基于离散随机过程建立锂电池模型的研究
基于维纳过程的锂离子电池单体使用寿命预测方法及介质与流程
基于维纳过程的锂离子电池单体使用寿命预测方法及介质与流程文章标题：基于维纳过程的锂离子电池单体使用寿命预测方法及介质与流程摘要：本文详细探讨了基于维纳过程的锂离子电池单体使用寿命预测方法，以及介质与流程的重要性。
通过对维纳过程的分析和应用，我们可以更准确地预测锂离子电池的寿命，提高其可靠性和安全性。
本文还分享了个人观点和理解，希望能为读者提供更深入的理解和启发。
一、维纳过程（指定主题文字）维纳过程是随机过程中的一个重要概念，它描述了随机变量在连续时间内的变化规律。
在锂离子电池单体使用寿命预测中，维纳过程可以用来建立模型，分析电池的寿命变化趋势，并进行预测。
1.1 维纳过程模型维纳过程模型是一种描述随机变量演化规律的数学模型，其基本特点是随机性和连续性。
在电池寿命预测中，我们可以根据电池的充放电特性、温度和压力等因素，构建适合的维纳过程模型，从而预测电池的寿命。
1.2 维纳过程在电池寿命预测中的应用通过对电池放电过程中的电压、电流和温度等参数进行实时监测和数据采集，可以将这些数据作为维纳过程模型的输入，进而预测电池的寿命。
维纳过程能够很好地描述随机性和连续性的特点，为电池寿命预测提供了有效的数学工具。
二、锂离子电池单体使用寿命预测方法（指定主题文字）在锂离子电池领域，使用寿命预测是一个重要的研究课题。
通过对电池的使用情况、环境因素和维纳过程模型进行分析，可以有效地预测电池的寿命，并采取相应的措施进行管理和维护。
2.1 采用维纳过程模型进行寿命预测借助维纳过程模型，可以对锂离子电池单体的寿命进行有效预测。
通过实时监测和数据采集，将电池的使用情况转化为数学模型，运用维纳过程模型进行分析，并得出电池的寿命预测结果。
2.2 环境因素对电池寿命的影响除了维纳过程模型，环境因素也对电池寿命有着重要影响。
温度、湿度、压力等因素都会影响电池的性能和寿命，因此在寿命预测中需要进行全面的考虑和分析。
三、介质与流程（指定主题文字）在电池寿命预测的过程中，介质和流程也是非常重要的。
mit锂电池数据集 ekf算法
MIT锂电池数据集(Energy Storage Systems) 是一个公开的实验性数据集，由麻省理工学院提供，用于研究锂电池的性能。
该数据集包含了来自实验室测试的锂电池的各种参数和特性，可以帮助研究人员更好地了解锂电池的行为和性能。
EKF算法是一种常用的滤波算法，是Extended Kalman Filter的缩写。
它通过将非线性系统线性化，然后利用卡尔曼滤波器来对系统的状态进行估计和预测，常用于锂电池的状态估计和预测。
在本文中，我们将讨论基于MIT锂电池数据集的EKF算法在锂电池状态估计和预测中的应用。
1. MIT锂电池数据集的特点MIT锂电池数据集包含了从锂离子电池中获得的大量的实验数据，包括充放电曲线、温度变化曲线、电压、电流等参数。
这些数据可以帮助研究人员对锂电池的性能进行分析，了解锂电池在不同工况下的表现。
2. EKF算法的原理EKF算法是一种递归的状态估计算法，它通过对系统的状态进行不断地估计和更新，来实现对系统状态的预测和估计。
它通过对系统的动力学模型进行线性化，然后利用卡尔曼滤波器来对系统的状态进行估计。
3. MIT锂电池数据集的应用基于MIT锂电池数据集的EKF算法可以用于锂电池的状态估计和预测。
研究人员可以利用数据集中的实验数据，建立锂电池的动力学模型，然后利用EKF算法对锂电池的状态进行实时估计和预测。
这可以帮助人们更好地了解锂电池在不同工况下的性能表现，为锂电池的设计和优化提供依据。
4. 国内外研究现状国内外许多研究机构和学者都对锂电池的状态估计和预测进行了深入的研究。
他们利用不同的数据集和算法，对锂电池的性能进行了分析和研究。
其中，MIT锂电池数据集的应用也得到了广泛的关注。
5. 发展趋势随着锂电池技术的不断发展和应用，对锂电池状态估计和预测的需求也越来越高。
未来，基于MIT锂电池数据集的EKF算法将广泛应用于锂电池的性能分析和优化研究中，为锂电池行业的发展提供重要的支持。
锂离子电池建模及其荷电状态鲁棒估计
锂离子电池建模及其荷电状态鲁棒估计陈息坤;孙冬;陈小虎【摘要】锂离子电池动态建模和荷电状态估计是锂电池管理系统的关键技术.针对锂电池工作状态受外部环境因素和负载变化的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,采用变遗忘因子最小二乘法辨识模型参数.针对锂电池系统存在不确定性噪声问题,提出基于离散H∞滤波的SOC鲁棒估计方法,并与常用的扩展卡尔曼滤波法进行对比实验研究.实验结果表明,变遗忘因子最小二乘法可提高二阶RC模型的性能,鲁棒估计法可将锂电池SOC的估计误差控制在3％左右,具有较好的鲁棒性.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2015(030)015【总页数】7页(P141-147)【关键词】锂离子电池;荷电状态;离散H∞滤波器;扩展卡尔曼滤波器【作者】陈息坤;孙冬;陈小虎【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院上海200072;上海大学机电工程与自动化学院上海200072 ;郑州轻工业学院郑州450002;上海大学机电工程与自动化学院上海200072【正文语种】中文【中图分类】U463随着电动汽车和微电网技术的发展，大量动力电池储能装置得到了广泛应用。
锂离子电池(简称锂电池)具有循环寿命长、高温性能好、稳定性好、价格适中等优势，成为动力储能装置的首选[1]。
锂电池建模及其荷电状态(State of Charge，SOC)估计，是储能装置中锂电池组安全、可靠运行的保证，是锂电池管理系统亟待解决的关键技术之一[1]。
由于锂电池的非线性特性，且其受环境因素和负载工况影响较大(如环境温度、放电深度(DOD)、充放电电流倍率、容量衰减等)，如何建立能够准确反映锂电池动态工作特性的模型，仍需做更深入的研究。
