电池组健康快速评估

短时充电即测

无需长时数据或大量训练样本，仅凭短时充电片段即可快速衡量在用电池组健康状态。

邓忠伟 · Xu, Le · Hongao, Liu · 胡晓松 · Bing, Wang · Jingjing, Zhou

Journal of Energy Chemistry 2024

参数信息

SOH估计误差

3.2 %

技术优势

只需短时充电

仅需100 mV电压变化对应的增量容量序列，避免等待完整充电过程。

不依赖大量训练样本

用数字孪生生成合成数据预训练模型，再用迁移学习适应真实电池，减少标注需求。

实车验证可靠

在10辆不同健康状态的电动汽车上验证，估计误差约3.2%。

应用场景

• 电动汽车电池管理：在保养或交易前快速了解车辆电池健康，避免长时检测。
• 电池健康监测：用短时充电片段即可持续跟踪电池组健康变化。
• 退役电池快速分级：退役回收前无需完整充放电，快速区分可用与需报废电池。
• 储能系统运维：储能系统运维中，短时测试即可排查电池健康隐患。