锂电池健康状态评估方法及匠芯电池的黑箱模型法实践
01电池健康状态评估背景
动力锂电池健康状态（SOH）在长期使用过程中，不可避免地会出现老化或裂化现象，这种老化状态通常用电池的健康状态（State of Health, SOH）来量化表示。SOH反映了锂电池在使用一段时间后，其某些性能参数实际值与初始值的比例，一般以电池容量或内阻的变化为基础进行计算。这个参数对于故障诊断、安全预警以及梯次利用决策都至关重要，因此准确评估电池健康状态显得尤为重要。
影响SOH的因素众多，包括温度、循环次数、放电深度、充放电电流以及电池的过充过放和外力冲击等。锂电池的衰减过程涉及复杂的电化学系统机理，特别是在复杂工况下，其衰减过程变得更为复杂，这给精准评估电池状态带来了巨大挑战。
02评估方法综述
❒ 直接测量法的优缺点
直接测量法虽然计算结果准确且适用于各种不同类型的电池，但需要离线进行且测试时间较长，不适用于梯次利用产品的快速分选和SOH的在线实时评估。
❒ 模型法解析
模型法则包括机理模型法、等效电路模型法以及黑箱模型法等。
❒ 机理模型法
机理模型法通过对电池内部特定的电化学反应及传递耦合过程进行分析建模，来研究电池容量衰退或内阻增加的变化规律，从而评估SOH值。这种方法精度高，但涉及大量非线性方程，计算复杂度高，在线实时应用存在困难。
❒ 等效电路模型法
等效电路模型法则将电池等效为一个电路模型，通过描述电池的动态特性和容量衰退特性来评估SOH。这种方法参数物理意义明确、直观性强且计算相对简单，但需要大量数据采集分析，且受限于电池类型和型号，适应性较差，同时造价也较为昂贵。
❒ 黑箱模型法
黑箱模型法着眼于锂离子电池的外部特性，通过分析充放电特性曲线中的电流和电压数据来描述电池的动态行为。这种方法完全基于历史测量数据，无需深入了解电池内部的电化学过程，从而简化了模型构建的复杂性。黑箱模型具有较高的计算效率，能够在系统层级上实现对SOH的精确在线估计。然而，这类模型的泛化能力相对较弱，存在一定的应用局限性。
03匠芯电池的黑箱模型法实践
匠芯电池在电池健康状态评估算法领域深耕多年，积累了丰富的线下实验数据，并充分利用大数据监控平台资源。基于自身优势，该公司目前专注于黑箱模型法的研发。黑箱模型法以其计算量小、成本低廉和易于实现等特性而受到青睐，尽管其通用性有待提升，且需求大量数据，需针对每款车型单独建模，但建模过程相对简单且高效。匠芯电池已成功为14款车型、21款电池包建立了模型，评估准确率高达90%以上，可广泛应用于电池健康状态的实时在线监控、二手车交易以及退役电池的快速分选等多个领域。
相关知识
锂电池健康状态的评估方法
=退役锂离子电池健康状态评估方法【钜大锂电】
锂电池健康度评估方法及系统.pdf
一种电池健康状态评估方法
锂离子电池健康状态评估及剩余寿命预测方法
一种基于深度学习的锂电池健康状态评估方法
锂离子电池健康状态估计：特征综合评价与模型优化方法.docx
锂离子电池的健康状态评估
锂离子电池健康状态评估.docx
锂离子电池健康状态评估及剩余寿命预测方法研究
网址: 锂电池健康状态评估方法及匠芯电池的黑箱模型法实践 https://m.trfsz.com/newsview1549502.html