可靠的锂电池模型通常满足以下要求：模型参数化过程简便、参数辨识算法可靠、参数辨识准确以及高效的计算过程[2]。
目前常用的锂电池模型主要分为电化学模型和等效电路模型[3]两类。
电化学模型是根据电池内部电荷传递原理建立的数学模型，由一系列带有边界条件的偏微分方程构成，因其从基本电化学原理上解释了正负电极之间的动态传质过程，模型准确度较高，但存在计算过程复杂及实现困难等缺点，虽然有学者提出了简化的电化学模型，但仍不适用于实时系统[3]。
锂离子电池充放电过程建模与优化
锂离子电池充放电过程建模与优化随着科技的不断进步，人们对于电子设备的需求越来越高，而电池的性能则成为决定这些设备使用时间的重要因素之一。
锂离子电池由于其高能量密度、长寿命、环保等优点而逐渐成为消费电子、汽车等领域的主流能源。
然而，锂离子电池在充放电过程中存在一系列的问题，如容量衰减、内阻增加、温度升高等，这些问题不仅会影响电池的使用寿命，还可能造成电池过热甚至爆炸事故。
因此，对于锂离子电池充放电过程进行建模和优化显得尤为重要。
锂离子电池充放电原理简介锂离子电池是一种通过离子在电解质中移动而实现能量转换的电池。
在充电过程中，锂离子从正极材料中脱离并在电解质中移动，并被负极上的材料吸附。
而在放电过程中，则是负极上的锂离子离开并在电解质中移动，最终被正极吸附完成电荷输送。
锂离子电池充放电过程的主要参数有电压、电流和温度，这些参数会影响电池的充放电效率和寿命。
因此，使用一定的建模方法可以更好地描述和预测电池的性能和寿命。
锂离子电池建模方法锂离子电池的建模方法根据其内部电化学过程的特点可分为宏观模型和微观模型两种。
宏观模型主要是对电池整体性质的描述和预测，通常采用电路等效模型、电化学动力学模型等方法。
微观模型则是对电池内部每个组成部分进行分析和模拟，通常采用分子动力学模拟、密度泛函理论模型等方法。
电路等效模型是一种常用的宏观模型，主要用于描述电池的电化学特性，如电位、电容、电导等。
该模型基于电池的电化学方程和哥伦布定律，将电池分解成一系列电性元件，并通过电路等效方法描述其性能。
常用的电路等效模型包括R-C模型、等效电路网络模型等。
电化学动力学模型是另一种常用的宏观模型，它基于电池的电化学特性和物理学原理，通过数学模型描述电池的电化学反应和电荷输运过程。
该模型通常采用电化学反应动力学方程或扩散控制方程等，可以预测电池的电压、电荷状态、容量和寿命等性能指标。
微观模型通常采用分子动力学模拟、密度泛函理论模型等方法进行构建。
基于二阶离散滑模观测器的锂电池SOC估计
基 于 二 阶 离 散 滑 模 观 测 器 的 锂 电池 ＳＯＣ 估 计 水
杨 立 （郑 州轻 工业 学 院 ，河南 郑 州 ４５０００２）
摘 要 ：针对一 阶离 散滑模观测器法 出现 明显抖振 现象 ，提 出了基于二 阶离散 滑 模观测器 的 ＳＯＣ估计法 。以二 阶 ＲＣ等效 电路模 型为基 础 ，采 用变遗 忘因子最 小二乘 法在线辨识模 型参数 ，提 出一 种锂 电池模型 参数 和 ＳＯＣ在线 估计方 法 ，并与一 阶离散 滑模 观测 器法进行 了对 比试 验研 究。试验 结果表 明所 设计 滑模 观测器 具有较 高 ＳＯＣ 估计精度 ，未 出现 明显抖振现象 ，可进一步保证 ＳＯＣ在线估计 的可靠 性。
杨 立 （１９７Ｏ一 ）， 男 ，技师 ，研究 方 向 为 电 工 电 能 新 技 术 。
Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ Ｅｓｔｉｍ ａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｌｉｔｈｉｕｍ －Ｉｏｎ Ｂａｔｔｅｒｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｅｃｏｎｄ－Ｏｒｄｅｒ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ．Ｔｉｍ ｅ Ｓｌｉｄｉｎｇ Ｍ ｏｄｅ Ｏｂｓｅｒｖｅｒ
ⅣＧ
（Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｌｉｇｈｔ Ｉｎｄｕｓｔ￣，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｓｏ］ｒｅ ｔｈｅ ｉｓｓｕｅ ｏｎ ｏｂｖｉｏｕｓ ｃｈａｔｔｅｒ ｉｎｇ ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ ｉｎ ＳＯＣ ｏｎｌｉｎｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
０ 引 言
随着 锂 电池 商业 化 进 程 的加 快 ，越 来 越 多 的 高容量、高功率锂 电池成为储 能装置 的主要动力 来源 。对 于储 能 装 置来 说 ，能 否提 高 锂 电池 工作 能效 、延长使用寿命 、降低使用成本至关重要 。锂 电池荷 电状 态 （Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ，ＳＯＣ）精 准 估 计 作 为 电池 组 安全使 用 、能 量 管理 和延 长 电池 寿命 的 重要保 证 ，是锂 电池 管 理 系统 亟待 解 决 的 关 键技 术 之一 ［ 引。
一种基于改进离散滑模观测器的锂电池SOC估计方法
电流遥
员援圆 实时参数辨识
为实现模型参数在线辨识袁 需要对上述的数学模型进行变
换袁由公式渊员冤可得公式渊猿冤院
原
哉责袁噪 越藻
吟贼 子
原
哉责袁噪原员 垣渊员原藻
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冤砸责 陨噪原员
渊猿冤
其中 子越砸责悦责袁变形可得到式渊源冤院
哉噪 越哉贼袁噪 原哉燥糟袁噪 越哉责袁噪 垣砸园 陨噪
原
越藻
吟贼 子
递推最小二乘法由于其无偏性尧一致性尧收敛性尧有效性等
特点广泛应用于系统参数辨识咱猿暂袁而变遗忘因子最小二乘法能
够跟随系统状态变化袁精确度更高遥
圆 改进离散滑模观测器设计
