新能源汽車電池SOH 計算方案PPT課件

1、SOH的定義SOH的定義 由于電池長期使用必然發(fā)生老化或劣化，因而必須估計電池的健康狀況(State-of-Health,SOH )，也稱為壽命狀態(tài)，也有的稱為老化情況、劣化程度或者落后電池，文獻中叫法不一，但表達的意思基本上是一樣的。 電池SOH的標(biāo)準(zhǔn)定義是在標(biāo)準(zhǔn)條件下動力電池從充滿狀態(tài)以一定倍率放電到截止電壓所放出的容量與其所對應(yīng)的標(biāo)稱容量的比值，該比值是電池健康狀況的一種反映。該定義適合描述純電動汽車的健康狀況，因為純電動汽車應(yīng)用基本上是全充全放，每個充放電循環(huán)后便于相互比較。 簡單來講，也就是電池使用一段時間后某些直接可測或間接計算得到的性能參數(shù)的實際值與標(biāo)稱值的比值，用來判斷電池健康

2、狀況下降后的狀態(tài)，衡量電池的健康程度，其實際表現(xiàn)在電池內(nèi)部某些參數(shù)(如內(nèi)阻、容量等)的變化上。根據(jù)電池特征量定義電池健康狀狀況的方法如下:第1頁/共39頁SOH的定義(1)從電池剩余電量的角度定義SOH: 其中, 為電池當(dāng)前可用的最大電量， 為電池未使用時的最大電量。 (2)從電池(能量釋放)啟動功率的角度定義SOH: 其中， 為電池實時放出的啟動功率， 為1OO%SOC時所預(yù)測的電池放出的啟動功率， 為電動汽車需要的最小啟動功率。第2頁/共39頁SOH的定義(3)從電池容量的角度定義SOH: (4)從電池內(nèi)阻的角度定義SOH: 其中， 為電池壽命終結(jié)時的電池內(nèi)阻， 為電池出廠時的內(nèi)電阻,R為

3、電池當(dāng)前狀態(tài)下的內(nèi)阻。 其中， 為測量容量， 為電池標(biāo)稱容量。第3頁/共39頁SOC與SOH的關(guān)系 一般情況下，SOC描述的是電流參數(shù)的短期變化，SOH描述的是長期變化。SOH的測量不需要連續(xù)進行，對多數(shù)情況只要定期測量就夠了，測量的周期取決于不同應(yīng)用。SOH測量外推法可以預(yù)測電池的壽命，但是，也會突發(fā)電池故障，是難以預(yù)料的。為了測定電池的健康狀態(tài)，必須知道實際的SOC，或者必須在相同的SOC下測量SOH.第4頁/共39頁SOH的測量方法綜述 SOH以百分比的形式表現(xiàn)了當(dāng)前電池的容量能力，對一塊新的電池來說，其SOH值一般是大于100%的，隨著電池的使用，電池在不斷老化，SOH逐漸降低，在IE

4、EE標(biāo)準(zhǔn)1188-1996中有明確規(guī)定，當(dāng)動力電池的容量能力下降到80%時，即SOH小于80%時，就應(yīng)該更換電池。目前有以下幾種SOH估算的方法： (1)(1)直接放電法: 想要知道電池的SOH最直接的方法是讓單體電池實際放電一次，測試放出的電量。目前利用負載對單體電池SOH評價是業(yè)內(nèi)唯一公認(rèn)的可靠方法。 但這種方法也存在一些缺點:需要離線測試電池的SOH，這對車用動力電池來說實現(xiàn)困難;測試負載較笨重，操作不方便;若用O.1C倍率放電，放電過程大概需要10個小時，測試時間太長。第5頁/共39頁SOH的測量方法綜述的測量方法綜述 (2) (2)內(nèi)阻法: 主要是通過建立內(nèi)阻與SOH之間的關(guān)系來估算

