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南疆蛊仙们连忙接过细细审查电池剩余容量估算要领综述原创2019-10-15 13:25·电气手艺北京理工大学、北京理工大学珠海学院的研究职员杨若岑、冬雷、廖晓钟、王飞在2019年第10期《电气手艺》杂志上撰文指出为提高二次电池的使用率而将退役电池举行梯次使用使得对退役电池的性能评估逐渐变得主要在退役电池的性能评估和在对电池的剩余容量估算中可求出电池的目今容量并为退役电池的筛选和梯次使用提供判断依据本文总结已有的对电池剩余容量估算方法及相关的对电池康健状态、剩余使用寿命的估算并对电池剩余容量估算的远景做出展望在现代社会中蓄电池被愈加普遍地应用在种种装备中在重复充放电历程中蓄电池的容量一直衰减到一定水平时必需举行退役处置惩罚为使蓄电池在最洪流平上获得使用需对电池举行梯次使用如将退役的电动汽车车载电池组（容量衰减至80%）投入通讯基站备用电源和发电系统削峰填谷等应用中无论是权衡电池是否退役照旧在对退役电池梯次使用举行评估的问题上对电池剩余容量估算都是一个主要的环节对电池的剩余容量准确、高效地举行估算是目今一个热门研究偏向1 电池剩余容量及其康健状态1.1 电池剩余容量及其康健状态的界说电池剩余容量是评估电池在被长时间使用后其性能的一个主要指标电池容量指电池在给定条件和时间下完全放电历程中爆发的电荷总数电池剩余容量则指电池在被使用一段时间后所丈量获得的电池容量测定历程中用安时积分法获得电池容量单位为安时（A?h）电池康健状态（state of health, SOH）是用来权衡电池老化水平的参数蓄电池因整个充放电历程不完全可逆而老化电池内部参数也爆发了转变SOH是电池目今参数与出厂时额定参数之间的比值是量化电池老化水平的体现要领1.2 电池剩余容量和SOH的盘算公式电池剩余容量的丈量要领是通过其放电实验获得的其盘算公式为（1）式中：C为电池目今容量；i(t)为在恣意 时刻电池放出的电流；t0为放电最先时刻；t1为放电终止时刻令电池上限阻止电压为U1下限阻止电压为U2则电池电压u(t)应知足u(t0)=U1此时i(t0)为0；同时还应知足u(t1)=U2这样电池剩余容量测定要领在原理上与电池额定容量测定要领相同凭证测试条件对单个或单组电池举行实验常需数小时具有耗时长的特点电池的SOH主要可以通过电池容量衰减和内阻增大两个电池老化征象盘算而获得通过电池内阻增大盘算SOH的公式为（2）式中：Rnew为电池额定内阻；Raged为划定电池退役状态对应的内阻；Rselected为电池目今内阻对电池内阻的测试需在同样条件下举行温度和电池内部反应的强烈水平都会影响电池内阻的测定效果通过电池容量衰减盘算SOH的公式为（3）式中：Qrated为电池额定容量；Qdischarge为电池在使用一段时间后、经由在测定电池额定容量相同的测试条件下举行放电测试后获得的电池剩余容量综上所述是盘算电池剩余容量及SOH的要领然而上述要领都不具备高效的特点在当今社会和大批电动汽车车载电池组退役的情形下这种自力测试且耗时长的电池剩余容量测定要领难以知足市场需求1.3 电池剩余容量估算的研究意义电池容量形貌了电池的续航性能当已知电池容量时可用除法求得在指定负载电流下电池可维持正常供电的大致时间因此在权衡退役电池的性能时通过其剩余容量可判断在其他应用场合（如负载电流为20A的通讯基站）该电池能知足其负载电流需求的事情时长只管通过电池剩余容量和SOH都可对电池老化水平举行形貌但相比老化前后比值SOH电池剩余容量可以清晰地体现电池老化后仍然具备的事情能力便于可吸收退役电池的应用场合对切合其事情需求的退役电池举行筛选在电池梯次使用中比SOH更具现实意义因此研究电池剩余容量估算具有主要的意义2 电池剩余容量的估算要领2.1 直接估算电池剩余容量的要领直接对电池剩余容量举行估算的要领主要包括基于荷电状态（state of charge, SOC）界说的开路电压法、模子法、DV曲线和IC曲线法等1）基于SOC界说的开路电压法SOC是目今电池内部电量与电池额定容量（关于老化严重的电池接纳电池剩余容量而非额定容量）的比值体现电池在单次充放电历程中的电量存储状态与SOH和电池剩余容量差别SOC不表达电池的老化状态电池的开路电压（open