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In [79]:



    


import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn import cross_validation
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing



    











In [80]:



    


df = pd.read_excel("data0505.xlsx",header=0)
# clean up data
df = df.dropna(how = 'all')
df = df.fillna(0)
df = df.round(4)
df=df[df['Power']>=0]
df=df[df['SOC']>0]
df=df[df['SOH']>0]
df=df[df['SEI_delta']>0]
df.head()



    


















    
Out[80]:










  
    

      
      SOC
      SOH
      Power
      T
      SEI_after
      SEI_delta
    

  
  
    

      10
      80
      1.0
      0.0526
      23
      0.0
      44.8776
    

    

      11
      80
      1.0
      0.1579
      23
      0.0
      46.1896
    

    

      12
      80
      1.0
      0.2632
      23
      0.0
      47.5605
    

    

      13
      80
      1.0
      0.3684
      23
      0.0
      48.9998
    

    

      14
      80
      1.0
      0.4737
      23
      0.0
      50.4819
    

  




















In [81]:



    


min_sei = min(df.iloc[:,5])
max_sei = max(df.iloc[:,5])
min_sei
max_sei
range_sei = max_sei-min_sei

# 
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
np_scaled = min_max_scaler.fit_transform(df)
df_normalized = pd.DataFrame(np_scaled)
df_normalized.head()



    


















    
Out[81]:










  
    

      
      0
      1
      2
      3
      4
      5
    

  
  
    

      0
      1.0
      0.0
      0.000000
      0.0
      0.0
      0.067068
    

    

      1
      1.0
      0.0
      0.111146
      0.0
      0.0
      0.153487
    

    

      2
      1.0
      0.0
      0.222293
      0.0
      0.0
      0.243787
    

    

      3
      1.0
      0.0
      0.333333
      0.0
      0.0
      0.338592
    

    

      4
      1.0
      0.0
      0.444480
      0.0
      0.0
      0.436216
    

  




















In [82]:



    


x = np.array(df_normalized.iloc[:,0:3])#first three column are SoC, SoH, power
y = np.array(df_normalized.iloc[:,5])#delta SEI
X_train, X_test, Y_train, Y_test = cross_validation.train_test_split(
x, y, test_size=0.2, random_state=42)
total_len = X_train.shape[0]
total_len



    


















    
Out[82]:








4872

















In [83]:



    


from sknn.mlp import Regressor, Layer
nn = Regressor(
    layers=[
        Layer("Rectifier", units=10),
        Layer("Linear")],
    learning_rate=0.02,
    n_iter=100)

nn.fit(X_train, Y_train)



    


















    
Out[83]:








Regressor(batch_size=1, callback=None, debug=False, dropout_rate=None,
     f_stable=0.001,
     hidden0=<sknn.nn.Layer `Rectifier`: frozen=False, units=10, name='hidden0'>,
     layers=[<sknn.nn.Layer `Rectifier`: frozen=False, units=10, name='hidden0'>, <sknn.nn.Layer `Linear`: frozen=False, units=1, name='output'>],
     learning_momentum=0.9, learning_rate=0.02, learning_rule='sgd',
     loss_type=None, n_iter=100, n_stable=10, normalize=None,
     output=<sknn.nn.Layer `Linear`: frozen=False, units=1, name='output'>,
     parameters=None, random_state=None, regularize=None, valid_set=None,
     valid_size=0.0, verbose=None, warning=None, weight_decay=None)

















In [97]:



    


print ("Results of SKNN Regression....")
print ("==============================\n")
# The coefficients
# print('Coefficients: ', nn.coef_)
# The mean square error
print("Absolute Percentage error: %.4f"
      % np.mean(abs(nn.predict(X_test) - Y_test)/Y_test))
# Explained variance score: 1 is perfect prediction
print('Variance score: %.4f' % nn.score(X_test, Y_test))



    


















    






Results of SKNN Regression....
==============================

Absolute Percentage error: 1.5228
Variance score: 0.9990

















In [85]:



