一、儲能電池SOH是什么？

鋰電池的SOH，即State of Health（健康狀態(tài)），是衡量電池性能退化程度的一個重要指標。它反映了電池當前的最大容量或內(nèi)阻相對于其出廠時的狀態(tài)，從而指示了電池的老化程度和剩余使用壽命。

SOH模塊輸入信息

二、何為SOH估算

鋰電池 SOH 估算就是通過一定的方法和技術(shù)，對鋰電池的健康狀態(tài)（SOH）進行評估和預測的過程。通常以百分比表示，反映電池的老化程度和剩余壽命。

SOH估算訪求及要求

三、SOH估算的方法可以分為以下幾類：

容量測量法：將電池完全充電后，以一定的放電電流進行恒流放電，直到電池電壓達到截止電壓，記錄放電時間和放電電流，計算出電池的實際容量，再與額定容量相比得到 SOH。該方法簡單直接，但耗時較長，且需要將電池從設備中取出進行單獨測試，不適用于在線實時估算。

內(nèi)阻測量法：通過測量電池的交流內(nèi)阻或直流內(nèi)阻來估算 SOH。一般來說，電池內(nèi)阻會隨著 SOH 的降低而增大。常用的測量方法有交流阻抗法、直流放電法等。但內(nèi)阻受溫度、充放電狀態(tài)等因素影響較大，需要進行溫度補償和狀態(tài)校正。

基于電化學模型的方法：建立電池的電化學模型，通過求解模型中的參數(shù)來估算 SOH。例如，基于等效電路模型、能斯特方程等建立的模型，能夠描述電池內(nèi)部的化學反應和電性能之間的關(guān)系。但該方法需要準確的電池參數(shù)和復雜的計算，模型的準確性和通用性有待提高。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法：利用機器學習、深度學習等算法，對大量的電池充放電數(shù)據(jù)進行分析和處理，建立 SOH 與電池電壓、電流、溫度等參數(shù)之間的映射關(guān)系。常見的算法有支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、卡爾曼濾波等。這種方法不需要建立精確的物理模型，能夠處理復雜的非線性關(guān)系，但需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，且對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性要求較高。

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