5、SOH，大量論文都己說明了電池內(nèi)阻和SOH之間存在確定的對應(yīng)關(guān)系，可以簡單的描述為:隨電池使用時間的增長，電池內(nèi)阻在增加，將影響電池容量，從而可以估算SOH。上海同濟大學(xué)做過類似研究，認(rèn)為SOH與內(nèi)阻是對應(yīng)變化的，對SOH進行了如下重新定義:newRoldRnowR 其中， 代表電池當(dāng)前的歐姆內(nèi)阻， 代表電池出廠時的歐姆內(nèi)阻， 代表當(dāng)電池容量下降到80%時電池的內(nèi)阻。此時，SOH分布在0-100%之間，一塊新電池的SOH為100%，報廢電池的SOH為0。 第6頁/共39頁SOH的測量方法綜述的測量方法綜述 這種方法也存在一些缺點:經(jīng)研究當(dāng)電池容量下降了原來的25%或30%后，電池內(nèi)阻才會有較明

6、顯的變化，而標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定當(dāng)電池容量下降到80%時電池就應(yīng)該被更換，所以想要通過這種方法實時估算電池的SOH難度較大，而且電池內(nèi)阻很小，一般是毫歐級，屬于小信號，要想準(zhǔn)確測量電池內(nèi)阻也比較困難。目前這種方法還沒有得到實際的應(yīng)用。 (3) (3)電化學(xué)阻抗分析: 它是一種較復(fù)雜的方法，其主要思想是向電池施加多個正弦信號，這些信號的頻率是不同的，然后運用模糊理論對己采集到的數(shù)據(jù)信息分析，預(yù)測電池的當(dāng)前性能。 用此方法之前，需要做大量的數(shù)據(jù)采集與分析，以獲取此款電池的特性，而且還需要較扎實的關(guān)于阻抗及阻抗譜的理論知識，除此之外造價也較為昂貴。第7頁/共39頁SOH的測量方法綜述的測量方法綜述(4)(4)

7、模型法: : 這種方法的主要思想是分析電池內(nèi)部所發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)，以此為基礎(chǔ)建立電池的模型，用此模型來計算電池容量的衰減，來得出電池的SOH。當(dāng)量子力學(xué)這一學(xué)說應(yīng)用到化學(xué)動力學(xué)之后，化學(xué)反應(yīng)這一微觀過程有了新的論證，從而形成了過渡狀態(tài)理論，如艾林方程: 其中，M表示電池容量的衰減量;t表示電池的使用時間，在動力電池系統(tǒng)中可以用充放電的循環(huán)次數(shù)來表征; 表示活化焓; 表示活化嫡;h表示普朗克常數(shù);K表示波爾茲曼常數(shù);R表示摩爾氣體常數(shù); 表示標(biāo)準(zhǔn)濃度。HSC第8頁/共39頁SOH的測量方法綜述的測量方法綜述 這種方法需要認(rèn)真分析電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)，并知道電池一些固有參數(shù)，如活化燴，活化嫡等，而且運用

8、之前也需要做大量關(guān)于電池壽命的試驗，試驗量大。目前來說此種方法難度較大，耗時較長，對于本課題來說并不適合。（6 6）電壓曲線模型法 這種方法的優(yōu)點是:建模簡單不需要做大量的試驗;也不需要電池的一些固有參數(shù);成本低;估算精確，因此本文采用這種方法對電池的SOH進行估算。估算的具體步驟及實現(xiàn)方法將在下文中具體闡述。 目前，純電動汽車動力電池SOH的估算大多數(shù)在電池管理系統(tǒng)中實現(xiàn)，電池SOH的估算作為電池管理系統(tǒng)的一個功能模塊。因此本文介紹電池管理系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀。第9頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 電壓曲線擬合法相對于目前其他估算電池健康度的方法而言，具有運算量小、成本低、易實

9、現(xiàn)等特點，而存在的不足就是通用性較差，根據(jù)電壓曲線擬合法所建立的估算SOH的模型僅適用于這一型號的鋰離子動力電池，換句話說就是，如果車上換了一批新的型號的電池，就要重新建立估算模型，這種模型的建立過程并不復(fù)雜。因此，綜合考慮現(xiàn)有實驗條件與各方法的優(yōu)缺點，選用電壓曲線擬合的方法來估算電池的SOH，電壓曲線擬合法估算SOH的原理框圖如下： 第10頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH下面以鋰離子電池為例闡述估算SOH的過程：第11頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH鋰離子電池充放電特性及循環(huán)特性分析 純電動汽車動力電池在使用過程中，隨著電池的老化，也就

