怎么样快速预测锂离子电池健康状态

电池管理系统负责管理电池，防止出现电池过充、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，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。本文重要关注了基于容量退化的方法。

容量直接测量法要在规定的温度下，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。其问题重要在于，电池长时间搁置后才能测量开路电压值。改进的方向重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点，然后建立此种特点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，其要在特定放电工况下进行。有研究者提出以锂离子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。