准确估计锂离子电池的健康状态(SOH)对于控制策略制定和运行维护至关重要.考虑到充放电区间和电压相变过程对电池老化的影响,该文针对2.75A?h 18650型号三元电池设计了11个荷电状态(SOC)区间的循环寿命测试与性能测试.根据实验结果,分别分析循环区间荷电状态(SOC)宽度、恒压充电时间、平均SOC和充电相变过程对电池老化快慢的作用机制.结合电池老化机理和实验结果,提取量化SOC区间对老化影响程度大小的特征参数.建立预测健康状态的循环神经网络(LSTM RNN)模型,用于学习电池老化对于循环次数及特征参数的长期依赖关系.分别采用误差最大值、平均绝对误差、方均根误差和方差对模型的准确性和可靠性进行分析.结果表明,该文提出的区间循环寿命模型能实现任意区间的老化趋势预测,节省测试时间和测试成本.
锂离子电池 SOC 区间 老化预测 循环神经网络