SOH电池健康评估：容量、自放电和内阻特性评估详解
容量特性评估
数据采集: 收集电池在不同充放电深度 (DOD) 下的容量数据。 数据来源可以是电池测试系统、 电池管理系统 (BMS) 或其他数据采集设备。
数据预处理: 对原始容量数据进行预处理， 包括去除噪声、 平滑数据、 插值缺失数据等。
特征提取: 从预处理后的容量数据中提取与电池健康状态相关的特征。 常见特征包括：
实际容量：电池在特定放电条件下所能放出的实际电量。
相对容量：电池实际容量与额定容量之比。
最大放电电流：电池在能够维持稳定电压的情况下所能提供的最大放电电流。
特征分析: 建立容量特征与电池健康状态之间的关系模型。 常用方法包括统计分析、 机器学习等。
SOH评估: 利用建立的关系模型， 估算电池的健康状态 (SOH)。
自放电特性评估
数据采集: 在恒温恒压条件下， 记录电池在不同SOC下的电压衰减曲线。
数据预处理: 对原始电压衰减曲线进行预处理， 包括去除噪声、 平滑数据等。
特征提取: 从预处理后的电压衰减曲线中提取自放电率等特征。
特征分析: 建立自放电率与电池健康状态之间的关系模型。 常用方法与容量特性评估相同。
SOH评估: 利用建立的关系模型， 估算电池的健康状态 (SOH)。
内阻特性评估
数据采集: 收集电池在不同SOC和不同温度下的内阻数据。 数据来源与容量特性评估相同。
数据预处理: 对原始内阻数据进行预处理， 包括去除噪声、 平滑数据等。
特征提取: 从预处理后的内阻数据中提取与电池健康状态相关的特征。 常见特征包括：
初始内阻：电池在开始放电时的内阻值。
最大内阻：电池在放电过程中出现的最大内阻值。
平均内阻：电池放电过程中内阻值的平均值。
特征分析: 建立内阻特征与电池健康状态之间的关系模型。 常用方法与容量特性评估相同。
SOH评估: 利用建立的关系模型， 估算电池的健康状态 (SOH)。
实际工作场景中的模式策略
容量特性评估
基于实际容量的评估: 简单易行， 精度相对较低。
基于相对容量的评估: 精度较高， 需额外额定容量数据。
基于最大放电电流的评估: 反映电池功率性能， 需较高测试设备要求。
自放电特性评估
基于自放电率的评估: 简单易行， 需恒温恒压条件。
内阻特性评估
基于初始内阻的评估: 简单易行， 对测试条件要求较高。
基于最大内阻的评估: 反映电池最大内阻值， 需额外放电测试。
基于平均内阻的评估: 反映电池平均内阻水平， 对测试数据要求较高。
混合模式评估
为了提高评估精度， 可结合多种模式策略进行评估。 例如， 可以将基于实际容量和相对容量的评估相结合， 或将基于初始内阻和最大内阻的评估相结合。
容量退化
锂离子电池的典型容量退化率在每年2%~5%左右。
随着电池的循环充放电， 其容量会逐渐下降。 电池老化后， 其可用的容量会降低， 导致续航时间缩短。
自放电率
锂离子电池的典型自放电率在每天0.1%~0.5%左右。
自放电是指电池在存储过程中缓慢放电的现象。自放电率会影响电池的储存寿命。
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