弛豫过程健康因子

仅15分钟即测

从电池搁置松弛电压曲线中提取能表征老化的时间常数特征，用高斯过程回归建模，让健康状态估计不再依赖充电阶段数据。

Chen, Geng · 孟锦豪 · 彭乔 · 刘天琪 · Zeng, Xueyang · 陈刚

Energy Storage Science and Technology 2023

参数信息

均方根误差

0.6 %

技术优势

摆脱充电依赖

健康特征从弛豫阶段提取，不再需要完整充电曲线，适用于难以获得完整充电数据的场景。

短时即可高精度

使用15分钟弛豫数据即可实现RMSE低于1%，大幅缩短了数据采集时间。

应用场景

• 电池管理系统：为BMS提供仅靠弛豫数据的高精度SOH估计，无需占用充电时间窗口。
• 固定式储能：在储能系统间歇搁置时，利用弛豫段快速评估电池健康，辅助制定运维策略。
• 电动汽车电池：车辆停车搁置时即可估算电池健康，无需等待完整充电过程。