圆援员 扩展卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波算法咱源暂是一种对线性系统状态进行最优估计的
算法袁对于非线性系统袁需将其状态方程通过一阶泰勒展开袁再
改写成
哉噪
栽
越澡噪
兹遥
扇哉噪 越哉燥糟 渊杂韵悦噪 冤原哉贼袁噪 设栽 缮澡噪 越咱哉噪原员 袁陨遭袁噪 袁陨遭袁噪原员 暂 墒设兹噪 越咱葬员 袁葬圆 袁葬猿 暂
渊远冤
其中院澡噪 和 兹噪 分别为 噪 时刻状态向量和参数向量曰哉燥糟渊杂韵悦噪冤
越琢噪伊杂韵悦噪袁琢噪 值可以通过锂电池开路电压辨识得到遥
渊苑冤
将上式状态空间方程离散化线性化院
嗓 曾噪垣员 越粤噪 曾噪 垣月噪 怎噪 垣棕噪
渊愿冤
赠噪 越悦噪 曾噪 垣阅噪 怎噪 垣淄噪
其中 棕噪 和 增噪 为过程噪声和测量噪声袁离散状态空间方程中
相应的矩阵和向量为院
蓘 蓡 蓘 蓡 曾噪越
哉责袁噪 杂燥糟袁噪
曰
粤噪 越
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吟贼 砸责 悦责
电力系统的离散事件模型与仿真
电力系统的离散事件模型与仿真电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责供应电能，确保各个领域的正常运转。
然而，在电力系统中存在着许多复杂的问题和隐患，如电网的运行稳定性、电力设备的损坏以及可能导致事故的故障。
为了解决这些问题，并进一步提高电力系统的可靠性和效率，离散事件模型与仿真技术被引入到电力系统的研究和应用中。
离散事件模型是一种将系统的演化离散化表示的数学模型。
在电力系统中，离散事件模型可以被用来描述系统中发生的离散事件，如发电机的启动和停止、电力线路的开关操作以及负荷的变化等。
通过建立这些事件的模型，我们能够深入了解电力系统中各组成部分之间的相互作用以及事件发生的机制。
一种常见的离散事件模型是基于时序数据的状态转移模型。
在这种模型中，系统的状态变量和事件之间存在明确的关联。
例如，在一个电力系统中，我们可以定义发电机的状态为运行或停止，而发电机启动和停止的事件是由系统操作员的决策触发的。
通过将这些状态和事件建模为离散事件，我们可以模拟和分析系统在不同操作决策下的行为，并研究它们对系统稳定性和运行效率的影响。
除了状态转移模型外，离散事件模型还可以采用其他方法来描述电力系统中的离散事件。
例如，基于Agent的建模方法被广泛应用于电力系统中的市场运营和交易问题。
在这种模型中，电力市场的参与者被建模为独立的决策代理，它们根据各种信息和策略来进行交易和竞争。
通过仿真这些Agent的行为，我们能够研究电力市场中各个参与者之间的互动关系以及市场的运行效应。
仿真是通过计算机模拟系统的行为和输出结果的过程。
在电力系统中，仿真可以用来测试不同的控制策略和操作方法，评估系统的稳定性和可靠性，并预测未来可能发生的事件和故障。
通过仿真，我们可以更好地理解和规划电力系统的运行和发展，提高系统的鲁棒性和适应性。
离散事件模型与仿真技术在电力系统领域的研究和应用是多方面的。
例如，研究人员可以利用这些技术来改进电力系统的故障检测和诊断方法，提高系统的故障容忍能力和恢复能力。
动力锂电池的建模、状态估计及管理策略研究共3篇
动力锂电池的建模、状态估计及管理策略研究共3篇动力锂电池的建模、状态估计及管理策略研究1动力锂电池的建模、状态估计及管理策略研究锂电池作为一种高效、环保、长寿命的能量存储器，在电动车、便携式设备等领域得到广泛应用。
其中，动力锂电池作为电动车和混合动力汽车的核心组件，其性能和状态对车辆性能和里程有着至关重要的影响。
因此，动力锂电池的建模、状态估计及管理策略研究也成为了当前锂电池技术研究的热点之一。
动力锂电池的建模是其性能分析和优化的基础。
建模的目的是通过数学模型描述动力锂电池的物理过程和状态变化规律，以实现对其性能的解释和预测。
目前，常用的建模方法主要包括电化学模型、电路模型和统计模型等。
其中，电化学模型能够对锂电池的内部化学反应过程进行描述，以理论的方式预测动力锂电池的电化学性能，被认为是最为准确和可靠的动力锂电池建模方法。
而电路模型则是将动力锂电池看作一个电路，通过等效电路元件来描述其内部电学特性，并通过电路方程求解电池电荷、放电过程的变化规律。
而统计模型则是一种基于实验或测试数据进行统计学分析，得出动力锂电池性能模型的方法。
动力锂电池的状态估计是以建模为基础的，通过对其内部状态变化的检测和分析，预测电池的可靠性和寿命，实现对电池的状态监测和管理。
动力锂电池状态的估计主要包括电量、电压、温度和内阻等几个方面。
其中，电量估计是最为重要的，因为电量直接影响电池的使用寿命和车辆的里程。
目前，最为常用的状态估计方法是基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的算法，通过对建模模型进行状态估计，实现对电池状态的在线监测和预测。
动力锂电池的管理策略是根据电量、电压、温度、内阻等状态参数，提出一系列电池管理方案，以保障电池的性能和安全。
目前，常用的管理策略主要包括最大化剩余容量（SOC）策略、最大化能量密度（ED）策略和最大化能量效率（EE）策略等。
其中，SOC策略是基于电池的剩余容量，计算出最合适的充电和放电策略，以延长电池寿命和提高电池性能。
基于离散随机过程建立锂电池模型的研究
非理想电池具有两个主要的特性：速率容量效应和恢复效 应。本文采用实验方法深入分析了这两个效应。实验平台由恒 流放电电路和控制电路两部分组成。恒流放电电路由３端可调 电流源ＬＭ３３４和ｉ极管放大电路构成，通过可调电阻来调节电 流，电流调节范围为０．５。２０ｍＡ。控制电路采用ｒｒＩ公司的１６位 单片机ＭＳＰ４３０Ｆ１４７１作为处理器，并使用松下公司的磁保持 继电器ＴＱ２一Ｌ２，来控制放电电路的通断，实现电池的间隔性放
一１４６—３６０７Ｌ／年邮局订阅号：８２．９４６
万方数据
陋的论文得到两院院士关注Ｉ
电源技术
