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
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 锂离子电池 SOH估计 电池老化 SOC-OCV建模
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 1158-1163
• 页数: 6页
• 字数: 3162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.010.008

摘要

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 cir-cuit 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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩智强		5	7	1.0	2.0
2	刘轶鑫	中国第一汽车股份有限公司新能源开发院电池研究所	1	0	0.0	0.0
3	张頔	中国第一汽车股份有限公司新能源开发院电池研究所	1	0	0.0	0.0
4	李雪	中国第一汽车股份有限公司新能源开发院电池研究所	1	0	0.0	0.0