10、是容量的衰減，動力電池在充放電過程中所表現(xiàn)出來較為直接的現(xiàn)象就是:在大電流充電或放電時，電池的端電壓會急劇的升高或下降。電壓曲線擬合法就是利用不同健康度下的電池充入或放出相同電量時，會有不同的電壓表征這一特點，來估算電池當(dāng)前的SOH。 對環(huán)宇200Ah的磷酸鐵鋰單體動力電池進行充放電循環(huán)試驗，試驗所用到的設(shè)備有東莞宏展恒溫箱以及寧波拜特電池測試系統(tǒng)。 電池測試系統(tǒng)的功能是，按照之前設(shè)置好的流程對電池進行充放電循環(huán)試驗，與此同時，每隔一段時間記錄單體電池的電流、電壓、能量、容量和溫度等。恒溫箱的功能是能讓電池保持一個恒溫的狀態(tài)，將要測試的單體電池放入恒溫箱中，設(shè)定需要的溫度。第12頁/共39頁電

11、壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 目前，應(yīng)用于純電動汽車的充電方式有三種:恒壓充電、恒流充電以及先恒流充電再恒壓充電，常用的就是第三者先恒流再恒壓。 本次循環(huán)試驗就是用的先恒流充電，再恒壓的充電方式，用200A電流對電池進行恒壓充電，直到電池兩端電壓上升到3.9V時，再用3.9V電壓對電池進行恒壓充電，直到電池充電電流下降到20A時，認(rèn)為電池充滿，也可根據(jù)恒壓充電的時間來結(jié)束電池的恒壓充電。電池溫度設(shè)定為常溫25。 在上述情況下，單體電池一共循環(huán)充放電進行了448次，每次循環(huán)電池的數(shù)據(jù)都做了詳細記錄，以便以后使用。第13頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 220Ah環(huán)宇電池部分循環(huán)

12、數(shù)據(jù)第14頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH充放電特性分析 隨著電池循環(huán)實驗的進行，電池容量會逐漸衰減，也就是說，電池的SOH會逐漸下降，在這個過程中電池充電電壓曲線與電池放電會產(chǎn)生相應(yīng)的變化。下圖就是不同SOH下電池的充電電壓曲線。分別是循環(huán)55,105, 206, 305, 405次時的充電電壓曲線第15頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 圖中橫坐標(biāo)代表的是充電時的時間，縱坐標(biāo)代表的是電池兩端的電壓。由圖可知，隨著電池容量的衰減，電池充電電壓曲線會發(fā)生變化，但總體的變化趨勢不變。對于電池的放電電壓曲線，也是這種情況，如圖所示。分別是循環(huán)55, 105, 206, 3

13、05, 405、次時的放電電壓曲線第16頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 因此可知，不論是電池的充電電壓曲線，還是放電電壓曲線，都可以用來估算電池的SOH，但考慮到電動汽車在運行過程中工況比較復(fù)雜，放電電流、溫度等其工作情況較為復(fù)雜，而電池充電時其工作工況較為穩(wěn)定，因此選用電池的充電電壓曲線來估算電池的SOH。循環(huán)特性分析 從整個循環(huán)過程來看，需要注意兩點，第一點就是電池循環(huán)充放電次數(shù)與電池SOH之間的關(guān)系，如下圖所示。第17頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH電池SOH與循環(huán)次數(shù)之間的關(guān)系第18頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 由圖中可以看出，電池循環(huán)前