电曲线基本蓖合，从而证明了马尔口Ｊ夫模型的止确性。然而，这 种模型推导过程相当复杂、计算量大、运算时间长，同时它不能 直观的反映出电池放电的中问变化过程。为此，本文依据这种 马尔可夫电池模型理论，提出了一种模拟电池基本行为并跟踪 其放电全过程的随机模型。首先，描述每一个单位时间（ｓｌｏｔ）里 电池的基本行为，通过大量这样的基本行为的叠加来表征电池 的整个放电过程。相比之下，本文所建立的模型更为简单、直
【ｌ ＪＫ．ＬａＩｌｉｒｉ，Ａ．Ｒａｇｈｕｎａｔｈａｎ，Ｓ．Ｄｅｙ，ａｎｄ Ｄ．Ｐａｎｉｇｒａｈｉ．Ｂａｔｔｅｒｙ ｄｒｉｖｅｎ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｓｉｇｎ：ａ ｎｅｗ ｆｒｏｎｔｉｅｒ ｉｎ ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ＩＪ］．Ｐｒｏｃ．ＡＳＰ一
据离散电池模型，仿真其放电行为的随机过程，如图５所示为ＤＡＣ／Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｊａｎ．２００２，ＶＬＳＩ Ｄｅｓｉｇｎ，ＰＰ．２６１—２６７．
根据以上描述。本文模拟电池在每个时间问隔（ｓｌｏｔ）中的 基本行为，并将这些基本行为叠加，最终获得了电池放电的全
过程．考虑放电请求分别按照贝努里（Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ）和泊松（ｐｏｉｓｓｏｎ） 过程到达：（１）贝努里过程如图３（ａ），贝努里参数为ｑ（平均请求
基于数据驱动的锂电池随机动态系统建模
随着经 济 的发 展 ， 以锂 电池 为 能源 载体 的储 能
的偏 差 ，无法 准确 反应 锂 电池 动态特 性 。针 对 这 一 问题 ，本 文根 据数 据驱 动 的思想 ，采用 一种基
于 Ｅ Ｍ 算 法 的随机 动态模 型建模 方 式 ，提 出锂 电池放 电过 程 的时 间序 列 的随机 动态模 型。 实验结 果 表 明 ，利 用本 文所 提 算法建 立 的模 型能够 有效 的 契合 实验 数据 ，具 有 良好 的稳 定性 和鲁棒 性 。
ｔ ｈ ｉ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｉ ｆ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ，ｗｉ ｔ ｈ ｇ ｏ ｏ ｄ
关键 词：数 据驱 动； 锂 电池； 时 间序 列 ；Ｅ Ｍ 算法 ；鲁棒 性
Ｍ ｏ ｄｅ ｌ ｉ ｎｇ ｏ ｆ Ｌｉ ｔ ｈｉ ｕ ｍ－ Ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｙ Ｓ ｔ ｏ ｃ ｈａ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｄｙ ｎａ ｍｉ ｃ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｄａ ｔ ａ ． Ｄｒ ｉ ｖｅ ｎ
Ｌｉ ｕＸ ｉ ａｏ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｗａｎ ｇ Ｊｉ ａｎ ｍｉ ｎ ｇ Ｗａ ｎ ｇ Ｗｕ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ ５ ０ １ ０ ８ ）
Ａ ｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｍｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｎ ｖｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｂａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｅ ｓ ｍ ｏｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ １ ｉ ｔ ｈ ｉ ｕ ｍ． ｉ ｏ ｎ ｂａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｅ ｓ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｏｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｍ ｏｄ ｅ １ ．Ａ ｃ ｔ ｕａ ｌ ｌ ｙ ｆ ｏ ｒ ｌ ｉ ｔ ｈ ｉ ｕ ｍ． ｉ ｏ ｎ ｂａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｅ ｓ ，ｂ ｅ ｃ ａ ｕｓ ｅ ｏｆ ｕ ｎａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｏ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｔ ｈｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｒ ｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｖ ｕ ｌ ｎ ｅ ｒ ａ ｂｌ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ ｐａ ｃ ｔ ｏ ｆ ｅ ｘｔ ｅ ｒ ｎａ ｌ ｅ ｎｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎｔ ， ｔ ｈｅ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｉ Ｓ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄｅ ｌ ，ａ ｎｄ ｃ ａ ｎ ｎｏ ｔ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｒ ｅ ｌｅ ｆ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ
一种基于随机森林模型预测锂电池剩余循环寿命的方法[发明专利]
![一种基于随机森林模型预测锂电池剩余循环寿命的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3161d7d980c758f5f61fb7360b4c2e3f572725b9.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011123025.2(22)申请日 2020.10.20(71)申请人 江苏慧智能源工程技术创新研究院有限公司地址 211100 江苏省南京市江宁区将军大道100号金智科技园D座一楼西单元(72)发明人 洪星 (74)专利代理机构 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249代理人 彭雄(51)Int.Cl.G01R 31/396(2019.01)G01R 31/392(2019.01)G01R 31/387(2019.01)G01R 31/367(2019.01)G06F 30/27(2020.01)G06F 119/04(2020.01)(54)发明名称一种基于随机森林模型预测锂电池剩余循环寿命的方法(57)摘要本发明公开了一种基于随机森林模型预测锂电池剩余循环寿命的方法，采集储能电站运行过程中锂电池的实际运行数据，并清洗，选取合适的特征数据作为模型的输入和输出，采用随机森林回归大数据模型，采用5‑折交叉验证方法来对模型进行训练和打分，根据训练得到的模型，对储能电站锂电池的剩余循环寿命进行预测。
本发明能够对储能电站的锂电池剩余循环寿命预测，同时预测准确率高。
权利要求书2页 说明书5页 附图1页CN 111965562 A 2020.11.20C N 111965562A1.一种基于随机森林模型预测锂电池剩余循环寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据采集：采集储能电站运行过程中锂电池的实际运行数据作为数据集；步骤2，数据清洗：对采集上来的数据集的数据进行整理和清洗，去除无效、异常的数据点，保留有效的数据点，得到清洗后的数据集；步骤3，特征选择：根据原始数据构造特征数据，并分析特征数据间的相关性选取特征数据，特征数据包括充电电量、充电时长、充电倍率、SOC极差、电压极差、平均电压、平均温度、累计充电次数；步骤4，模型选择：选择随机森林回归大数据模型，选取锂电池充电电量作为模型输出，锂电池充电时长、充电倍率、SOC极差、电压极差、平均电压、平均温度、累计充电次数作为模型输入；步骤5，模型训练及评价：根据清洗后的数据集的大小，采用5-折交叉验证方法来对模型进行训练和打分，模型评价标准采用决定系数R2，同时做出ROC曲线，直观观察预测值与实际值差异；决定系数：其中，为待拟合数值，其均值为，拟合值为，n为数据集大小；步骤6，模型输出：根据步骤5中得到的随机森林回归大数据模型，将随机森林回归大数据模型保存待用；步骤7，剩余寿命预测：根据训练得到的随机森林回归大数据模型，对储能电站锂电池的剩余循环寿命进行预测；步骤71，将相同条件下的锂电池充电时长、充电倍率、SOC极差、电压极差、平均电压、平均温度、累计充电次数电压极差、温差、充电时长、SOC极差、累计充放次数作为自变量；步骤72，累计充放电次数+1；步骤73，将自变量作为输入代入训练得到的随机森林回归大数据模型，计算出锂电池的日充电电量；步骤74，当锂电池的日充电电量 < 额定容量*80%时，输出累计充电次数；否则返回步骤72；步骤75，剩余充放电次数预测值 = 步骤74输出的累计充电次数 – 步骤71的累计充放电次数。
锂电池化成自动化物流系统的立体仓库调度算法研究和建模
均有巷道式堆垛机完成。
生产量要求周期内的每天固定投产一批电池，按照上述流程，则可以得到一个作业周期仓库运行的情况。
图２．１２整个周期电池仓库工序时序图如图２．１２所示为整个周期电池仓库工序时序图，其中横坐标表示时｜、自Ｊ，纵坐标表示批次，不同批次的电池按照一定的时问间隔ｔｏ执行如图所示的工艺流程，经过一段时间后，库中将放置多批处于不同工艺步骤的电池货物，具有时问、批次参数特征的货物的类型繁多。
如图２．１２局部放大图，由图中可以得到以下信息：（１）取某一时杰；ｔＪｔ。
，，有两批次货物同时处在老化库的上升沿，即同一堆垛机要完成多个任务；（２）再取某一时刻￡；：，可以看到有两批次不同工艺工序的电池都处在同一老化库中，货位分配给不同货物种类。
２．５．３化成自动化立体仓库作业特点化成自动化仓库的主要任务是使得进入仓库的锂电池能够按照化成工艺的工序与时序要求完成加工。
整个流程中电池将在老化静置货架和化成模块货架之问流转，每一批次电池都按照工序与时序要求多次出入货架，而且按照生产量要求每天固定投产多批电池。
不同于一般的订单式自动化仓库，电池化成自动化仓库作业有如下特点：１．仓库处理的货物均为电池托盘，存放的电池托盘货物的尺寸大小均相同，且批次电池的数量、每一种货物的存取频率都按照工艺确定且已知：２．虽然按照工艺确定货物种类，但是类型复杂。
化成仓库中存放的是多批处于不同工艺步骤的电池托盘，具有时间、批次参数特征的货物的类型繁多；３．６．２计算结果分析１．入库时间对比本实验采用提出的二阶段指派货位分配方案，动态调整的出库货位分配为考虑耦合因子和重心的多目标优化，采用以上设计的货位分配优化算法进行计算实验。
计算过程中动态调整，耦合因子的目标函数Ｐ的变化过程如图３．１６所示，从图中曲线可以看出，通过函数的迭代，目标函数总之随着迭代的次数增加而下降，在次数１６０到２００之间，函数值基本上没有太大变化，可以看出迭代已经基本达到收敛。
锂电池交流小信号建模与应用
锂电池交流小信号建模与应用
锂电池作为一种重要的储能设备，在电动汽车、可再生能源等领域得到了广泛应用。
