王聪聪，叶思成，裴春兴，戴朝华*

(1.中车唐山机车车辆有限公司，河北 唐山 064000； 2. 西南交通大学电气工程学院，四川 成都 610031)

受各种不确定因素的影响，电池健康状态(SOH)在复杂多变的实际环境中难以估计和预测，是所有电池面临的共同问题[1]。造成该问题的原因，除材料和生产工艺等电池自身因素外，电池管理系统(BMS)在复杂条件下的评估技术也存在不适应、不准确等现象。具体来说，这不仅体现在SOH定义还不完善，更在于缺乏有效可靠的模型分析老化机理、大数据建立老化模型，以及成熟可靠的算法估计衰退程度。

本文作者从SOH实验、SOH评估算法、等效模型和成组不一致性等4个方面，对国内外电池SOH研究进行综述，并开展了相应展望，以期为行业相关研究提供参考。

1 电池SOH

1.1 电池老化机理分析

目前，电池老化通常与活性物质的减少、电解液腐蚀极板材料、副反应导致的电解液杂质增多和内应力导致的晶体结构变化等因素有关[2]。锂离子电池老化还与固体电解质相界面(SEI)膜的不断增厚有关。

从使用过程来看，温度、充放电倍率、循环区间和充放电截止电压都会对SOH产生影响，以磷酸铁锂锂离子电池为例，影响因素和机理见表1。

表1 磷酸铁锂正极锂离子电池的SOH影响因素和机理

1.2 电池SOH定义

目前，SOH定义按照参照指标可分为4类[3]，分别以容量、内阻、功率和循环次数为参照指标计算，见式(1)-(4)。

(1)

(2)

(3)

(4)

式(1)-(4)中：Cag为当前容量；Crat为额定容量；CEoL为终止容量；REoL为寿命结束时内阻；RC为当前内阻；Rnew为新电池内阻；……