    


# Plot outputs
plt.scatter(nn.predict(X_test), Y_test, color='blue',
         linewidth=3)
#plt.ylim([40,60])
#plt.xlim([40,60])
plt.show()



    


















    
























In [86]:



    


ypred=pd.DataFrame(np.array(nn.predict(X_test)))



    











In [62]:



    


ypred.to_csv('ypred.csv')



    











In [63]:



    


ytest=pd.DataFrame(Y_test)



    











In [64]:



    


ytest.to_csv('ytest.csv')



    











In [87]:



    


E = 1; # battery energy
P = 1; # battery power
T = 1800; # 1 hour, resolution 4 seconds
ts = 2/3600;



    











In [88]:



    


## Constant instruction signal
soc_arr = [0.2]; #initial SoC 0.2
soh_arr = [10**(-8)]; #initial SoH 1e-8
power_arr = [0.6]; #constant power instruction 0.6
for i in range(T):
    state = [soc_arr[i],soh_arr[i],power_arr[i]]
    state = np.array(state);
    delta_soh = ((nn.predict(state.reshape(1, -1))*range_sei)+min_sei)*10**(-16)  #calculate the thickness change
    soh_new = soh_arr[-1]+delta_soh; # new SoH = previous SoH + thickness change
    soh_arr.append(soh_new)
    soc_new = soc_arr[-1]+(power_arr[-1]*ts)/E #new SoC = previous SoC + energy charged
    soc_arr.append(soc_new)
    power_new = 0.6
    power_arr.append(power_new)



    











In [89]:



    


f, axarr = plt.subplots(2, 2)
axarr[0, 0].plot(range(T), power_arr[0:T])
axarr[0, 0].set_title('Instruction signal')
axarr[0, 1].scatter(range(T), soc_arr[0:T])
axarr[0, 1].set_title('SoC')
axarr[1, 0].plot(range(T), soh_arr[0:T])
axarr[1, 0].set_title('SoH')
plt.subplots_adjust(left= 0.125, right = 0.9, bottom = 0.1, top = 0.9 , wspace = 0.2, hspace = 0.2 )
plt.tight_layout()
plt.show()



    


















    
























In [91]:



    


soh_arr



    


















    
Out[91]:








