基于弛豫过程特征提取的锂离子电池健康状态估计

锂离子电池是当前固定式电化学储能的重要方式,电池健康状态(state of health,SOH)估计对于锂电池安全稳定运行具有重要意义。目前,健康特征的提取集中在电池的充电阶段,对静置阶段,即弛豫阶段提取健康特征的方法较少。本文基于电池充放电后弛豫阶段曲线,提出了一种从弛豫阶段提取健康特征并结合高斯过程回归进行SOH估计的方法。首先,根据三元离子电池的加速循环老化测试数据,分析了弛豫阶段时间常数的变化规律,采用了幂函数进行建模,较好地反映了电池端电压在弛豫阶段的变化。其次,提取了能够表征弛豫阶段的关键特征,结合高斯过程回归建立了电池SOH估计模型。最后,在不同老化电流倍率的电池上进行了精度验证,比较了采集15分钟和采集60分钟弛豫曲线时的误差结果,也比较了高斯过程回归方法相较于支持向量机与树回归方法的精度,并在多个荷电状态下(state of charge,SOC)验证了SOH估计精度。研究结果表明,所提出的SOH估计模型,在验证上其均方根误差最优可达到0.6%,在采用15分钟数据进行SOH估计时,均方根误差仍能小于1%,有着良好的估计效果。

角色

记得王朔说过：“生命是一匹布，是袍子，是短衫，是蓑衣，仅仅是各人的针线。”固然，每个人的生命由自己雕塑，每个人的雕塑出于自己的选择。但既然选择，就要有担当。