基于實(shí)車運(yùn)行數(shù)據(jù)的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)

準(zhǔn)確估計(jì)鋰離子電池健康狀態(tài)(State of health，SOH)對(duì)電動(dòng)汽車安全管理具有重要意義，針對(duì)實(shí)車數(shù)據(jù)存在電池狀態(tài)不完整、工況復(fù)雜、數(shù)據(jù)質(zhì)量差的問題，該文提出面向?qū)嵻嚁?shù)據(jù)的多工況健康因子提取SOH 聯(lián)合估計(jì)方法。首先，提出實(shí)車運(yùn)行數(shù)據(jù)工況重構(gòu)方法，將數(shù)據(jù)劃分為行駛片段和充電片段，降低電池工況復(fù)雜性。然后，分別構(gòu)建行駛工況和充電工況的SOH評(píng)價(jià)模型用于SOH估計(jì)。對(duì)于行駛工況，選擇內(nèi)阻作為SOH評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過等效電路模型辨識(shí)內(nèi)阻參數(shù)，基于 Auto-LightGBM的電池內(nèi)阻建模方法估算SOH；對(duì)于充電工況，選擇容量作為SOH 評(píng)價(jià)指標(biāo)并通過提取恒流充電片段計(jì)算電池容量，再提取容量的影響特征，建立容量模型并估計(jì)電池SOH。結(jié)果表明，基于內(nèi)阻和容量的建模方法平均絕對(duì)百分比誤差均小于9%。最后，建立結(jié)合充電與放電的SOH綜合評(píng)價(jià)模型，提出融合充放電片段的電池SOH聯(lián)合估計(jì)方法，基于實(shí)車運(yùn)行數(shù)據(jù)的SOH誤差在2%以內(nèi)，并在實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和多輛實(shí)車數(shù)據(jù)上驗(yàn)證方法的可靠性和適應(yīng)性。

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