14、期，隨著循環(huán)次數(shù)的增加，電池的SOH緩慢下降，當(dāng)循環(huán)試驗進入到后期，隨著循環(huán)次數(shù)的增加，電池的SOH會有較大程度的下降，其中，前面波動較大是由于新電池剛開始充電時性能不穩(wěn)定造成的。后期會根據(jù)這一規(guī)律，用電池的SOH來預(yù)測電池的剩余循環(huán)次數(shù)。 第二點就是在電池在充電時，先恒流充電后恒壓充電，由實驗結(jié)果可知，不論電池的SOH為多少，其恒壓充電所沖入的容量幾乎不變，如圖所示。恒壓充電容量與循環(huán)次數(shù)的關(guān)系第19頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 曲線前面波動較大，同樣是由新電池的不穩(wěn)定造成的，當(dāng)曲線穩(wěn)定后，恒流充電的容量會在10-12Ah的范圍內(nèi)波動，近似認(rèn)為電池恒流充電所沖入的容量是不隨

15、SOH的變化而變化的，是恒定不變的。因為恒壓充電時，電池電壓是保持不變的，因此用電壓曲線擬合法估算SOH時，恒流充電的這一段要等效轉(zhuǎn)化為橫流充電，在后期轉(zhuǎn)化時就要用到這一現(xiàn)象。電壓曲線擬合法估算SOH的算法 首先，將電池充電電壓曲線歸一化，并將不同SOH的歸一化后的充電電壓曲線放入同一坐標(biāo)軸，然后選取居中的一條曲線作為基準(zhǔn)曲線，并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合這條曲線，最后根據(jù)這條基準(zhǔn)曲線來估算電池的SOH。第20頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH電池充電電壓曲線的歸一化 實際上，通過觀察電池充電時的電壓隨時間變化的曲線，我們可以知道電池的充電電壓曲線的形狀是非常相似的，因此我們可以采用尺度

16、變換的方法，將電池的充電電壓曲線歸一化，如右圖所示，第105次循環(huán)歸一化后的電池充電電壓曲線第21頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 歸一化的過程就是，記電池開始充電的電壓Ve的時刻為Te，記電池充電時的截止電壓VP的時刻為TP，記電池充電結(jié)束時的電壓Vt的時刻為Tt，其中VP與Vt相等。記恒壓充電所沖入的容量為Ce，選Ve為電壓軸的起點，VP為電壓軸的終點，用VP-Ve將電壓軸歸一化。將恒壓充電的容量等效轉(zhuǎn)化為恒流充電的時間Tw,，如式(3. 2)所示，用TP一Te + Tw,將時間軸歸一化，歸一化過程如式 (3.1), (3.3)所示。第22頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電

17、池的SOH 將充電電壓曲線歸一化后，充電時間與充電電壓都從0開始，充電電壓到1結(jié)束，充電時間由于恒壓段充電的原因到不了1。經(jīng)過這樣的處理，電池充電過程的開始與結(jié)束這兩端都被約束起來了。 電池在不同情況下的充電電壓曲線在經(jīng)過歸一化處理后，表現(xiàn)出了較好的一致性，并且對環(huán)境溫度、充電倍率在小范圍內(nèi)的變化不太敏感。因此通過對電壓曲線的歸一化就能夠得到電池的實際充電電壓曲線，從而較為準(zhǔn)確的估算電池的SOH。第23頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 采用比較歸一化后曲線所包圍面積的方法，評估不同循環(huán)次數(shù)下(不同SOH)下的充電電壓曲線歸一化后的一致性程度。由于循環(huán)試驗所采集的電池充電數(shù)據(jù)是分散

18、的，不是連續(xù)的，因此在計算曲線所包圍的面積時，可以用線性插值的方法，這種方法即方便又較為準(zhǔn)確。因此計算面積公式如下所示:基準(zhǔn)充電電壓曲線的選取 根據(jù)上面的公式，就可以計算出不同SOH時，電池充電電壓曲線歸一化之后所包圍的面積，然后就可以選取面積居中的曲線作為基準(zhǔn)曲線。此外，也可以用面積的方法來評價歸一化曲線一致性的好壞。第24頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH BP(即Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種誤差信號沿反向傳播，工作信號沿正向傳播并含多層神經(jīng)元的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文主要利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能逼近任意的非線性函數(shù)這一特點，對電池的充電電壓曲線作曲線回歸。相比于數(shù)學(xué)

