容量特性評估

數(shù)據(jù)采集: 收集電池在不同充放電深度 (DOD) 下的容量數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)來源可以是電池測試系統(tǒng)、 電池管理系統(tǒng) (BMS) 或其他數(shù)據(jù)采集設(shè)備。

數(shù)據(jù)預(yù)處理: 對原始容量數(shù)據(jù)進行預(yù)處理， 包括去除噪聲、 平滑數(shù)據(jù)、 插值缺失數(shù)據(jù)等。

特征提取: 從預(yù)處理后的容量數(shù)據(jù)中提取與電池健康狀態(tài)相關(guān)的特征。 常見特征包括：

實際容量：電池在特定放電條件下所能放出的實際電量。

相對容量：電池實際容量與額定容量之比。

最大放電電流：電池在能夠維持穩(wěn)定電壓的情況下所能提供的最大放電電流。

特征分析: 建立容量特征與電池健康狀態(tài)之間的關(guān)系模型。 常用方法包括統(tǒng)計分析、 機器學習等。

SOH評估: 利用建立的關(guān)系模型， 估算電池的健康狀態(tài) (SOH)。

自放電特性評估

數(shù)據(jù)采集: 在恒溫恒壓條件下， 記錄電池在不同SOC下的電壓衰減曲線。

數(shù)據(jù)預(yù)處理: 對原始電壓衰減曲線進行預(yù)處理， 包括去除噪聲、 平滑數(shù)據(jù)等。

特征提取: 從預(yù)處理后的電壓衰減曲線中提取自放電率等特征。

特征分析: 建立自放電率與電池健康狀態(tài)之間的關(guān)系模型。 常用方法與容量特性評估相同。

SOH評估: 利用建立的關(guān)系模型， 估算電池的健康狀態(tài) (SOH)。

內(nèi)阻特性評估

數(shù)據(jù)采集: 收集電池在不同SOC和不同溫度下的內(nèi)阻數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)來源與容量特性評估相同。

數(shù)據(jù)預(yù)處理: 對原始內(nèi)阻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理， 包括去除噪聲、 平滑數(shù)據(jù)等。

特征提取: 從預(yù)處理后的內(nèi)阻數(shù)據(jù)中提取與電池健康狀態(tài)相關(guān)的特征。 常見特征包括：

初始內(nèi)阻：電池在開始放電時的內(nèi)阻值。

最大內(nèi)阻：電池在放電過程中出現(xiàn)的最大內(nèi)阻值。

平均內(nèi)阻：電池放電過程中內(nèi)阻值的平均值。

特征分析: 建立內(nèi)阻特征與電池健康狀態(tài)之間的關(guān)系模型。 常用方法與容量特性評估相同。

SOH評估: 利用建立的關(guān)系模型， 估算電池的健康狀態(tài) (SOH)。

實際工作場景中的模式策略

容量特性評估

基于實際容量的評估: 簡單易行， 精度相對較低。

基于相對容量的評估: 精度較高， 需額外額定容量數(shù)據(jù)。

基于最大放電電流的評估: 反映電池功率性能， 需較高測試設(shè)備要求。

自放電特性評估

基于自放電率的評估: 簡單易行， 需恒溫恒壓條件。

內(nèi)阻特性評估

基于初始內(nèi)阻的評估: 簡單易行， 對測試條件要求較高。

基于最大內(nèi)阻的評估: 反映電池最大內(nèi)阻值， 需額外放電測試。

基于平均內(nèi)阻的評估: 反映電池平均內(nèi)阻水平， 對測試數(shù)據(jù)要求較高。

混合模式評估

為了提高評估精度， 可結(jié)合多種模式策略進行評估。 例如， 可以將基于實際容量和相對容量的評估相結(jié)合， 或?qū)⒒诔跏純?nèi)阻和最大內(nèi)阻的評估相結(jié)合。

容量退化

鋰離子電池的典型容量退化率在每年2%~5%左右。

隨著電池的循環(huán)充放電， 其容量會逐漸下降。 電池老化后， 其可用的容量會降低， 導致續(xù)航時間縮短。

自放電率

鋰離子電池的典型自放電率在每天0.1%~0.5%左右。

自放電是指電池在存儲過程中緩慢放電的現(xiàn)象。自放電率會影響電池的儲存壽命。

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