基于SOC-OCV曲线特征的SOH估计方法研究

作者：刘轶鑫; 张頔; 李雪^*; 韩智强

来源：汽车工程, 2019, 41(10): 1158-1163.

DOI：10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.010.008

• 锂离子电池
• SOH估计
• 电池老化
• SOC-OCV建模

电池的健康状态估计(state of health, SOH)是锂离子电池管理系统中的状态参数之一,影响电池荷电状态估计(state of charge, SOC)和峰值功率估计(state of power, SOF)的精度。本文中通过追踪SOC-OCV(open circuit of voltage, OCV)曲线特征的衍变规律,从热力学的角度提出了全新的SOH估计方法。利用三元锰酸锂复合材料为正极的锂离子电池循环寿命实验数据构建SOH与SOC-OCV曲线特征参数之间的关系,并验证所提SOH估计方法的精度。实验结果表明:SOH从100%衰退到50%,SOH估计精度在±1.5%以内。

• 单位
  北京新能源汽车股份有限公司; 中国第一汽车股份有限公司