锂离子电池健康状态估计：数据与模型的结合

"基于数据-模型驱动的锂离子电池健康状态估计" 锂离子电池在现代世界中的应用日益广泛，从移动设备到电动汽车，它们都扮演着关键角色。电池健康状态（State of Health, SOH）是衡量电池性能衰退的重要指标，直接影响电池的使用寿命和安全性。精确的SOH估计对于优化电池管理系统(Battery Management System, BMS)至关重要。 文章指出，SOH通常通过比较当前容量Ccur与标称容量Cnom，或者当前能量Ecur与标称能量Enom来计算。电池容量C和能量E的计算依赖于放电过程中电池端电压V(t)和放电电流I(t)的变化，这涉及到电池的电化学过程。 现有的SOH估计算法多关注电池放电容量序列，但这种方法在复杂工况和宽温度范围内可能表现不佳，无法全面反映电池性能。SOH估计方法主要包括基于模型、数据驱动和混合方法三种。基于模型的方法，如等效电路模型，虽广泛应用，但可能缺乏物理意义，预测效果受限。数据驱动方法依赖于恒定条件下的数据，难以应对实际运行中的不确定性。混合方法结合了模型和数据，能提供更高精度和更好的工况适应性。 Fang等人提出了一种基于自回归等效电路模型的在线SOH估计方法，但其模型可能不适用于复杂的实际环境。数据驱动方法可能在变量多变的情况下失效，因为它们通常假设恒定的放电速率和环境温度。Xu等人则采用了电化学模型和递归最小二乘法来在线识别模型参数，结合无气味卡尔曼滤波器估计电池状态，通过极简的电化学模型关联锂的不可逆损耗和容量衰减，实现了约2%的平均误差。 电化学模型深入研究电池内部的电化学反应，包括固相扩散、液相扩散和迁移，能够更准确地模拟电池行为。然而，这些模型通常计算复杂，需要大量的实验数据和计算资源。因此，未来的研究趋势可能会集中在开发更高效、更准确的混合方法，以适应不同工况下的电池SOH估计，同时降低对实时计算能力的需求。通过这样的方法，可以提升BMS的性能，确保锂离子电池在各种环境下的安全和高效运行。