弛豫电压健康评估

动态工况准确评估

在随机充放电工况下，利用弛豫电压和物理特征提取实现锂离子电池健康状态的准确估计，无需依赖特定充电协议。

Xue, Ke · Hong, Huawei · Peng, Zheng · Shuling, Zhang · Lingling, Zhu · Li, Zhicheng · Jiaxin, Cai · Fan, Peixiao · 杨军 · Jun, Wang · Li, Li · Kuai, Chunguang · 郭宇铮

Journal of Energy Storage 2024

参数信息

均方根误差

1.94 %

验证电池数

16

技术优势

动态工况也准

利用弛豫电压提取物理特征，这些特征在随机充放电下仍然稳定，最佳模型均方根误差仅1.94%。

不挑充电协议

方法不依赖特定充电方法，可适配任意工况，实用性强。

小样本也能训

物理可解释特征所需样本量更小，降低数据采集成本。

应用场景

• 电池健康管理：在动态使用中实时估算健康状态，优化维护决策，避免意外停机。
• 电池状态估计：利用弛豫电压特征，无需固定充电协议，拓宽状态估计的应用场景。
• 智能运维：提供高精度健康评估，支撑智能化运维决策，提升系统可靠性。