circuit voltage, OCV）与SOC保存逐一对应关系在有关学者研究中通过确定恣意两个时刻开路电压及其SOC凭证安时积分法盘算两个时刻间电池充入电量即可由SOC的界说求出电池目今的剩余容量其盘算要领可写为公式有关学者的研究却展现了这一要领的缺陷即统一电池的两个开路电压值Ea和Eb其对应SOC的差值随电池老化而转变这使得在式（4）中接纳电池使用早期对SOC-OCV测定效果获得的分母与现实使用一段时间后分母的现实值保存误差使式（4）的盘算效果精度变差2）模子法模子法使用动力电池等效电路模子结构动态方程将电池容量作为未知量可细化为多种种别如卡尔曼滤波法、人工神经网络法等凭证文献[9]中Ala Hussein的研究效果接纳顺应性人工神经网络可以准确地对电池的容量衰减举行预计其误差小于0.6%此类要领具有算法重大的弱点且建设的估算模子仅对与构建模子时所用统一型号的电池有用即对电池型号依赖性高但也具有高精度的优点3）DV曲线法和IC曲线法DV曲线和IC曲线这两种算法都是在丈量电池使用历程中电量Q与电压V基础上绘制DV曲线（dV/dQ与SOC的曲线）和IC曲线（dQ/dV与SOC的曲线）找到曲线的3个特征点并由第1、3特征点求电池容量的其盘算公式为公式（5）DV曲线及其3个特征点位置如图1所示图1 DV曲线及其3个特征点位置若引入第2特征点以修正仅由第1、第3特征点获得的效果误差则可使剩余容量估算的精度得以提升其估算效果误差在±2%以内该要领类似基于SOC界说的开路电压法但由于找到了SOC与OCV对应在老化历程中基本稳固的3个特征点以是具有了更高的精度该要领相比模子法同样具有高精度的优点及对电池型号依赖性高的弱点但其算法更为简朴虽然现在研究较少但该要领也具有一定的应用远景2.2 用SOH求解剩余容量的要领相比电池的剩余容量对SOH的研究更为热门可以通过求SOH的方法将效果带入式（3）来求得电池剩余电量许多文献对SOH估算要领举行了归类可将对SOH的估算划分为3类：①直接获得法； ②顺应性要领；③数据驱动法1）直接获得法直接获得法指不依赖模子或如人工神经网络之类算法、对可直接丈量的电池参数举行处置惩罚求得SOH效果的要领又可将其细化为安时积分法、开路电压法和阻抗法其中安时积分法为先求剩余容量再求SOH不具备由SOH推导剩余容量的功效因此下面直接讨论后两种要领（1）开路电压法此要领需以大宗实验作为辅助通过数值剖析要领构建电池指定SOC下OCV值UOC(SOC)与SOH的函数关系以实现同样规格电池由OCV即可对SOH举行估算其估算效果误差在2%以下此要领具有本钱高和对电池型号依赖水平高的弱点（2）阻抗法可将此要领分为阻抗频谱剖析法和欧姆内阻法前者通过对电池施加差别频率的交流信号对电池的动态阻抗模子举行剖析进而可以求得SOH误差约为2.1%；后者则因欧姆内阻在电池的整个内阻中占有主要职位故可将欧姆内阻带入式（2）求解SOH求解电池欧姆内阻Rohmic也有多种要领在充放电历程中改变电流求电压和电流突变值之比可获得效果但其精度不高因此又衍生出了扩展卡尔曼滤波法、无损卡尔曼滤波法、递归最小二乘法等来求Rohmic尚有在欧姆内阻展望SOH的模子构建中同时包括均值内阻和最小内阻等多个参数的多模子数据融合手艺的要领具有优异的SOH展望效果阻抗法可凭证所接纳的算法庞洪水平对算法重漂后和效果精度举行平衡但电池阻抗因电池型号而有诸多差别故阻抗法也具有对电池型号高度依赖的弱点2）顺应性要领顺应性要领与前文2.1节中的模子法类似在模子法算法的基础上凭证系统方程和已知量输入使模子顺应输入量从而求解未知参数详细包括卡尔曼滤波法、粒子滤波法、最小二乘法等此类算法较为重大且对电池型号依赖水平高但具有输出精度高的优点卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波、双扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波等要领都被应用在了SOH估算领域使用电池容量和充放电电压