19、方法中其他的非線性回歸方法而言，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有精度高、方法簡便等優(yōu)點，而如果運用數(shù)學(xué)中其他的非線性回歸方法就需要:首先根據(jù)已知曲線構(gòu)建非線性數(shù)學(xué)模型，然后將非線性模型線性化并求解，而精度受所構(gòu)建模型的影響，根據(jù)電池充電特性可知，數(shù)學(xué)模型可能會用到分段函數(shù)，使問題復(fù)雜化。由于本文所研究的SOH的估算方法會應(yīng)用到遠程監(jiān)控系統(tǒng)中去，而遠程監(jiān)控系統(tǒng)所用的組態(tài)王能夠與matlab聯(lián)合計算，因此本文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合電池充電電壓曲線。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，簡稱ANNs)是一種模擬生物大腦神經(jīng)突觸連接的結(jié)構(gòu)而建立的用于信息處理的數(shù)學(xué)模型。一個完整的神

20、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由許多神經(jīng)元(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成單元)互相連接組成的，神經(jīng)元是一種具有多輸入、單輸出的基本單元，其結(jié)構(gòu)如下圖所示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合基準(zhǔn)曲線第25頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH人工神經(jīng)元模型 圖中Xj(j=l,2,.,n)功為神經(jīng)元的輸入信號，yi為輸出信號，si為外部輸入信號，i為神經(jīng)元的閥值，ui為神經(jīng)元內(nèi)部的狀態(tài)，wji為神經(jīng)元輸入信號的權(quán)重值。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，上述模型可用下式表示: 第26頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 當(dāng)神經(jīng)元內(nèi)部沒有設(shè)定狀態(tài)時，可使yi=ui；h=f，選用Sigmoid函數(shù)，其表達式如下所示: 一個單獨的神經(jīng)元并沒有實際

21、意義，只有將大量的神經(jīng)元按一定規(guī)律連接起來，才能實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信息處理的功能，并體現(xiàn)出其優(yōu)越性。 多層向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示，其中神經(jīng)元排列形式為分層分布，以形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的輸入層、輸出層以及中間的隱含層，且每層神經(jīng)元只會將前一層的輸出作為輸入。神經(jīng)元節(jié)點分為輸入單元與計算單元兩類，信號經(jīng)過前一層網(wǎng)絡(luò)處理后，再傳輸?shù)较乱粚泳W(wǎng)絡(luò)，整個過程并不存在反饋信號。第27頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法采用最小均方差的方法，其學(xué)習(xí)過程分為兩種，分別為正向傳播學(xué)習(xí)過程和反向傳播學(xué)習(xí)過程。正向傳播學(xué)習(xí)過程中，信號首先經(jīng)輸入層進入隱含層，經(jīng)過隱含層的處理再傳向

22、輸出層。若輸出結(jié)果與期望值不符，則誤差將會沿著之前的路徑反向傳播，在此過程中逐步更改每個神經(jīng)元的權(quán)值，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值與期望值之間的誤差達到最小。多層向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)圖 本文將使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合電池電壓、內(nèi)阻等數(shù)據(jù)的曲線，所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是先經(jīng)過離線訓(xùn)練然后在線使用的。由于所要擬合曲線都相對較為簡單，因此本文選用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為單輸入、但隱含層、單輸出的結(jié)構(gòu)，神經(jīng)元的激活函數(shù)選用Sigmoid型，由于擬合曲線的精度將直接影響將來SOH的估算精度，因此本文隱含層中神經(jīng)元的個數(shù)選定為7，期望在盡可能短的學(xué)習(xí)時間內(nèi)達到較高的擬合精度。第28頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH

23、 本文的實驗驗證主要是考慮不同SOH、不同充電倍率、不同溫度這三點來進行的，如果電池在以上各種不同條件下進行充電實驗，且不同條件下電池歸一化后的充電電壓曲線能達到較好的一致性的話，則可以認(rèn)為曲線擬合的方法能夠用于鋰離子動力電池SOH的估算。一、不同SOH的影響 隨著鋰離子電池的使用，由于電池本身或使用不當(dāng)，會導(dǎo)致電池容量能力的衰減，電池的SOH會下降。而估算電池的SOH一個重要問題就是要面對不同的SOH，因此在不同SOH下，歸一化后曲線的一致性就更加重要。本文選用的是環(huán)宇電池循環(huán)實驗中第5, 105, 206, 305, 405次的實驗數(shù)據(jù)作驗證，此時充電電流的倍率為1C,溫度為25C。分別將

24、這幾次的循環(huán)充電電壓曲線歸一化，如下圖所示。歸一化電壓曲線精度驗證第29頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH分別是第55, 105, 206, 305, 405次循環(huán)的充電電壓歸一化曲線第30頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 由圖中我們可以看出，經(jīng)過歸一化后，不同SOH下的5條充電曲線有較好的一致性。再利用曲線包圍面積的方法，計算五條曲線所包圍的面積，結(jié)果如下表所示：不同SOH電池歸一化充電電壓曲線一致性對比分析第31頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 在上表中，將歸一化后的曲線所包圍的面積排序，選取第105次循環(huán)的充電曲線為基本曲線，其它曲線所包圍面積與基

25、本曲線相比的誤差值也在表中清楚列出，從誤差的分布規(guī)律來看，循環(huán)次數(shù)越偏離基本曲線的循環(huán)次數(shù)，其誤差就會越大，這對于不同SOH電池的估算是不利的。也就是說只有電池的SOH接近于90%時，才能較為準(zhǔn)確的估算出來，當(dāng)電池SOH偏離這一值較大時，估算誤差也會相對增加。但總體來說，曲線的一致性還算不錯。二、不同充電倍率 電池的充放電電流的大小常用電池額定容量的倍率來表示，如100Ah的鋰離子電池，按0.1C倍率充電其充電電流為10A，按1C倍率充電其充電電流為100A。由于電池電化學(xué)特性的非線性，電池的充放電電流與充放電時間的積并不是一個常數(shù)，當(dāng)用較高的倍率充放電時，電池的充放電時間會明顯縮短，因此要避

26、免使用較高的充放電率。 選用SOH為100%的環(huán)宇電池，分別用0.5C, 0.6C, 0.7C, 0.8C, 0.9C, 1C的充電倍率對其充電，記錄充電電壓曲線，環(huán)境溫度設(shè)為25C。將記錄的曲線歸一化，如下圖所示。第32頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH分別是以0. 5C, 0. 6C, 0. 7C, 0. 8C, 0. 9C, 1 C的充電倍率充電的充電電壓歸一化曲線第33頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 依然選用SOH為100%，充電率為1C的曲線為基準(zhǔn)曲線，計算各個歸一化曲線的面積，以基準(zhǔn)曲線的面積值為真值，計算其它曲線的誤差值，結(jié)果如下表所示。不同充電率電池

27、歸一化充電電壓曲線一致性對比分析第34頁/共39頁電壓曲線擬合法估算動力電池的SOH 從上表中數(shù)據(jù)可知，當(dāng)充電倍率在小范圍內(nèi)波動時(如0.1C-0.2C)，電池歸一化后的曲線誤差很小，幾乎可以忽略，也就是說當(dāng)充電倍率小范圍波動時，歸一化后的充電電壓曲線的一致性非常好。但當(dāng)充電倍率波動范圍較大時(如0. 5C)，誤差會較大，這樣會直接引起估算SOH的精度，這也就說明，不能用電動汽車放電電壓曲線來估算SOH，因為電動車上動力電池的實際放電電流波動很大，一般會在0. 5C以上。三、不同環(huán)境溫度 鋰離子電池所處的工作環(huán)境溫度，會對電池的性能產(chǎn)生較大的影響，在電池操作手冊中都有明確說明，當(dāng)環(huán)境溫度發(fā)生改變時，電池的參數(shù)