[1e-08,
 array([[  1.00000051e-08]]),
 array([[  1.00000101e-08]]),
 array([[  1.00000152e-08]]),
 array([[  1.00000203e-08]]),
 array([[  1.00000253e-08]]),
 array([[  1.00000304e-08]]),
 array([[  1.00000355e-08]]),
 array([[  1.00000405e-08]]),
 array([[  1.00000456e-08]]),
 array([[  1.00000506e-08]]),
 array([[  1.00000557e-08]]),
 array([[  1.00000608e-08]]),
 array([[  1.00000658e-08]]),
 array([[  1.00000709e-08]]),
 array([[  1.00000760e-08]]),
 array([[  1.00000810e-08]]),
 array([[  1.00000861e-08]]),
 array([[  1.00000912e-08]]),
 array([[  1.00000962e-08]]),
 array([[  1.00001013e-08]]),
 array([[  1.00001064e-08]]),
 array([[  1.00001114e-08]]),
 array([[  1.00001165e-08]]),
 array([[  1.00001215e-08]]),
 array([[  1.00001266e-08]]),
 array([[  1.00001317e-08]]),
 array([[  1.00001367e-08]]),
 array([[  1.00001418e-08]]),
 array([[  1.00001469e-08]]),
 array([[  1.00001519e-08]]),
 array([[  1.00001570e-08]]),
 array([[  1.00001621e-08]]),
 array([[  1.00001671e-08]]),
 array([[  1.00001722e-08]]),
 array([[  1.00001772e-08]]),
 array([[  1.00001823e-08]]),
 array([[  1.00001874e-08]]),
 array([[  1.00001924e-08]]),
 array([[  1.00001975e-08]]),
 array([[  1.00002026e-08]]),
 array([[  1.00002076e-08]]),
 array([[  1.00002127e-08]]),
 array([[  1.00002177e-08]]),
 array([[  1.00002228e-08]]),
 array([[  1.00002279e-08]]),
 array([[  1.00002329e-08]]),
 array([[  1.00002380e-08]]),
 array([[  1.00002431e-08]]),
 array([[  1.00002481e-08]]),
 array([[  1.00002532e-08]]),
 array([[  1.00002583e-08]]),
 array([[  1.00002633e-08]]),
 array([[  1.00002684e-08]]),
 array([[  1.00002734e-08]]),
 array([[  1.00002785e-08]]),
 array([[  1.00002836e-08]]),
 array([[  1.00002886e-08]]),
 array([[  1.00002937e-08]]),
 array([[  1.00002988e-08]]),
 array([[  1.00003038e-08]]),
 array([[  1.00003089e-08]]),
 array([[  1.00003139e-08]]),
 array([[  1.00003190e-08]]),
 array([[  1.00003241e-08]]),
 array([[  1.00003291e-08]]),
 array([[  1.00003342e-08]]),
 array([[  1.00003393e-08]]),
 array([[  1.00003443e-08]]),
 array([[  1.00003494e-08]]),
 array([[  1.00003545e-08]]),
 array([[  1.00003595e-08]]),
 array([[  1.00003646e-08]]),
 array([[  1.00003696e-08]]),
 array([[  1.00003747e-08]]),
 array([[  1.00003798e-08]]),
 array([[  1.00003848e-08]]),
 array([[  1.00003899e-08]]),
 array([[  1.00003950e-08]]),
 array([[  1.00004000e-08]]),
 array([[  1.00004051e-08]]),
 array([[  1.00004102e-08]]),
 array([[  1.00004152e-08]]),
 array([[  1.00004203e-08]]),
 array([[  1.00004253e-08]]),
 array([[  1.00004304e-08]]),
 array([[  1.00004355e-08]]),
 array([[  1.00004405e-08]]),
 array([[  1.00004456e-08]]),
 array([[  1.00004507e-08]]),
 array([[  1.00004557e-08]]),
 array([[  1.00004608e-08]]),
 array([[  1.00004659e-08]]),
 array([[  1.00004709e-08]]),
 array([[  1.00004760e-08]]),
 array([[  1.00004810e-08]]),
 array([[  1.00004861e-08]]),
 array([[  1.00004912e-08]]),
 array([[  1.00004962e-08]]),
 array([[  1.00005013e-08]]),
 array([[  1.00005064e-08]]),
 array([[  1.00005114e-08]]),
 array([[  1.00005165e-08]]),
 array([[  1.00005216e-08]]),
 array([[  1.00005266e-08]]),
 array([[  1.00005317e-08]]),
 array([[  1.00005368e-08]]),
 array([[  1.00005418e-08]]),
 array([[  1.00005469e-08]]),
 array([[  1.00005519e-08]]),
 array([[  1.00005570e-08]]),
 array([[  1.00005621e-08]]),
 array([[  1.00005671e-08]]),
 array([[  1.00005722e-08]]),
 array([[  1.00005773e-08]]),
 array([[  1.00005823e-08]]),
 array([[  1.00005874e-08]]),
 array([[  1.00005925e-08]]),
 array([[  1.00005975e-08]]),
 array([[  1.00006026e-08]]),
 array([[  1.00006076e-08]]),
 array([[  1.00006127e-08]]),
 array([[  1.00006178e-08]]),
 array([[  1.00006228e-08]]),
 array([[  1.00006279e-08]]),
 array([[  1.00006330e-08]]),
 array([[  1.00006380e-08]]),
 array([[  1.00006431e-08]]),
 array([[  1.00006482e-08]]),
 array([[  1.00006532e-08]]),
 array([[  1.00006583e-08]]),
