BMS算法设计之电池SOH介绍（上）

2020-05-06 09:26

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大家好，不知不觉，2020就过去大半了，真的是光阴似箭啊！本期跟大家聊一聊电池包的SOH，一起来学习交流吧！介绍

电池包的SOH定义为电池健康状态的定量指标，并根据电池的寿命终止来确定。但是，并不是所有的业界专家都接受电池的寿命终止这种单一的定义。因此，在业界也有不同的定义，比如：“日历寿命”——用月或者年来表示电池的寿命。所以，电池的终止寿命也被认为是基于时间周期。然而，我们也知道，电池的寿命也受不同的使用场景的影响。所以，另外一种电池寿命的定义也随即提出——“循环寿命”。在第二种定义中，电池包的寿命通过电池包充放电模式的使用表示。此时，电池包的寿命计算是基于充放电的循环数的。当负载条件一致并且可重复时，这种定义就可以拿来计算电池包SOH了。

BMS算法设计之电池SOH介绍（上）

电池健康状态－SOH

如前面所说，SOH的定义在业界是有异声的，也就是存在不同的定义方式。SOH指示的是剩余的电池寿命；然而，问题是并不是单一的关于电池终止寿命的定义被广泛接受。为了澄清这一点，业界的一些通用的表达解释如下：

日历寿命（Calendar Life）

在此种定义中，电池的寿命，和它的寿命终止，用一系列的月数或者年数来代表。我们同意，跟其他的设备一样，电池的使用寿命受到不同的使用场景的影响。当然电池的寿命也可能比日历预测的提前结束，因此，另外一种定义电池寿命的方式——循环寿命，被提了出来。

循环寿命（Cycling Life）

此种定义中，电池寿命计算取决于在给定条件下的电池可以维持的循环数。但是准确的周期在电动汽车中又很难计数，因为驱动条件是可变的，因此电池无法定期循环。另一方面，充放电速率也会明显影响到可用的循环数。此外，所有类似的电芯都不一定有相同的行为，不同电芯的可用循环数也不一样。

基于容量衰减的SOH定义（Capacity Fade）

关于电池循环计数的实际限制，已经有一些结论得出：我们需要一些其他的定量指标来反应电池的老化情况。例如：电池的容量衰减已经在许多的研究中用作反应电池老化的指标。锂离子电池的恶化也是始于电池生产制造之后由于电池内部的电化学反应的发生。这个过程会导致电池内部活性物质的恶化，并且因此，电池的内阻增加，这意味着电池内部更多的损耗和容量的衰减。对电池容量进行估算可以给我们传达一些有用的信息。这样我们可以通过对比电池的容量（Cbatt）和它的初始容量值（Cinit）来获取电池的当前的衰减程度。通常来说，我们认为当电池的终止寿命是当前容量达到容量初始值的80％的时候。SOH可以用如下的公式来表示：SOH ＝ 1－（Cinit－Cbatt）／0．2Cinit， 0．8Cinit ＜ Cbatt ＜ Cinit这里，SOH可以在0—1之间变化，0意味着电池的寿命终止（Cbatt＝80％Cinit）。公式分母中的系数0．2来自于Cinit－0．8Cinit＝0．2Cinit。

基于功率衰减的SOH定义（Power Fade）

电池SOH的另一个定义是基于“功率衰减”而不是容量衰减。这里指的是老化的过程如何降低电池的功率。电池直接可以传送的功率取决于电池内部的电阻。几乎所有类型的电池的老化都会导致电池内阻的增加。因此，我们可以用此参数来表示电池的SOH。电池的内阻越高，其可用的功率就越小。原因是较高的内阻导致电池端子的电压降比较高。我们假设一个简单的电池模型，包含一个电阻（Ro）和一个电压源（Voc）串联，电池的终端电压（Vt）的计算如下：（内阻直接会影响到终端电压的回落（Ro＊Io））Vt ＝ Voc － Ro＊Io

业界也有许多研究评估了电池老化对其内阻的影响。比如：当电池的欧姆内阻达到初始化内阻的两倍时，我们可以认为电池的EOL达到了。使用此种定义，电池SOH可以用下面的算式计算：

SOH ＝ 1 －（Rbatt － Rinit）／Rinit， Rinit ＜＝ Rbatt ＜＝ 2Rinit这里，Rinit是电池包的初始内阻，Rbatt是电池包的当前阶段的内阻。相应的SOH在0—1之间变化代表着电池的BOL和EOL。

另外一份研究中，电池的EOL被定义为最大的功率（Pmax）将为原来的（Pinit）70％。公式表示如下：Pmax／Pinit ＝ Rinit／Rbatt这里，Pinit和Rinit是电池初始最大的功率和初始的欧姆内阻，Pmax和Rbatt是电池包一定数量的循环后的当前最大功率和欧姆内阻。

有文献研究表明，电池的极化内阻不是反应电池老化的欧姆内阻。下图就显示了在电池循环过程中其极化内阻和欧姆内阻的变化对比。结果表明，欧姆内阻与极化内阻相比有更高的敏感度。

BMS算法设计之电池SOH介绍（上）