電池管理系統負責管理電池，避免出現電池過充、過放、溫度異常等狀況。實際應用中，電池的退化會直接影響管理系統對荷電狀態和峰值功率估計的準確性，進而影響電池組的性能，甚至引發安全性問題，需要進行健康狀態預測以及安全預警。

近年來，國內外學者對鋰離子電池健康狀態做了大量研究工作，指出在實際應用中，電池的退化會引發電池可用容量以及阻抗等多種參數的變化。本文主要關注了基于容量退化的方法。

容量直接測量法需要在規定的溫度下，利用規定的工況進行完全充放電操作，簡單、直接，但不適于實際應用。基于開路電壓的方法，根據一段時間的充放電容量和荷電狀態的變化可以得到電池的最大可用容量。其問題主要在于，電池長時間擱置后才能測量開路電壓值。改進的方向主要是縮短開路電壓獲取時間及提高荷電狀態估計精度。

容量增量分析和差分電壓分析法，通過研究電池電化學特性進行健康狀態估計。容量增量曲線和差分電壓曲線上峰值點的位置和幅值能夠反映鋰離子電池的退化程度。然而，為了精確獲得峰值位置和幅值，此類方法通常需要利用恒流小電流充放電形式得到一個較大范圍（至少包含峰值電壓）的電壓曲線。

另一種常用的方法是數據驅動法。此類方法旨在通過分析鋰離子電池特性數據，找到能夠表征電池退化的特征，然后建立此種特征與健康狀態之間的關系。有研究者提出利用放電壽命實驗中等時壓降進行健康狀態預測，其需要在特定放電工況下進行。有研究者提出以鋰電池模型參數辨識得到的歐姆內阻、極化內阻和極化電容的變化指示電池健康狀態。然而，模型參數辨識的結果受模型精度、參數辨識方法、電池運行的環境工況和運行工況等因素的影響。

總之，表征鋰離子電池健康狀態的健康因子多數是在特定運行工況下獲得，這將導致實際運行中，健康狀態預測方法魯棒性差或需要在特定工況下對電池進行操作獲取相關健康因子。此外，電池的容量衰退會造成電池熱力學和動力學特性的變化，其直接外在體現為電池容量衰退將會造成開路電壓的變化。

基于上述分析，論文提出一種新的、用端電壓壓降信息表征鋰離子電池壽命的健康因子。并利用多種神經網絡算法建立健康因子和壽命狀態之間的關系。實驗結果表明，論文提出的健康因子能夠有效地預測電池可用容量和健康狀態。此外，該健康因子容易獲取，并對電池運行工況具有較強的魯棒性。

圖4 端電壓壓降

圖6 不同擱置時間端電壓壓降變化情況

圖8 預測結果

總結

論文在分析現有鋰離子電池健康狀態和壽命預測方法的基礎上，結合電池壽命實驗數據及開路電壓特性，提出一種無損的，即無需對電池進行放電處理，僅利用滿電擱置期間短時端電壓壓降相關信息表征電池健康狀態的方法。

論文分析了難以精確實現將電池充放電至某個特定荷電狀態的原因，基于此，論文提出通過將電池充放電到某個特定電壓來獲取相關健康因子參數。

論文利用多種神經網絡預測方法對端電壓壓降與可用容量建模，在分析預測結果精度的基礎上，提出一種加權混合神經網絡模型，結果表明，利用所建立的模型對可用容量進行預測，平均相對誤差在1%以內，精度較高。