基于MSFF-DM方法的锂离子电池组剩余寿命（SOH）估算：考虑系统与单节电池特性

《Chinese Journal of Electrical Engineering》：MSFF-DM-Based SOH Estimation for Lithium-Ion Battery Packs Utilizing System and Cell Features

　　

摘要：

准确估计锂离子电池组的健康状态（SOH）对于确保其安全运行和延长使用寿命至关重要。本文提出了一种基于多尺度特征融合决策模型（MSFF-DM）的方法，该方法同时利用系统级和电池级特征来估计锂离子电池组的SOH。首先，在充电过程中测量锂离子电池组的电流、电压和温度数据，并通过增量能量（IE）分析提取四分位数范围（IQR），以表征电池组的系统特性。基于单个电池的温度和电压，构建了一个结合温度权重的电压不一致性指标，以捕捉电池之间的差异。随后，开发了一个由多尺度特征提取层、特征融合层和决策层组成的MSFF-DM估计模型。将这两种类型的特征输入模型进行训练后，使用实验数据进行测试，以实现电池组SOH的准确估计。结果表明，采用所提出方法的SOH估计平均绝对误差为0.36%，均方根误差为0.44%，决定系数平均值超过99%。这些结果表明，所提出的方法优于传统方法。