鋰離子電池狀態估算與壽命預測綜述

袁方瑩

（長春汽車工業高等專科學校，吉林 長春 130013）

1 BMS技術

BMS技術主要是從電池狀態監測角度對鋰離子電池狀態估算以及壽命預測進行研究的。該方法主要是通過監測鋰離子電池狀態相關具體參數，進而對該參數進行分析評估，進而預測電池使用壽命，實現對鋰離子電池充電及放電的管控。

1.1 BMS技術結構

①采集數據，采集鋰離子電池電壓、電流以及溫度等方面的數據；②存儲數據，將BMS檢測采集到的數據進行存儲；③管控電池充電和放電，對鋰離子電池充電和放電的過程進行控制和管制，確保充放電的安全性；④溫度控制，對電池溫度進行加熱和制冷的管理，使電池溫度保持在正常范圍；⑤平衡電路，對單體電池電能狀態進行平衡；⑥輸出信息，控制各個功能組塊，以數字的形式進行輸出；⑦信息傳輸，BMS結構各個組塊間信息的傳輸；⑧核心控制器，主要是對鋰離子電池狀態檢測到的參數進行分析處理，并預估電池當前狀態，進而對電池進行相應管理和控制，同時還具備預警以及一定程度的電池維護功能[1]。

1.2 鋰離子電池狀態SOC和SOH參數

BMS技術是通過對鋰離子電池狀態參數監控及檢測來展開估計和預測進而管控電池充放電過程的，其核心就是對鋰離子電池狀態性能參數的監測，即SOC和SOH的估算，這是BMS技術的關鍵。

1.2.1 鋰離子電池SOC估算

鋰離子電池SOC指的是電池剩余電池容量與其在充滿電量狀態下的電池兩者容量的比值，是鋰離子電池重要數據參數，也是BMS技術的核心參數，對鋰離子電池使用狀態和使用壽命有很大影響。SOC估算方法有放電實驗法、電流積分法、開路電流法、負載電壓法、卡爾曼濾波法以及神經網路法，其中電流積分法、卡爾曼濾波法以及開路電壓法這三種方法比較常用。三種方法進行對比，電流積分法計算簡便，不受鋰離子電池使用時間的限制，能對任一時間的鋰離子電池電量進行估算，缺點是不適合鋰離子電池SOC動態估算；開路電壓法適合放置時間較長的鋰離子電池SOC參數估算，與電流計分法類似，不適用動態鋰離子電池SOC參數估算，卡爾曼濾波法是一種最小均方最優估算的方法，能有效調整修正鋰離子電池SOC初值[2]。

1.2.2 鋰離子電池SOH估算

SOH是表述電池當前性能狀態的參數，表示的是鋰離子電池充滿電狀態容量與額定容量相比數值。隨著鋰離子電池充放電次數的增多，SOH數值將會逐漸減小。目前研究鋰離子電池SOH的方法主要有兩種：①閉環方法，基于鋰離子電池模型，通過一些方法對鋰離子電池同等條件的模型參數進行辨別以及確定，進而實現描述鋰離子電池SOH參數的目的；②開環方法從鋰離子電池老化角度通過對相關電阻和電壓數據的描述，進而分析電池內部產生的變化特性，最后對鋰離子電池容量以及電阻數據的變化做出預測。

1.3 BMS技術發展方向

未來BMS技術發展方向主要有這幾點：①能有效實現對鋰離子電池狀態估算與動態化管理，在運行中實時采集數據、控制充放電、傳輸信息以及對電池的管理更加高效、智能；②實現鋰離子電池診斷、預估以及電池狀態實時監測和管理；③BMS技術功能進一步擴大和復雜化，如識別鋰離子電池退化狀態、電池優化等[3]。

2 鋰離子電池壽命預測方法

在實際應用中，我們無法直接測量鋰離子電池的壽命，只能借助其他方法間接實現預測，而且當前對于鋰離子電池退化研究還有待深入和完善，本文主要通過介紹RUL預測方法，來分析鋰離子電池壽命的預測。

鋰離子電池RUL的預測，即對鋰離子電池從現在到失效這段時間的預測，也就是對鋰離子電池剩余壽命的預測。常用的RUL預測方法主要有兩種。

2.1 數據驅動法

數據驅動法是依據電池性能和狀態測試以及檢測到的數據如鋰離子電池運行狀態下電壓、電流、電阻以及溫度參數變化，通過分析總結來找出鋰離子電池性能退化或者失效時各種參數變化規律來對鋰離子電池壽命RUL進行預測。該過程主要涉及時間序列、人工神經網絡以及高斯過程回歸等。

2.2 模型法

2.2.1 經驗退化模型法

經驗退化模型法主要是依據鋰離子電池使用限制、電池的退化或失效機制進行鋰離子電池RUL預測的，通過在鋰離子電池充電與放電機制和原理以及退化的鋰離子電池外在特征基礎上建立相關的鋰離子電池退化模型，如電化學退化模型將電池熱模型與鋰離子電池充電與放電過程中的容量變化結合，充分考量熱效應、電解質膜對鋰離子電池造成的影響，能有效實現鋰離子電池RUL預測，且準確值較高。

2.2.2 經驗模型法

經驗模型法是依據鋰離子電池過往使用信息進行分析，建立反應鋰離子電池性能以及狀態參數（包括電池容量、電壓、電阻等參數）隨時間變化趨勢模型來對鋰離子電池壽命進行預測。如利用參數退化模型的經驗模型法，通過無機離子濾波算法來預測鋰離子電池的剩余壽命。

2.3 RUL預測方法比較

數據驅動法、經驗退化模型法、經驗模型法三種鋰離子電池RUL預測方法進行對比，其中，經驗退化模型法基于電池的化學及物理反應來預測的，導致模型參數相對復雜變化多，而且很容易受環境因素影響；經驗模型相對其他兩種方式，操作方法更為簡便，但預測精確度不高，無法對電池容量衰退過程進行確切描述；數據驅動法相較于兩種模型法無需建立模型，可操作性更強，更具適用性，然而其以數據為基礎，容易受初始參數影響。這三種方法各有其優缺點，因而在鋰離子電池RUL預測中，不妨將三種方法結合起來應用，優化組合，實現更好更準確的預測。綜合預測方法應用能有效提高鋰離子電池剩余壽命預測的準確率，頗具實用性。

3 結語

綜上所述，本文對鋰離子電池狀態估算以及壽命預測方法相關研究進行了詳細分析和總結，當前鋰離子電池狀態估算以及壽命預測已取得一定成績，如BMS技術以及電池壽命RUL預測方法的研究。在鋰離子電池狀態監測以及預估方面，逐漸向智能化和實時評估、管控發展，而在電池剩余壽命預測方面，各種單一的方法都有其優缺點，因而綜合性的預測方法應是將來鋰離子電池壽命預測方法發展的方向。