为了更好地了解锂电池的电化学特性和性能，进行精确的建模和控制成为了研究的热点之一。
本文将介绍锂电池交流小信号建模与应用的相关内容。
首先，我们需要了解什么是交流小信号建模。
交流小信号建模是将非线性系统在某一工作点附近进行线性化，以便于对系统进行分析和控制。
在锂电池中，电池的动态响应可以通过交流小信号建模来描述。
通过对锂电池进行交流小信号建模，可以研究电池的频率响应、阻抗特性以及其他电化学性能。
接下来，我们将介绍锂电池交流小信号建模的方法。
常用的方法包括等效电路模型法和电化学阻抗谱法。
等效电路模型法通过将锂电池简化为一个等效电路，以描述电池的电压和电流之间的关系。
电化学阻抗谱法则是通过测量锂电池在不同频率下的阻抗，来建立电化学特性与频率之间的关系。
这两种方法在锂电池交流小信号建模中都有广泛的应用。
最后，我们将探讨锂电池交流小信号建模的应用。
锂电池交流小信号建模在电池管理系统中起到了重要的作用。
通过建立锂电池的交流小信号模型，可以优化电池的充电和放电过程，提高
电池的效率和寿命。
此外，交流小信号建模还可以用于电池状态估计和故障诊断，提高电池系统的可靠性和安全性。
综上所述，锂电池交流小信号建模与应用是研究锂电池电化学特性和性能的重要手段。
通过交流小信号建模，可以深入了解锂电池的动态响应和阻抗特性，并应用于电池管理系统中进行优化控制和状态估计。
随着锂电池技术的不断进步，交流小信号建模将在锂电池研究领域发挥越来越重要的作用。
锂离子电池模型研究综述
锂离子电池模型研究综述杨杰;王婷;杜春雨;闵凡奇;吕桃林;张熠霄;晏莉琴;解晶莹;尹鸽平【摘要】简述了锂离子电池等效电路模型和电化学模型的研究进展.由于具有耗时短、技术开发效率高等优点,仿真模型被广泛应用于锂离子电池衰减机制分析、状态诊断及寿命预测.锂离子电池仿真模型主要包括等效电路模型和电化学机理模型.等效电路模型主要应用于锂离子电池荷电状态诊断.电化学机理模型主要应用于锂离子电池衰减机制分析和健康状态诊断,并为寿命预测提供技术支持.等效电路模型的结构过于单一,在锂离子电池寿命后期适用性降低.电化学机理模型结构复杂,计算量大,在线性应用能力较差.总结了现阶段常用的锂离子电池等效电路模型和电化学模型的建模原理及模型结构,阐述了每种模型在电池研究中的具体应用,并分析了其各自的优势及局限性.通过以上分析,并结合最新的建模理论,对建立具有高精度、高适用性锂离子电池仿真模型的研究方向进行了展望.【期刊名称】《储能科学与技术》【年(卷),期】2019(008)001【总页数】7页(P58-64)【关键词】锂离子电池;仿真模型;状态诊断【作者】杨杰;王婷;杜春雨;闵凡奇;吕桃林;张熠霄;晏莉琴;解晶莹;尹鸽平【作者单位】哈尔滨工业大学化工与化学学院,黑龙江哈尔滨150001;上海空间电源研究所,上海200245;上海动力储能电池系统工程技术有限公司,上海200241;上海动力与储能电池系统工程技术研究中心,上海200245;哈尔滨工业大学化工与化学学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学化工与化学学院,黑龙江哈尔滨150001;上海动力储能电池系统工程技术有限公司,上海200241;上海动力与储能电池系统工程技术研究中心,上海200245;上海空间电源研究所,上海200245;同济大学材料科学与工程学院,上海201804;上海空间电源研究所,上海200245;上海动力储能电池系统工程技术有限公司,上海200241;上海动力与储能电池系统工程技术研究中心,上海200245;上海空间电源研究所,上海200245;上海动力储能电池系统工程技术有限公司,上海200241;上海动力与储能电池系统工程技术研究中心,上海200245;哈尔滨工业大学化工与化学学院,黑龙江哈尔滨150001;上海空间电源研究所,上海200245;上海动力与储能电池系统工程技术研究中心,上海200245;哈尔滨工业大学化工与化学学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TM912随着《中国制造2025》的提出，在“五大工程十大领域”中“高端装备创新工程”明确了“节能与新能源汽车”的发展。
基于单粒子模型与偏微分方程的锂离子电池建模与故障监测
2 故障分布参数系统描述
标准抛物型偏微分方程的基本形式为 ∂u d − ∇(c · ∇u) + a · u = f, ∂t 初始条件为 u0 = u(t0 ), 其中 ∇ 为 ∇ = e1 ∂ ∂ ∂ + e2 + · · · + en , ∂x1 ∂x2 ∂xn ∂2 ∂2 ∂2 + + · · · + ∆=∇·∇= . ∂x2 ∂x2 ∂x2 n 1 2
基于单粒子模型与偏微分方程的锂离子电池建模与故障监测 黄亮 李建远 Modeling and failure monitor of Li-ion battery based on single particle model and partial difference equations Huang Liang Li Jian-Yuan 引用信息 Citation: Acta Physica Sinica, 64, 108202 (2015) DOI: 10.7498/aps.64.108202 在线阅读 View online: /10.7498/aps.64.108202 当期内容 View table of contents: /CN/Y2015/V64/I10
锂离子电池内部结构是一种复杂的分布参数系统, 如果为了降低计算难度而使用常微分方程描述锂离子 电池, 可能会引入系统误差, 降低系统模型的可信度, 需要使用偏微分方程建立分布参数系统的精确模型. 本 文提出了一种基于单粒子模型和抛物型偏微分方程的锂离子电池系统建模与故障监测系统设计方法, 当锂离 子浓度实测值与理想值的残差大于预设门槛时判定分布参数系统处于故障状态. 通过一个仿真实例进行了锂 离子电池系统建模和故障诊断实验, 实验证明基于单粒子模型和偏微分方程的锂离子电池故障监测系统具有 更高的精确度和可信度.
