作者特稿︱快速锂离子电池健康状态的预测方法

摘要

河北工业大学人工智能与数据科学学院、省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室的研究人员郭永芳、黄凯、李志刚，在2019年第19期《电工技术学报》上撰文（论文标题为“基于短时搁置端电压压降的快速锂离子电池健康状态预测”），提出一种以搁置10分钟内端电压压降信息为健康因子表征锂离子电池最大可用容量，进行电池健康状态估计的方法。

相比传统方法，本文提出的健康因子能够快速预测电池健康状态，获取时不需要对电池进行额外放电处理，不限制电池的运行工况。实验结果表明，本文提出的方法能够获得高精度电池健康状态估计结果。

电池管理系统负责管理电池，避免出现电池过充、过放、温度异常等状况。实际应用中，电池的退化会直接影响管理系统对荷电状态和峰值功率估计的准确性，进而影响电池组的性能，甚至引发安全性问题，需要进行健康状态预测以及安全预警。

近年来，国内外学者对锂离子电池健康状态做了大量研究工作，指出在实际应用中，电池的退化会引发电池可用容量以及阻抗等多种参数的变化。本文主要关注了基于容量退化的方法。

容量直接测量法需要在规定的温度下，利用规定的工况进行完全充放电操作，简单、直接，但不适于实际应用。基于开路电压的方法，根据一段时间的充放电容量和荷电状态的变化可以得到电池的最大可用容量。其问题主要在于，电池长时间搁置后才能测量开路电压值。改进的方向主要是缩短开路电压获取时间及提高荷电状态估计精度。

容量增量分析和差分电压分析法，通过研究电池电化学特性进行健康状态估计。容量增量曲线和差分电压曲线上峰值点的位置和幅值能够反映锂离子电池的退化程度。然而，为了精确获得峰值位置和幅值，此类方法通常需要利用恒流小电流充放电形式得到一个较大范围（至少包含峰值电压）的电压曲线。

另一种常用的方法是数据驱动法。此类方法旨在通过分析锂离子电池特性数据，找到能够表征电池退化的特征，然后建立此种特征与健康状态之间的关系。有研究者提出利用放电寿命实验中等时压降进行健康状态预测，其需要在特定放电工况下进行。有研究者提出以锂电池模型参数辨识得到的欧姆内阻、极化内阻和极化电容的变化指示电池健康状态。然而，模型参数辨识的结果受模型精度、参数辨识方法、电池运行的环境工况和运行工况等因素的影响。

总之，表征锂离子电池健康状态的健康因子多数是在特定运行工况下获得，这将导致实际运行中，健康状态预测方法鲁棒性差或需要在特定工况下对电池进行操作获取相关健康因子。此外，电池的容量衰退会造成电池热力学和动力学特性的变化，其直接外在体现为电池容量衰退将会造成开路电压的变化。

基于上述分析，论文提出一种新的、用端电压压降信息表征锂离子电池寿命的健康因子。并利用多种神经网络算法建立健康因子和寿命状态之间的关系。实验结果表明，论文提出的健康因子能够有效地预测电池可用容量和健康状态。此外，该健康因子容易获取，并对电池运行工况具有较强的鲁棒性。

图4  端电压压降

图6 不同搁置时间端电压压降变化情况

图8  预测结果

总结

论文在分析现有锂离子电池健康状态和寿命预测方法的基础上，结合电池寿命实验数据及开路电压特性，提出一种无损的，即无需对电池进行放电处理，仅利用满电搁置期间短时端电压压降相关信息表征电池健康状态的方法。

论文分析了难以精确实现将电池充放电至某个特定荷电状态的原因，基于此，论文提出通过将电池充放电到某个特定电压来获取相关健康因子参数。

论文利用多种神经网络预测方法对端电压压降与可用容量建模，在分析预测结果精度的基础上，提出一种加权混合神经网络模型，结果表明，利用所建立的模型对可用容量进行预测，平均相对误差在1%以内，精度较高。

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