大数据驱动的电池SoH估算：离散性影响与应用深度解析

本文主要探讨了平台数据离散性对算法的影响，特别是针对新能源汽车电池管理系统（BMS）中电池健康状态（SOH）估算的准确性。研究中，作者关注的是大数据在电池性能评估中的应用，以解决传统BMS在处理容量衰减和一致性问题上的局限。 首先，电池系统的离散性源于电池单元间的性能差异，这可能由于制造过程中的不一致性以及使用过程中的老化。这种差异在充电和放电曲线的两端尤为明显，可能导致系统容量的减小。为了减小这种影响，文中引入了压差容量修正模块，通过监测单体电压差异，确定单体性能最差的电池对整个系统的影响，并计算出由于压差引起的容量衰减值。 文章特别强调了在慢充过程中的数据离散性对估算误差的影响。在理想情况下，即使数据传输周期为1秒，对充电电量的估算误差也非常小，但在恒流转恒压充电过程中，当电流下降而电压相对稳定时，数据传输周期的选择会直接影响最终结果，但这部分时间占比通常较小，影响不大。 研究者利用在线大数据平台，对不同维度的数据（如车辆品牌、地域和时间）进行了电池SOH的多维度比较分析。结果显示，基于大数据的SOH估算方法能有效地估计单个动力电池系统的健康状态，并且可以整合其他数据类型，实现对动力电池的全面数据分析，有助于提升电池管理系统的精确性和效率。 本文的关键词包括“动力电池”、“容量衰减”、“健康状态(SoH)”和“大数据”，并且强调了这种方法在解决传统SOH估算问题上的创新价值。通过这种方法，电池管理系统能够更好地理解和预测电池性能，从而延长电池寿命，提高新能源汽车的整体性能。