻的輸出值,可認(rèn)為是一時(shí)延算子,它使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)記憶的功能。

    基本的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示,用y(k)表示k時(shí)刻的輸出,u(k)表示k時(shí)刻的輸入,x(k)表示k時(shí)刻的隱含層狀態(tài),xc(k)表示k時(shí)刻關(guān)聯(lián)層第i個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài),wijx表示隱含層與關(guān)聯(lián)層的連接權(quán)矩陣,wiju表示隱含層與輸入層之間的連接權(quán)矩陣,wijy表示隱含層與輸出層的連接權(quán)矩陣,0≤α<1為自連接反饋增益因子,f表示隱含層或輸出層的傳遞函數(shù),通常取sigmoid函數(shù)。可描述為:

    圖2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    3.2 遺傳算法優(yōu)化Elman網(wǎng)絡(luò)

    遺傳算法中包含5個(gè)基本要素:參數(shù)編碼、初始群體設(shè)定、適應(yīng)度函數(shù)選擇、遺傳算子設(shè)定、控制參數(shù)設(shè)定,這5點(diǎn)是遺傳算法的核心內(nèi)容[4-5]。GA-Elman就是使用遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、初始權(quán)值、閾值等進(jìn)行優(yōu)化,在解空間中確定出一個(gè)良好的搜索空間。然后將優(yōu)化過(guò)后的網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值反饋回Elman網(wǎng)絡(luò),求出最優(yōu)解。GA-Elman算法流程如圖3所示,具體步驟如下:

    (1)隨機(jī)產(chǎn)生一組二進(jìn)制種群,每一位二進(jìn)制數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等;

    (2)對(duì)步驟(1)中生成的二進(jìn)制數(shù)的連接狀態(tài)編碼進(jìn)行解碼,生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);

    (3)正向運(yùn)行網(wǎng)絡(luò),根據(jù)確定適應(yīng)度函數(shù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能進(jìn)行評(píng)估;

    (4)通過(guò)選擇、交叉、變異等遺傳操作產(chǎn)生下一代種群,形成下一代網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);

    (5)重復(fù)步驟(2)~(4),判斷是否滿足訓(xùn)練終止條件,若滿足,則終止訓(xùn)練,將得到的初始權(quán)值和閾值反饋回Elman網(wǎng)絡(luò),若不滿足,則返回步驟(2)繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練,直至滿足終止條件;

    圖3 GA-Elman算法流程

    (6)學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束,解碼,輸出最優(yōu)解。

    4 仿真研究

    根據(jù)前文的分析可知電池的SOH與放電深度、電壓和內(nèi)阻有著密切的聯(lián)系。這樣電池SOH可以簡(jiǎn)化成放電深度、電壓和內(nèi)阻的函數(shù),因而可以得到3-N-1的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將放電深度、電壓和內(nèi)阻為輸入值,以獲取SOH為目標(biāo)值。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中選用5組相同型號(hào)的電池,采用相同的充電制度充滿電后,在相同溫度(25℃)、相同放電倍率(0.1C)、不同放電深度的條件下,對(duì)5組電池進(jìn)行放電試驗(yàn),獲得實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)150組,以便對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程在MATLAB7.1環(huán)境下運(yùn)行[5],為了更直接地凸顯出GA-Elman算法的優(yōu)越性,本文將單純的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為比較對(duì)象,二者誤差曲線如圖4所示,表1給出了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能對(duì)比。

    圖4 單純Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差(上)與GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差(下)對(duì)比

    表1 單純Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能對(duì)比

    5 測(cè)試結(jié)果分析

    通過(guò)對(duì)健康度不同的5組電池進(jìn)行樣本采集,在MATLAB環(huán)境下訓(xùn)練后,均方誤差小于0.005,說(shuō)明了GA-Elman預(yù)測(cè)模型具有良好的非線性映射能力。表2列出了一組劣化程度不同的電池組,在不同放電深度下的SOH預(yù)測(cè)結(jié)果,以該組中電池滿充后容量最高的為100%。

    表2 電池劣化程度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) %

    設(shè)計(jì)的模型在放電深度5%,10%,20%時(shí)標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為4.95,4.41,3.73??梢?jiàn)隨著放電深度的加深,模型預(yù)測(cè)的結(jié)果將更為準(zhǔn)確。

    6 結(jié)束語(yǔ)

    實(shí)驗(yàn)證明采用遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)電池的SOH是可行的,經(jīng)過(guò)淺度放電試驗(yàn)測(cè)得訓(xùn)練數(shù)據(jù)是有效的,誤差控制在允許范圍之內(nèi),達(dá)到了對(duì)電池SOH準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的目的,解決了電池SOH在線監(jiān)測(cè)的問(wèn)題。但由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足,模型存在不能全局預(yù)測(cè)電池SOH的缺點(diǎn)。

    [1]陸繼釗,袁生舉.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蓄電池劣化程度預(yù)測(cè)研究[J].電源技術(shù),2011,35(11):1043-1045.

    [2]ROBINSONRS.On-line battery testing:a reliable method for determining battery health?[J].IEEE INTELEC,2002,17(4):481-485.

    [3]葛宏偉,梁艷春.進(jìn)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與非線性系統(tǒng)辨識(shí)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版,2005,35(5):511-519.

    [4]潘鳳萍.遺傳算法的理論與應(yīng)用研究[M].徐州:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社,2003:55-69.

    [5]雷英杰,張善文,李續(xù)武,等.MATLAB遺傳算法工具箱及應(yīng)用[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005:22-44.

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