基于电压数据片段混合模型的锂离子电池剩余寿命预测与健康状态估计

锂离子电池剩余寿命预测及健康状态估计作为储能安全中最为核心的问题，其重要指标往往集中在电池的容量与内阻，但在实际工作中，测量容量需要完整的充放电周期，测量内阻多须外加设备。针对上述问题，基于锂离子电池恒流放电工况，将放电初始片段瞬时压降幅值作为新健康因子，在面对新健康因子数据受噪声污染时，通过多阶Bezier曲线对新健康因子数据进行重构降噪并与循环圈数构建电池经验退化模型；在此基础上，以电压片段来定义电池健康状态，提出新的健康状态评估模型；最后，通过NASA公开的老化数据集与实验平台验证了所提退化模型与估计模型的可行性与有效性。