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图1 锂电池内阻-SOC曲线
本文设计了锂电池健康寿命测试实验,直接寻求所辨识欧姆内阻与SOH之间的关系。在不同SOH状态下,分别在四种不同环境温度(10℃、25℃、40℃和55℃)中,对多个全新锂电池进行健康寿命测试,主要包括基本性能测试和加速老化测试。基于锂电池健康寿命测试实验数据,考虑DOD范围为20%~80%,构建均值内阻健康因子、最小内阻健康因子和内阻-SOC曲线斜率健康因子,并以此建立了三种健康寿命模型。
为保证梯次利用锂电池SOH预测精度,本文提出采用多模型数据融合技术。采用了BP神经网络,这一种常用的数据融合方法,利用其自学习、自适应和模拟任意非线性等优势,进行梯次利用锂电池SOH预测,其评价方法示意图如图2所示。
图2 基于多健康寿命模型数据融合的评价方法示意图
05结论
本文开展了梯次利用锂电池SOH离线预测的实验研究,所设计锂电池测试工况以动态内阻测试为目标,测试工况时长较短,可在1小时内完成退役锂电池组测试,具有一定的工程可实现性;基于所设计锂电池性能测试方法,构建了均值内阻、最小内阻和内阻-SOC曲线三种健康因子,进而建立了三种健康寿命模型;所提出的基于多模型数据融合技术的评价方法,有利于保证梯次利用锂电池SOH预测的可靠性和精确度,与传统预测方法相比,不再依靠电池管理系统中的历史充放电数据。
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