基于数据驱动的电动自行车锂电池SOH精准估算模型与应用研究

前言：

电动自行车产业的快速发展催生对锂电池健康状态监测的迫切需求。SOH 作为衡量电池老化程度的核心指标，其精准估算直接影响电池寿命预测和安全管理效果。传统基于电化学模型的 SOH 估算方法存在参数辨识困难与计算复杂度高等问题，难以满足实时应用要求。数据驱动方法凭借强大的非线性映射能力，可从电池运行数据中自动学习 SOH 变化规律有效避免复杂物理建模过程，深度神经网络在时序数据处理方面的技术突破为电池状态估算提供了全新的技术路径。

1 电动自行车锂电池 SOH 估算研究基础

电动自行车锂电池健康状态估算技术发展是源于对电池容量衰退规律有深入认知，传统基于电化学阻抗谱和等效电路模型的 SOH 估算方法虽具备理论基础扎实优势，但在实际工程应用当中面临着参数辨识复杂计算负荷过重技术瓶颈。数据驱动方法凭借强大的非线性映射能力，可从电池充放电过程的电压与电流及温度等参数挖掘 SOH 变化规律，规避了传统方法对电池内部机理深度理解方面的依赖性。循环神经网络作为专门处理时序数据的深度学习算法，在捕捉电池老化过程中的长期依赖关系方面展现出突出优势，为构建高精度 SOH 估算模型提供了重要技术支撑[1]。

2 数据驱动 SOH 估算模型构建与优化

2.1 多元机器学习模型构建

五种数据驱动模型在电池 SOH 估算任务中展现出不同的性能特征，通过对比分析各模型的预测精度可以深入了解算法特性。

据图 1，支持向量回归模型的预测曲线显示出较为平滑的趋势变化，模型输出与真实 SOH 值之间保持相对稳定的跟踪关系。从预测误差分布来看，SVR 模型在电池循环后期的估算精度略有下降，相对误差曲线呈现出轻微的波动特征。该模型在处理小样本电池数据时表现出良好的泛化能力，预测结果的稳定性较高，误差分布相对集中。SVR 模型通过核函数将非线性的电池 SOH 变化规律映射到高维特征空间，使得原本复杂的电池老化过程在变换后的空间中呈现出线性可分的特性，从而实现了对电池健康状态的有效估算。

2.2 贝叶斯超参数优化策略

贝叶斯优化算法在神经网络模型训练进程里的收敛特性会直接影响最终的 SOH 估算精度，对优化过程开展可视化分析有助于深入理解算法性能。

据图2，长短期记忆网络经过贝叶斯超参数优化后的预测性能表现最为优异，预测曲线与真实SOH值几乎完全重合，相对误差控制在极小范围内。LSTM 模型在整个电池循环的过程当中始终保持了高度的预测稳定性，误差分布呈现出来的是随机性特征而并非系统性偏差[2]。贝叶斯优化算法借助构建高斯过程代理模型的方式有效指导了学习率以及隐藏层神经元数量等关键超参数的选择过程，让LSTM 模型能够充分发挥时序数据建模方面的优势，门控机制的参数设置达到了最优的配置状态。

2.3 电池特征工程与数据预处理

增量容量曲线通过对电池充放电容量关于电压的微分计算获得，其数学表达式为：

式中：IC 代表的是增量容量值，Q 所表示的是电池容量，V 指的是电池端电压。

增量容量曲线的峰值位置以及峰值幅度能够直接反映出电池内部活性材料的变化情况，其中峰值位置的偏移可以表征电池极化程度有所增加，峰值幅度的衰减则对应着活性材料存在损失。在数据预处理阶段会采用滑动窗口技术从连续的电池运行数据里提取固定长度的时序片段，窗口大小是根据电池放电周期和采样频率来确定的。Z - score 标准化处理能够消除不同物理量之间存在的量纲差异，以此确保各特征参数在模型训练过程中可以具有相同的权重贡献。特征选择算法是基于皮尔逊相关系数来筛选与 SOH 强相关的输入变量的[3]。

3 SOH 估算模型性能评估与应用分析采用均方根误差、平均绝对误差和决定系数对各算法进行评估

据表 1，LSTM 模型在三项指标上均达到最优，决定系数 R²为 0.994，能够解释 99.4%的 SOH 变化。神经网络模型整体优于传统机器学习方法，深度学习算法R²值均超过0.979，而GPR 模型仅为0.963。SVR 模型在小样本数据集上表现出良好泛化能力，RMSE 为 0.005，MAE 为 0.004，验证了支持向量回归在数据量有限情况下的稳定性。

4 结语

本次研究系统通过一系列测试验证了数据驱动方法在电动自行车锂电池 SOH 估算当中具备显著有效性和明显优越性。LSTM 模型依靠自身优异的时序建模能力达成了最高的估算精度水平，贝叶斯优化策略则切实有效提升了模型的整体性能表现。研究结果表明数据采样频率以及样本规模属于影响估算精度的关键因素要点，在小样本场景之下 SVR 模型展现出了良好的稳定性特征。未来的相关研究应该着重关注实际工况条件之下的数据采集工作，积极融合多维环境因素内容，努力构建适应性更强的 SOH 估算体系架构，全力推动此项技术实现产业化应用目标。

基金项目；本文系雏鹰计划培育初级项目《基于移动网络云技术的电动自行车防篡改监测平台的关键技术研究》项目编号:CY2022361

参考文献

[1] 覃金龙.电动自行车电池动态安全检测及防燃系统设计分析[J].通讯世界,2025,32(04):169-171.

[2] 吉文博,刘洋,樊婧婧,等.电动自行车用锂离子蓄电池保护系统测试方法的研究[J].蓄电池,2025,62(01):4-6+17.

[3] 郭文翔,汪红辉,许铤.电动自行车用锂电池质量安全分析[J].劳动保护,2025,(01):76-78.