 array([[  1.00006634e-08]]),
 array([[  1.00006684e-08]]),
 array([[  1.00006735e-08]]),
 array([[  1.00006786e-08]]),
 array([[  1.00006836e-08]]),
 array([[  1.00006887e-08]]),
 array([[  1.00006937e-08]]),
 array([[  1.00006988e-08]]),
 array([[  1.00007039e-08]]),
 array([[  1.00007089e-08]]),
 array([[  1.00007140e-08]]),
 array([[  1.00007191e-08]]),
 array([[  1.00007241e-08]]),
 array([[  1.00007292e-08]]),
 array([[  1.00007343e-08]]),
 array([[  1.00007393e-08]]),
 array([[  1.00007444e-08]]),
 array([[  1.00007495e-08]]),
 array([[  1.00007545e-08]]),
 array([[  1.00007596e-08]]),
 array([[  1.00007647e-08]]),
 array([[  1.00007697e-08]]),
 array([[  1.00007748e-08]]),
 array([[  1.00007798e-08]]),
 array([[  1.00007849e-08]]),
 array([[  1.00007900e-08]]),
 array([[  1.00007950e-08]]),
 array([[  1.00008001e-08]]),
 array([[  1.00008052e-08]]),
 array([[  1.00008102e-08]]),
 array([[  1.00008153e-08]]),
 array([[  1.00008204e-08]]),
 array([[  1.00008254e-08]]),
 array([[  1.00008305e-08]]),
 array([[  1.00008356e-08]]),
 array([[  1.00008406e-08]]),
 array([[  1.00008457e-08]]),
 array([[  1.00008508e-08]]),
 array([[  1.00008558e-08]]),
 array([[  1.00008609e-08]]),
 array([[  1.00008660e-08]]),
 array([[  1.00008710e-08]]),
 array([[  1.00008761e-08]]),
 array([[  1.00008811e-08]]),
 array([[  1.00008862e-08]]),
 array([[  1.00008913e-08]]),
 array([[  1.00008963e-08]]),
 array([[  1.00009014e-08]]),
 array([[  1.00009065e-08]]),
 array([[  1.00009115e-08]]),
 array([[  1.00009166e-08]]),
 array([[  1.00009217e-08]]),
 array([[  1.00009267e-08]]),
 array([[  1.00009318e-08]]),
 array([[  1.00009369e-08]]),
 array([[  1.00009419e-08]]),
 array([[  1.00009470e-08]]),
 array([[  1.00009521e-08]]),
 array([[  1.00009571e-08]]),
 array([[  1.00009622e-08]]),
 array([[  1.00009673e-08]]),
 array([[  1.00009723e-08]]),
 array([[  1.00009774e-08]]),
 array([[  1.00009825e-08]]),
 array([[  1.00009875e-08]]),
 array([[  1.00009926e-08]]),
 array([[  1.00009977e-08]]),
 array([[  1.00010027e-08]]),
 array([[  1.00010078e-08]]),
 array([[  1.00010128e-08]]),
 array([[  1.00010179e-08]]),
 array([[  1.00010230e-08]]),
 array([[  1.00010280e-08]]),
 array([[  1.00010331e-08]]),
 array([[  1.00010382e-08]]),
 array([[  1.00010432e-08]]),
 array([[  1.00010483e-08]]),
 array([[  1.00010534e-08]]),
 array([[  1.00010584e-08]]),
 array([[  1.00010635e-08]]),
 array([[  1.00010686e-08]]),
 array([[  1.00010736e-08]]),
 array([[  1.00010787e-08]]),
 array([[  1.00010838e-08]]),
 array([[  1.00010888e-08]]),
 array([[  1.00010939e-08]]),
 array([[  1.00010990e-08]]),
 array([[  1.00011040e-08]]),
 array([[  1.00011091e-08]]),
 array([[  1.00011142e-08]]),
 array([[  1.00011192e-08]]),
 array([[  1.00011243e-08]]),
 array([[  1.00011294e-08]]),
 array([[  1.00011344e-08]]),
 array([[  1.00011395e-08]]),
 array([[  1.00011446e-08]]),
 array([[  1.00011496e-08]]),
 array([[  1.00011547e-08]]),
 array([[  1.00011598e-08]]),
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 array([[  1.00049285e-08]]),
 array([[  1.00049336e-08]]),
 array([[  1.00049387e-08]]),
 array([[  1.00049438e-08]]),
 array([[  1.00049488e-08]]),
 array([[  1.00049539e-08]]),
 array([[  1.00049590e-08]]),
 array([[  1.00049641e-08]]),
 array([[  1.00049691e-08]]),
 array([[  1.00049742e-08]]),
 array([[  1.00049793e-08]]),
 array([[  1.00049844e-08]]),
 array([[  1.00049895e-08]]),
 array([[  1.00049945e-08]]),
 array([[  1.00049996e-08]]),
 array([[  1.00050047e-08]]),
 array([[  1.00050098e-08]]),
 array([[  1.00050149e-08]]),
 array([[  1.00050199e-08]]),
 array([[  1.00050250e-08]]),
 array([[  1.00050301e-08]]),
 array([[  1.00050352e-08]]),
 array([[  1.00050403e-08]]),
 array([[  1.00050453e-08]]),
 array([[  1.00050504e-08]]),
 array([[  1.00050555e-08]]),
 array([[  1.00050606e-08]]),
 array([[  1.00050656e-08]]),
 ...]

