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技术创新《微计算机信息》(测控自动化)2009年第25卷第3-1期360元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》电源技术基于离散随机过程建立锂电池模型的研究Research of battery model Based on Discrete Stochastic Process（内蒙古工业大学）李永亭齐咏生LI Yong-ting QI Yong-sheng摘要:本文首先通过锂电池实验深入研究了电池的两个基本特性,恢复效应和速率容量效应。
然后依据离散随机电池模型理论,模拟出跟踪电池基本行为的离散过程,通过仿真和锂电池放电实验进行了模型验证,结果显示模拟过程与理论推导相吻合,从而验证了模型的正确性。
关键词:电池效应;电池模型;离散随机过程中图分类号:TP15文献标识码:AAbstract:This paper study two important effects of the battery by experimenting lithium batteries:rate capacity effect and recovery effect.And then depending on the theory of the discrete-Markov battery model,this paper simulates the fundamental behavior of the battery.By simulating and experimenting lithium batteries,The result shows consistency with the deduction.Key words:battery effect;battery model;discrete stochastic process文章编号:1008-0570(2009)03-1-0146-031引言随着电池供电的便携式设备的数量日益增长，电池寿命成为便携式系统设计的关键问题。
系统设计人员必须认真地考虑电池的性能和参数，将电池研究和选择作为系统设计重要的一环。
近来的研究表明，电池所能提供的实际电能随电池放电形式的不同而有很大区别。
人们正试图研究出一种新的电池放电方式，从而使电池充分释放其能量，延长电池的使用寿命。
目前的研究工作主要集中在电池模型和电池工作策略等两个领域中。
电池放电过程中发生一系列复杂的电化学反应。
电池模型可以将电池参数从复杂的电化学反应中抽象出来，因而通过建立电池模型可以获得有关电池寿命的参数。
电池模型是电池供电系统设计的有效工具，它可以分析出不同设计下电池放电性能，而不用再针对每一种选择进行测量，节省时间和经费。
但是如何建立准确、通用性强的电池模型是目前电池模型理论研究的难点之一。
针对这一问题本文首先对电池的两个重要特性进行了实验研究，在此基础上提出了模拟电池基本行为的建模方法，通过仿真与实验证明了这种方法的正确性。
2电池主要特性分析非理想电池具有两个主要的特性：速率容量效应和恢复效应。
本文采用实验方法深入分析了这两个效应。
实验平台由恒流放电电路和控制电路两部分组成。
恒流放电电路由3端可调电流源LM334和三极管放大电路构成，通过可调电阻来调节电流，电流调节范围为0.5～20mA 。
控制电路采用TI 公司的16位单片机MSP430F1471作为处理器，并使用松下公司的磁保持继电器TQ2-L2，来控制放电电路的通断，实现电池的间隔性放电，其中通断时间由MSP430的定时器来控制；MSP430自带12位的A/D 转化器,可实现电池端电压的采集。
实验电池采用松下公司的锂纽扣电池。
2.1速率容量效应速度容量效应是指电池实际容量会随着负载的不同而不同，负载越大电池的容量越小。
如图1(a)所示，锂电池在不同恒电流负载下的放电曲线。
由图可知随着放电电流的增大，电池所能提供的容量急剧减少，即在大电流下，电池将它存储的化学能转化为电能的效率很低。
2.2恢复效应恢复效应是指当电池停止放电或者负载减小的时候，由于扩散作用离子浓度趋于平衡，电压回升，电池使用寿命也将增加。
如图1(b)所示，锂电池在恒电流负载(实线)和脉冲电流负载(点划线)下的放电曲线，其中恒流放电时间为5.1个小时，脉冲放电曲线包含了间歇时间，因而放电时间为总时间的一半，大约9.4个小时。
当使用脉冲电流代替恒定电流放电时，电池所提供的容量显著增加。
显然这是由于在间歇期间电池发生了恢复效应。
(a)速率容量效应(b)恢复效应图1电池的两个效应Figure 1two effect of battery在文献中，作者把电池行为描述为一个离散马尔可夫过程，通过对这一过程的概率推导和公式计算建立了电池随机数学模型，此外作者将所建立的马尔可夫模型和业界公认的电化学模型做了比较，结果显示由两个模型在同样条件下获得的放李永亭:硕士讲师基金项目:基金申请人:齐咏生;项目名称:小波域图像超分辨率算法研究;基金颁发部门:内蒙古自治区自然科学基金委员会(200711020810)146--邮局订阅号：82-946360元/年技术创新电源技术《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注电曲线基本重合，从而证明了马尔可夫模型的正确性。
