基于精度 SoH 估计的锂离子电池剩余使用寿命预测

快速阅读: 《Nature.com》消息，通过NASA锂电池实验数据验证了MPF在寿命预测中的有效性。结果显示，随着循环次数增加，输出电压曲线向左偏移且斜率增大，老化程度越高，电压下降越明显。遗传算法获得的电化学参数用于评估电池老化趋势，结果显示估算误差保持在4%以内。因此，该方法能有效提高电池寿命预测的准确性与效率。

随后，通过NASA锂电池实验数据验证了MPF在寿命预测中的有效性，主要使用B0005、B0006、B0007和B0018电池的电流、电压和健康状态（SoH）数据。图3c展示了单个电池在不同循环次数下的输出电压曲线。可以看出，随着循环次数的增加，输出电压曲线向左偏移，释放相同电量时斜率增大，老化程度越高，电压下降越明显，这也是根据输出电压估算SoH的关键。

图3d展示了四种电池的老化趋势，它们之间存在显著差异，表明获取电池单元历史SoH数据的重要性。通过遗传算法获得电池的电化学参数。图4和图5表示四块电池SoH的测量值和估算值。可以看出，SoH的测量值波动较大，这是由于放电过程操作不严格或测量仪器误差造成的。尽管SoH的测量值不够准确，但SoH衰减的整体趋势符合实际情况。

此外，SoH的估算值与测量值的变化趋势非常一致，估算误差保持在4%以内，这表明本文提出的SoH估算算法具有可靠的精度。因此，可以用实时SoH估测值替代SoH测量值，以避免只有在完成放电后才能准确获得电池SoH的问题，从而提高电池寿命预测的效率。

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