In [92]:



    


result = pd.DataFrame(np.array(soh_arr), columns=["delta"])
result.to_csv('nn.csv')



    











In [93]:



    


## Sine wave instruction signal
soc_arr = [0.6];
soh_arr = [10**(-8)];
power_arr = [0];
for i in range(T):
    if(power_arr[i]>=0):
        state = [soc_arr[i],soh_arr[i],power_arr[i]]
        state = np.array(state);
        delta_soh = ((nn.predict(state.reshape(1, -1))*range_sei)+min_sei)*10**(-16)
    else:
        delta_soh = 0
    soh_new = soh_arr[-1]+delta_soh;
    soh_arr.append(soh_new)
    soc_new = soc_arr[-1]+(power_arr[-1]*ts)/E
    soc_arr.append(soc_new)
    power_new = np.sin(2*np.pi*(i+1)*2/600)
    power_arr.append(power_new)



    











In [94]:



    


f, axarr = plt.subplots(2, 2)
axarr[0, 0].plot(range(T), power_arr[0:T])
axarr[0, 0].set_title('Instruction signal')
axarr[0, 1].scatter(range(T), soc_arr[0:T])
axarr[0, 1].set_title('SoC')
axarr[1, 0].plot(range(T), soh_arr[0:T])
axarr[1, 0].set_title('SoH')
plt.subplots_adjust(left= 0.125, right = 0.9, bottom = 0.1, top = 0.9 , wspace = 0.2, hspace = 0.2 )
plt.tight_layout()
plt.show()
# Fine-tune figure; hide x ticks for top plots and y ticks for right plots



    


















    
























In [95]:



    


nn_sine = pd.DataFrame(np.array(soh_arr), columns=["delta"])
nn_sine.to_csv('nn_sine.csv')



    











In [72]:



    


sine=pd.read_csv('sin_delta_new.csv',header=None,names=["time","delta"])
sine.delta.tail()



    


















    
Out[72]:








196    1.000399e-08
197    1.000399e-08
198    1.000399e-08
199    1.000399e-08
200    1.000399e-08
Name: delta, dtype: float64

















In [73]:



    


plt.plot(sine.time,sine.delta,label="physics")
plt.plot(range(0,3600,2), soh_arr[0:T],label="surrogate")
plt.legend(loc='upper left')
plt.autoscale(False)
plt.ylim((1e-8, 5*1e-12+1e-8))
#plt.ticks = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*1e-8))
#plt.ylim([])
plt.show()



    


















    
























In [ ]:

Content source: jerrychens/LiBattDeg

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