锂离子电池SOH估算方法介绍
来源：宝鄂实业
2020-04-10 20:52
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锂离子电池SOH估算方法
电池的新老充电,放电过程能够处理的总数小时的电应该是一个恒定值,累计安时的电力在某种程度上被认为是达到电池寿命,这个方法是一个小时的方法。加权安培小时法考虑了相同电量的电池在不同条件下放电时，电池寿命的损伤程度由轻到重的变化。因此，当放电的电池乘以一个加权系数，当累计安培小时达到一定值时，就认为电池已经到了使用寿命的终点。
3)面向事件的时效积累法
在这种方法中，首先要描述导致电池寿命损失的具体事件。一般情况下，每个事件都有一个损伤程度的尺度描述，监测电池在使用过程中事件的发生，并通过累积每个事件引起的电池寿命衰减来给出当前电池的剩余寿命。
以上方法都是利用电池使用过程中的一些经验知识，根据一些统计规则对电池寿命进行粗略的估计，这些经验知识只有在电池使用的经验知识比较充分的情况下，才能用于特定场合的寿命预测。
2. 基于绩效的方法
在多种性能模型的基础上，考虑了时效过程和应力因素。目前，许多研究都基于电池性能进行寿命预测。根据电池寿命预测中使用的不同信息源，将基于电池性能的寿命预测分为基于机理、基于特征和基于数据的三类。
预测分析,建立基于机制的运行机制模型和老化模型电池从电池的基本机制的角度,描述电池的老化行为从电化学原理的角度,和预测电池的电池寿命分析模型。
基于特征的预测利用电池老化过程中特征参数的演化，建立特征量与电池寿命的对应关系，进行寿命预测。
数据驱动预测利用电池性能测试数据挖掘电池性能演化规律，进行电池寿命预测。例如，通过数据拟合得到的分析模型和人工神经网络模型都是数据驱动的方法。这三种方法各有利弊。
1)系统方法
基于机理的预测需要研究各个老化因素对状态变量的影响。该方法首先根据欧姆定律、基尔霍夫电压电流定律、电化学反应过程(巴特勒-沃尔默定律)、扩散过程(菲克定律)等对电池的物理化学过程进行建模。然后研究了时效过程对状态变量的影响。一方面需要研究电池的机理模型，另一方面需要研究老化过程的老化机理模型以及应力因素对状态变量的影响。
基于机理的寿命预测的主要优点是:电池几乎适用于所有的状态条件和工作模式;对电池老化过程进行了详细的阐述，为电池厂家和设计人员改进电池设计提供参考。与其他方法相比，基于该模型的电池控制策略分析更细致、准确。缺点是:模型需要精细的参数，复杂度高;由于老化因素测试的复杂性，很难建立一个完善的老化机理模型。
