基于ICA的锂电池SOH估计曲线确定方法研究

针对如何提取容量增量(IC)曲线上更有效的特征参数进行锂电池健康状态(SOH)估计问题,提出了一种基于修正的洛伦兹电压容量(RL-VC)模型。首先使用传统滤波方法对锂电池进行容量增量分析(ICA)。然后使用RL-VC模型进行对比,获得相应的特征参数并计算容量建模误差。在基于自主搭建的试验平台上获得的试验数据与开源数据集NASA中的动态数据集NCM中分别进行试验。VC容量建模的误差分别在0.23%和0.16%以内。RL-VC模型拟合的IC曲线提取的特征参数与锂电池容量高度线性相关,为后续SOH工作奠定了基础。基于RL-VC模型的IC分析方法相较于传统滤波方法,不仅在电池老化方面具有更高的鲁棒性,同时在特征参数提取方面避免了主观性和不确定性。