这两类参数来举行盘算且效果精度较高也可将这些要领与安时积分法相团结以解决安时积分法的误差积累问题从而提高精度在将无损卡尔曼滤波与安时积分法团结后对SOH的估算误差可在3%以下粒子滤波法接纳了主要性采样算法通过给采样粒子赋差别权重来近似获得概率密度方程在电池SOH估算领域将充放电数据用粒子滤波法举行处置惩罚也可以获得理想的SOH效果输出最小二乘法基于回归算法其功效在于寻找最切合目今数据集的曲线及其参数可用这一要领在电池老化历程中估算电池内阻等参数的衰减进而获得优异的SOH效果输出3）数据驱动法数据驱动要领依赖无关电池自己的算法来实现该要领也常与顺应性要领相团结以此提高顺应性要领的输出精度在这一种别中模糊逻辑控制、人工神经网络、支持向量机和关联向量机、高斯回归法和质朴贝叶斯法等都可以实现对SOH的估算数据驱动要领不涉及电池模子是纯数学要领因此虽然同样具有输出精度高的优点但该要领的算法比涉及电池模子的自顺应要领更为简朴不过用数据驱动要领建设的估算模子同样只适用于组成训练数据集数据所对应的电池型号4）其他要领有关学者接纳DV曲线剖析的要领对电池SOH举行了估算在实测SOH精度为0.1%的条件下其最低估算误差为0最高约为2.5%具有相当优异的估算效果在有关学者研究中研究团队从电池的充电曲线入手对凭证先恒流、再恒压这一充电方法充电的曲线举行剖析记恒流方法事情时间?tv中电压上升?V恒压方法事情时间?ti中电流下降?I并划分赋待定系数以Q=a?tv+b?ti+c的形式举行数据拟合求解出误差在5%以内的SOH输出有关学者提出了一种新的SOH盘算公式适用于放电深度较浅的情形其公式为（6）式中：VDOD%ini为新电池由满电放电至指定放电深度（如30%）时的电压；VDOD%cur为旧电池再次放电至指定放电深度时的电压；Vend为电池的下限阻止电压这一公式为这篇文章所提出现在未能找到其他使用这一要领的文章作为验证2.3 电池剩余使用寿命的估算与SOH与电池老化有关的参数并不但有SOH一个剩余使用寿命（remaining useful life, RUL）也是权衡电池老化的参数其界说是从指准时刻到SOH=0为止电池可运行的充放电循环次数由于在大大都对电池老化的研究中往往都是研究电池随循环次数增添其电压、内阻等参数的转变情形因此RUL在电池领域成了热门研究课题已有的文献总结了一些锂电池RUL的自顺应老化模子这些模子包括自回归移动平均模子、支持向量回归模子、关联向量机模子、人工神经网络、高斯历程回归模子和粒子滤波器目今对RUL的研究具有两方面缺陷：①模子不少却没有关于哪种模子最适合RUL估算的结论；②同为权衡老化水平的两个参数却没有公式能实现RUL与SOH之间的相互转换在一些对SOH研究的文章中有不少是研究电池已经举行的充放电循环次数与电池的OCV等特征关系的其实质是对RUL举行研究结论也并没有获得SOH的数值在现实使用中若是能实现由RUL到SOH的转化进而实现对电池剩余容量举行估算那么将极大地富厚这一研究的现实意义与经济效益总结在现有的电池剩余容量估算要领及SOH估算要领中绝大大都具有较高精度输出的要领都具有对电池型号依赖性高的弱点经由大宗实验构建出的模子仅仅适用于某一型号使得这样的要领除非专为某些应用中的专用电池构建模子不然难以具有较高的经济效益尤其在退役电池性能评估上欲针对化学因素和型号各不相同的电池划分举行大宗实验构建模子无疑是既耗时又耗力的低效计划因此未来对电池剩余容量和SOH估算研究应当向普适化（例如增添数学要领优化能普适于所有电池的安时积分法的输出精度）、高精度和算法简化的偏向生长以迎合市场需求在大宗车载电池即将退役的今天为对电池举行梯次使用电池剩余容量估算具有主要的意义而在市场上现有的电池监控芯片中要么不提供SOH估算功效要么提供SOH、但其盘算途径仅仅是通过安时积分法和开路电压法获得SOC通过SOC及其他参数一起获得SOH可见在大批量、高效、高精度实现电池剩余容量估算的期望下电池剩余容量的估算领域尚有相当辽阔的生长远景相识更多
2025-10-14 11:59:21
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