然而，这种模型推导过程相当复杂、计算量大、运算时间长，同时它不能直观的反映出电池放电的中间变化过程。
为此，本文依据这种马尔可夫电池模型理论，提出了一种模拟电池基本行为并跟踪其放电全过程的随机模型。
首先，描述每一个单位时间（slot ）里电池的基本行为，通过大量这样的基本行为的叠加来表征电池的整个放电过程。
相比之下，本文所建立的模型更为简单、直观，而且从中捕捉到了电池恢复效应的发生。
通过与文献[4]所给出概率模型所获得曲线进行比较，验证了本文模拟电池行为过程的正确性。
仿真结果清晰地显示了整个放电过程恢复效应的发生，以及在脉冲式放电下电池使用寿命的大幅增加。
3电池行为的模拟图2描述电池行为的随机过程Figure2Stochastic process representing the battery behavior如图2，电池的放电行为用一个离散马尔可夫过程来描述，在这个随机过程中，整个时间被分为一系列相等的间隔（slot ），电池的状态被抽象为所剩电荷单元数量。
每个满电荷电池(V=V O C)都有一个标称容量N（即电池在恒流放电情况下从状态N 到状态0共消耗N 个电荷单元）和一个理论容量T （即电池所能提供的最大能量T 个电荷单元），实际电池所能提供的容量总是介于二者之间。
在每个时间间隔（slot ）内，电池必然发生如下三种行为之一：1.放电行为放电请求发生的概率为q i （i>0）,i 表示请求所需要的电荷单元数，当请求被服务后（假定每个放电请求服务的时间均为1个slot ）则电荷的状态从z 转移到了z-i(0＜z ≤N),若z-i ＜0则到达0状态。
2.恢复行为如果这个时间间隔是一个空闲期（也就是说无电流消耗），那么电池将以一定的概率恢复一个电荷单元（由于电池的扩散效应），而这个恢复概率是按照一个递减的指数函数来进行的。
由于随着电池所剩电荷数量的减少电池恢复能力会显著下降，因而根据电池的恢复能力将整个放电过程分为不同的阶段f 。
每个阶段f(f=0,...,fmax)开始于电池刚好消耗了df 个电荷单元，结束于电池的电荷刚好消耗d f+1个电荷单元。
在一个空闲时间间隔（slot ）里，电池处于状态j 和阶段f 下，恢复一个电荷单元的概率如式(1)：（1）这里a 0为在这个间隔slot 内无放电请求的概率，如式(2)：（2）gN 和gC 是依赖于电池恢复容量的参数。
特别地，一个较小的gN 表示电池有一个较高的传导率，反之表示电池有一个较高的内阻即电池有一个很陡的放电曲线。
gC 的值与放电过程中电池的电压降有关，因而与放电电流有关。
我们假定gN 是一个常数，而gC 是一个分段常值函数，是电池已经消耗的电荷数量的函数，它的值与d f 相一致。
3.保持行为在这个空闲时间间隔里，电池仍保持原来的状态,不发生恢复效应。
保持原来状态的概率如式(3):（3）在整个放电过程中，电池经过一系列状态转移从初始满电荷的状态N 最终到达下面两个状态之一:（1）0状态即截止电压的状态；（2）理论容量T 被全部消耗掉的状态(可能并不是0状态)，此时认为电池放电完毕。
根据以上描述，本文模拟电池在每个时间间隔（slot ）中的基本行为，并将这些基本行为叠加，最终获得了电池放电的全过程.考虑放电请求分别按照贝努里（Bernoulli ）和泊松（poisson ）过程到达:（1）贝努里过程如图3（a ），贝努里参数为q(平均请求到达比率)则q 1=q,a 0=1-q 。
图3(a)是T=100，N=25基于不同q 值的电池放电过程曲线,q=0.3时实际放电达到理论容量T,q=0.6时实际放电54个电荷单元；（2）泊松过程如图3（b ）,泊松过程参数为q(平均请求到达比率)则。
图3（b ）是T=100,N=25基于不同的q 值的电池放电过程曲线,q=0.3时实际放电达到理论容量T,q=0.6时实际放电68个电荷单元。
显然由于恢复效应的存在，在脉冲式放电的情况下电池提供容量大大超过了标称容量N ，而标称容量正是在恒流放电下电池所提供的容量。
(a)放电请求服从贝努里过程（b ）放电请求服从泊松过程图3模拟电池放电全过程状态图Figure3Simulation battery discharge the overall state diagram4电池模型的确认4.1仿真验证图4(a)、(b)为根据文献中的概率公式推导的在不同q 值下电池所释放的能量比率Gd 与本文在相同条件下模拟电池行为过程并求其500次平均值得到的电池能量比率Gd 的对比图,其中Gd 表示实际放电容量与理论容量T 的比值.从图中可看出,两条曲线基本吻合。
证明了本文模拟电池的基本行为过程与文献中理论推导的离散马尔可夫模型是相一致的，从而间接的证明了模拟电池行为过程的正确性。
(a)放电请求服从贝努里过程（b ）放电请求服从泊松过程图4电池放电行为的概率推导和模拟过程对比图Figure4Contrast of deduction and simulation of discharge behaviorof battery4.2实验确认在实验平台上，设计实验如下：电池采用脉冲式周期放电，147--技术创新《微计算机信息》(测控自动化)2009年第25卷第3-1期360元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》电源技术设定的时间间隔作为一个slot ，假定的放电请求服从贝努里(bernoulli)过程，则放电请求到达率即设定为在一个周期里电池放电与不放电的比例。