锂电池健康状态估算方法综述

被引：68

作者：

张金龙

佟微

孙叶宁

李端凯

漆汉宏

魏艳君

机构：

[1] 燕山大学电气工程学院电力电子节能与传动控制河北省重点实验室

来源：

电源学报 | 2017年 / 15卷 / 02期

关键词：

电动汽车; 锂电池; 老化原因; 储能; 健康状态估算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

电池管理系统BMS(battery management system)是蓄电池储能技术中不可或缺的环节,而电池健康状态SOH(state of health)估算是BMS的重要功能之一。SOH可以为操作员提供电池实际可用容量及老化状态相关信息,进而为电池控制决策提供参考。介绍了锂电池的SOH的含义,阐述了导致锂电池老化和可用容量下降的原因,并着重对当前常见的蓄电池SOH估算方法进行了概括和分析,同时对各种SOH估算方法中存在的问题进行了探讨。

引用

页码：128 / 134

页数：7

共 17 条

[1]

基于电化学阻抗谱的电池老化寿命研究 [J].

徐鑫珉 ;

王练 ;

史慧玲 .

电源技术, 2015, 39 (12) :2579-2583

[2]

基于模型参数在线辨识的蓄电池SOC估算 [J].

张金龙 ;

魏艳君 ;

李向丽 ;

张迪 ;

漆汉宏 .

电工技术学报, 2014, 29(S1) (S1) :23-28

[3]

电动汽车用动力锂离子电池寿命问题研究综述 [J].

戴海峰 ;

周艳新 ;

顾伟军 ;

魏学哲 ;

孙泽昌 .

电源技术, 2014, 38 (10) :1952-1954+1982

[4]

锂离子动力电池热老化的路径依赖性研究 [J].

马泽宇 ;

姜久春 ;

张维戈 ;

王占国 ;

郑林锋 ;

时玮 .

电工技术学报, 2014, 29 (05) :221-227

[5]

基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池状态估计 [J].

魏克新 ;

陈峭岩 .

中国电机工程学报, 2014, 34 (03) :445-452

[6]

磷酸铁锂电池SOC估算方法研究 [J].

时玮 ;

姜久春 ;

李索宇 ;

贾容达 .

电子测量与仪器学报, 2010, 24 (08) :769-774

[7]

Sequential Monte Carlo filter for state estimation of LiFePO 4 batteries based on an online updated model.[J].Jiahao Li;Joaquin Klee Barillas;Clemens Guenther;Michael A. Danzer.Journal of Power Sources.2014,

[8]

State-space representation of Li-ion battery porous electrode impedance model with balanced model reduction.[J].Myungsoo Jun;Kandler Smith;Peter Graf.Journal of Power Sources.2015,

[9]

Prognostics 101: A tutorial for particle filter-based prognostics algorithm using Matlab.[J].Dawn An;Joo-Ho Choi;Nam Ho Kim.Reliability Engineering and System Safety.2013,

[10]

An improved autoregressive model by particle swarm optimization for prognostics of lithium-ion batteries [J].

Long, Bing ;

Xian, Weiming ;

Jiang, Lin ;

Liu, Zhen .

MICROELECTRONICS RELIABILITY, 2013, 53 (06) :821-831

← 1 2 →