基于电化学阻抗谱的电池组不一致性诊断

电池组中的单体电池之间可能会存在温度、荷电状态、老化状态(容量和内阻)等不一致。由于“短板效应”的存在,不一致性将会影响电池组的整体性能发挥,及时准确地进行不一致性诊断非常必要。考虑到上述提及的不一致性会对电极过程特性产生影响,进而反映在电化学阻抗谱(EIS)和弛豫时间分布(DRT)上,本文在结合等效电路厘清几种不一致性对EIS和DRT的影响规律后,创新性地提出了一种基于EIS和DRT的电池组不一致性诊断方法。通过将异常电池混入一组一致性良好的电池中,对比分析了K-means、AP和DBSCAN等无监督聚类算法性能,结果表明DBSCAN诊断准确率为99.2%,可以实现电池组内单体电池不一致性差异的准确诊断。