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融合多频电化学阻抗特征的锂离子电池健康状态估计方法
刘志胜, 杨林, 邓康耀, 李怀瑾, 张树梅, 吴国良
2026 (02):
58-68.
锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计是保障电池系统安全运行及寿命管理的关键基础,但受温度与SOC等多因素耦合作用影响,电池老化机理复杂,跨温度高精度估计仍具挑战。为此,提出一种融合多频电化学阻抗谱(EIS)特征的锂电池健康状态估计方法。首先,通过多温度、多SOC及多SOH条件下的系统性阻抗实验构建数据集,分析阻抗谱在全频域范围内的演变规律及其与电池老化的关联机制;在此基础上,构建融合工况变量、阻抗谱形态统计特征及多频基础分量特征的统一建模框架,利用EIS对电池内部欧姆阻抗、电荷转移及扩散过程的表征能力,实现对电池健康状态的有效映射;进而建立极端随机树(Extremely Randomized Trees,ET)非线性回归模型,实现SOH的高精度估计。系统性实验表明,所提方法 SOH估计的RMSE仅为0.5010%、MAE仅为0.2510%、R2达到0.9916,相较于随机森林、支持向量回归等已有方法具有更高的精度与更强的跨温度鲁棒性,验证了所提方法的有效性和优势。
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