[发明专利]一种基于能量对锂电池健康状态的估计方法

说明书

本发明涉及一种基于能量对锂电池健康状态估计的方法。包括：S1：基于能量对SOH进行定义；S2：对电池样本进行全区间SOC充放电循环测试；S3：根据单次释放的能量，得到可用能量随循环次数的关系曲线，计算累计剩余能量，由定义算得SOH作为基准值；S4：线性曲线中的E_NK’用原真实曲线实际值E_NK进行替代，结合相似三角形原理找到能量与SOH的关系式；S5：在原线性曲线的基础上对其进行改进，找到可使(E‑E’)的误差达到局部极小值的新曲线，在已知部分数据的情况下，通过插值法确定不同可用能量的N值，由N值对应原能量E_NK，线性曲线向上平移获得新曲线；S6：调整后的曲线带入能量与SOH关系式求得SOH。

技术领域

本发明属于锂离子电池技术领域，具体涉及一种基于能量对锂电池健康状态的估计方法。

背景技术

随着经济的高速发展，引起了社会巨大的能源消耗，为了解决能源短缺、环境污染的社会危机，发展新能源已显得刻不容缓，新能源汽车的研究也随之日渐发展。大力发展新能源汽车，建设安全、高效、清洁、经济、稳定的能源消费结构是实现社会可持续发展的重要举措。锂离子电池因其具有自放电率低、能量密度高、循环寿命长、无记忆效应等显著优势，被广泛运用于电池储能领域方面，成为新能源汽车系统的关键技术之一。随着电动汽车使用数量的日益增加，能够准确预测电池的健康状态(SOH)成为人们密切关注的焦点，迄今为止，SOH的衰退轨迹预测仍是现阶段研究的难点。

对电池SOH常用的估计方法有定义法、电化学阻抗谱分析法、智能算法等，其中电化学阻抗谱分析法需采集电池内部参数需要专用设备对不同频率下的电池交流阻抗谱进行分析，参数分析过程复杂。智能算法主要有卡尔曼滤波法、粒子滤波法、支持向量机和人工神经网络法等，这些方法对于模型的精度要求都比较高，需要大量的数据进行算法分析。故而在研究中以电池不同的特征参数来定义SOH的方法值得进行深入研究。迄今为止，对于SOH的定义还没有严格的规定，目前存在多种角度来对电池SOH进行研究的方法，运用其不同的特征参数来表征电池的健康状态，比如：容量角度、内阻角度以及功率角度等等，但这些参数都不能直接反映出电动汽车的续驶里程，故而本发明提出了一种新型的估计电池健康状态的方法，主要基于能量参数表征电池健康状态进而对SOH进行估计，具有较高的可行性和优越性。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于能量对锂电池健康状态的估计方法，其技术方案如下：

一种基于能量对锂电池健康状态的估计方法，包含以下步骤：

步骤1：基于能量对SOH进行定义，以累计剩余能量∑E_R与全生命周期累计能量∑E_Total的比值来表征电池SOH；

步骤2：对电池样本进行全区间SOC充放电循环测试，记录单次释放的容量、能量，容量衰退到初始值的70％，实验截止；

步骤3：根据单次释放的能量，得到可用能量随循环次数的关系曲线E＝f(N)作为真实曲线，计算累计剩余能量，使用步骤1中对SOH的定义进行计算，得到SOH作为基准值，与SOH的估计值进行对比分析；

步骤4：运用以直代曲思想线性化真实曲线，得到线性曲线，线性曲线中的E_NK’用真实曲线中的实际值E_NK进行替代，结合数学相似三角形原理找到能量与SOH的关系式；

步骤5：在步骤4所述的线性曲线的基础上进行改进，找到使(E-E’)的误差△E达到局部极小值的新曲线，在已知部分循环次数所对应的能量数据的情况下，通过插值法确定不同可用能量的N值，由N值对应原能量E_NK，线性曲线上平移(E_NK-E_NK’)/2获得新曲线；

步骤6：将新曲线再次带入能量与SOH的关系式，求得SOH。

在上述方案的基础上，步骤1具体包括如下步骤：