磷酸铁锂电池优化多因子状态在线评估方法

作     者：邓子豪 夏向阳 张嘉诚 DENG Zihao;XIA Xiangyang;ZHANG Jiacheng

作者机构：长沙理工大学电气与信息工程学院湖南长沙410114 

出 版 物：《电网与清洁能源》 (Power System and Clean Energy)

年 卷 期：2022年第38卷第3期

页      面：90-96页

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51977014) 

主　　题：磷酸铁锂电池 充电电压片段 多健康因子 健康状态估计 

摘      要：针对目前锂离子电池在线估计方法不准确的问题,提出了一种基于优化充电电压片段下多个健康因子的磷酸铁锂电池健康状态综合在线评估方法,将充电电压片段内所充电量估计的电池容量与实际电池容量的误差最小作为目标,利用遗传算法寻优充电电压片段。在此基础上,分别对表征电池健康状态的充入电量、充电时间以及内部阻抗三个健康因子进行在线评估,归一化处理得到各健康因子对应的健康状态,再通过最小序列优化法实时获取电池综合健康状态。最后对磷酸铁锂电池进行老化充放电实验,对比仅采用电池内阻单因子评估方法,结果表明该方法能有效减小充电过程中电池健康状态估计误差,且适用性更强。