BMS（電池管理系統）第五課 ——核心！！！SOH算法開發

SOH definition

• No clear definition

• Strong application oriented

• Factors reflect SOH

  • Capacity

  • Internal resistance

• Self-discharge rate

• USABC standards

  • C <=0.8*Cnominal

  • R >=1.5*Rnominal

• 化學原因：

  • 鋰枝晶

  • 結構坍塌

  • 活性物質變少

  • 道路受阻

在線容量估計：最小二乘法

Blue:Estimation only if well conditioned

Red:Estimation by TSVD

Green:Estimation by restricting current offset

SOH=C/Cnom x 100%

在線DCR估計

• Purpose

• Internal Impedance indicates

  • Power capability

  • State of health (SOH)

• Internal Impedance consists of

Ohmic

• Polarization

  • Electrochemical

  • Concentration

• DCR Result

  • Left figure shows current in cycle

  • Right figure shows algorithm convergence

非在線估計方法：累積吞吐量法

主要原理為：計算電池當前的累積總充放電電量，然后折算為電池的等效吞吐量（主要根據充放電電流和工作溫度進行修正折算），然后計算得出電池的等效循環次數N，再根據電池當前已歷經的循環次數N，來判斷出電池目前的壽命狀態SOH。

1. SOH~循環次數N的基礎database

2. 當前電池的等效循環次數Nk

3. 根據Nk獲得當前SOH狀態

4。 應用SOH更新“敏感”參數

非在線估計方法： Smart充電法

主要原理為：在充電的過程中加入一個特殊的充電脈沖，用來測量電池當前的內阻。如果我們前期

能根據實驗標定出一個基礎的“內阻~SOH” database，那么就可以根據測得的電池內阻去獲取電池

當前的SOH狀態。

1. 基礎SOH~內阻database
2. smart充電獲得當前內阻
3. 根據內阻查得當前SOH狀態
4. 應用SOH更新“敏感”參數

非在線估計方法：快充法

主要原理為：在電池的整個壽命期間，其快速充電的電流 I 以及充電截止電壓Umax都是恆定的；這樣就會致使電池，（假如電池都是從SOC為0的空電狀態下開始快速充電），在不同的壽命狀態（SOH）下，其最終充入總電量是不同的。那么我們就可以根據本次充電充入的電量來判斷電池當前的SOH狀態。

SOH~快充充入電量的基礎database

1. 本次快充充入的電量Qk
2. 根據Qk獲得當前SOH狀態
3. 應用SOH更新“敏感”參數

老化修對EKF的幫助

1. 明確需要進行老化修正的變量，基本原則為：相關研究和實驗表明其對電池老化較為敏感，需要進行老化修正。在本算法中，根據實驗經驗，暫定需要修正的變量主要有：電池實際容量C， SOC-OCV曲線，模型參數R1/C1和R2/C2等。

2. 建立待修正變量的基礎database，即SOH~待修正變量的database（這些database可通過相關實驗來獲得，然后在matlab中同樣以Look_Up_Table實現）。

3. 最后參數修正過程（初期可每三個月修正一次，在老化后期應加快修正頻次）：

   1. 通過標准變量倒推得到SOH值
   2. 查SOH~待修正變量的database
   3. 獲取並給待修正變量賦修正后值