有关电池劣化程度报告

简要分析电池老化程度报告

电池广泛应用于汽车、电动汽车、UPS电源、EPS电源系统等。VRLAB是应用最广泛的电池，尤其在电力、通信、铁路、矿山等领域。

SOH是直接反映电池预期寿命的相对量。含义如式(1)所示:

电池退化

式中:Cm为当前测试电池容量;Cn是电池的额定容量;SOH是用来反映电池电流容量的百分比。关于新电池，SOH往往大于或等于100%。随着电池的老化，SOH会逐渐下降。

电化学阻抗分析方法,近年来,由于其出色的表现在预测精度和已广泛应用,但该方法使用模糊逻辑来分析大量的数据,并得到一个特定类型的电池的特点,过程是非常复杂的,昂贵的,并不适用于矿井移动胶囊备份电池测试。

SOH估算法了解电池SOH最直接的方法是对电池进行实际的充放电测试，也是目前为止行业和专业领域公认的唯一可靠的方法。要测试负载，操作不方便;考试时间太长了。

另一种SOH估算方法是从电池的内阻出发，通过研究电池的SOH内阻变化关系来解决问题，简单地说，随着电池老化，SOH下降，内阻增大，SOH与内阻呈高度非线性。但是由于电阻在电池容量F25%~30%之后会出现明显的变化，所以通过及时的发现电池内阻监测方式存在的问题有些困难。

VRLAB许多实际应用表明,系统中使用VRLAB并不乐观,和一系列的问题经常发生,失望和担心用户:生活不能达到预期的效果,在使用3~4年后,绝大多数的电池容量测试非常困难。由于VRLAB所谓的维护，所以在很多情况下都是在电源中断时发现电池容量不达标或损坏，从而造成巨大的经济损失，甚至威胁到人身安全。神经网络在预测领域的突出表现，使其在越来越多的领域得到应用，但也暴露出一些弊端，如预测精度低。不能满足实际要等。近年来，用于提高预测精度。减少预测误差的优化算法层出不穷。本文选择Elman神经网络建模，利用遗传算法对其进行优化，试图建立一个准确的在线预测电池退化(健康状态，sou)模型。通过大量的数据采集试验和仿真实验，证明优化后的模型确实能够提高预测的整体精度，降低预测的总误差。

关于同一组电池，在相同的放电条件下，包括电流和温度，SOH与放电电压特性的关系，一般用电池的实际放电容量与正常容量的百分比来表示。

Elman神经网络最早在20世纪90年代被提出用于语音处理，是一种典型的局部回归网络。埃尔曼网络是一种具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。

实验证明,利用遗传算法来优化Elman神经网络模型来预测电池SOH是可行的,与浅放电测试测量训练数据是有效的,误差控制在允许的范围,实现土壤准确预测电池的目的,解决了电池SOH在线监测的问题。但由于缺乏训练数据，该模型无法预测全球电池土壤的缺陷。