Review on State Estimation and Remaining Useful Life Prediction Methods for Lithium-ion Battery

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.22082

Abstract

Abstract:

Accurate estimation of state of charge (SOC), battery state of health (SOH) and prediction of battery remaining useful life (RUL) of lithium-ion battery are important contents of battery management. It is of great significance to prolong battery life and ensure the reliability of battery system. Researchers all over the world have done a lot of research on battery state evaluation and RUL prediction methods, and proposed a variety of methods. This paper first introduced the definition of SOC and SOH and the existing estimation methods and compared them. Then, the definition of RUL was introduced and the main methods were classified and compared. Finally, the challenges of lithium-ion battery state estimation and RUL prediction were summarized, and the future development direction was proposed.

Key words: lithium-ion battery, state of charge (SOC) estimation, state of health (SOH) estimation, remaining useful life (RUL) prediction

CLC Number:

TK 02

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Figures/Tables 8

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分类			描述	优点	缺点
外特性模型	等效电路模型	Rint模型	一个理想电压源与一个电阻串联	模型简单，参数测定容易	无法反映电池动态特性，精度较低，适用范围小
		Thevenin模型	n阶Thevenin等效电路模型以Rint模型为基础，串联了n个RC回路表示电池极化现象	RC回路用于模拟电池动态特性，n越大，精度越高	未考虑因负载电流随时间累计导致的开路电压变化以及自放电等问题；n越大，计算量越大
		PNGV模型	在1阶Thevenin等效电路模型的基础上增加了电容C_p来描述负载电流随时间累计导致的开路电压变化	计算量较低；相比于1阶Thevenin等效电路，模型精度更高	不能反映电池自放电问题
		GNL模型	集成了上述4种等效电路模型各自的优点，2个RC回路分别表示浓差极化和电化学极化，结构更接近电池内部特性	相比于PNGV模型考虑了负载电流随时间累计导致的开路电压变化问题及电池自放电问题；精度更高，适用性更广	相比于PNGV模型，计算更复杂，计算量更大
	开路电压-SOC 模型		利用开路电压与SOC的关系计算电池端电压	计算简单	模型部分参数不具有实际物理意义，精确度较低
内特性模型	P2D模型		将锂离子电池等效为由无数球型固相颗粒组成的电极(正负极)、隔膜及电解液组成的结构	精确度高，适用性较广	过于复杂，计算量大，且无法获得其解析解
	SP模型		采用2个球型颗粒分别表示锂离子电池的正极和负极	结构简单，计算量小	在大倍率充放电条件下，模型假设不成立，计算误差大，适用范围小
	简化P2D模型		对P2D模型的PDE进行简化	大大降低了P2D模型的计算量；比SP模型更精确，适用性更强	无法解决P2D固有问题，难以在线应用

分类			描述	优点	缺点
外特性模型	等效电路模型	Rint模型	一个理想电压源与一个电阻串联	模型简单，参数测定容易	无法反映电池动态特性，精度较低，适用范围小
		Thevenin模型	n阶Thevenin等效电路模型以Rint模型为基础，串联了n个RC回路表示电池极化现象	RC回路用于模拟电池动态特性，n越大，精度越高	未考虑因负载电流随时间累计导致的开路电压变化以及自放电等问题；n越大，计算量越大
		PNGV模型	在1阶Thevenin等效电路模型的基础上增加了电容C_p来描述负载电流随时间累计导致的开路电压变化	计算量较低；相比于1阶Thevenin等效电路，模型精度更高	不能反映电池自放电问题
		GNL模型	集成了上述4种等效电路模型各自的优点，2个RC回路分别表示浓差极化和电化学极化，结构更接近电池内部特性	相比于PNGV模型考虑了负载电流随时间累计导致的开路电压变化问题及电池自放电问题；精度更高，适用性更广	相比于PNGV模型，计算更复杂，计算量更大
	开路电压-SOC 模型		利用开路电压与SOC的关系计算电池端电压	计算简单	模型部分参数不具有实际物理意义，精确度较低
内特性模型	P2D模型		将锂离子电池等效为由无数球型固相颗粒组成的电极(正负极)、隔膜及电解液组成的结构	精确度高，适用性较广	过于复杂，计算量大，且无法获得其解析解
	SP模型		采用2个球型颗粒分别表示锂离子电池的正极和负极	结构简单，计算量小	在大倍率充放电条件下，模型假设不成立，计算误差大，适用范围小
	简化P2D模型		对P2D模型的PDE进行简化	大大降低了P2D模型的计算量；比SP模型更精确，适用性更强	无法解决P2D固有问题，难以在线应用

方法	分类		优点	缺点
实验法	安时积分法		不需要考虑电池内部机理，操作简单	易产生累积误差，对初值、传感器精度要求高
实验法	开路电压法		可用于各种电池，操作简单	不能在线实时计算SOC
模型法	基本模型	外特性模型	计算简单，实用性强	精确度较差
	基本模型	内特性模型	能反映电池内部特性	模型复杂、计算量大
	状态估计方法	KF法	收敛速度快，对噪声的抑制能力强；对初值敏感度较低	系统噪声不确定；对模型精确度要求较高
	状态估计方法	PF法	鲁棒性强，对模型精确度要求不高	容易出现粒子退化；计算量大
数据驱动法	神经网络法		不依赖高精度电池模型	容易梯度消失、陷入局部最优；计算时间长；容易过拟合，泛化能力差
数据驱动法	回归分析法		在高维模式识别、非线性回归等问题中能取得较好效果	仅适用于规模较小的数据样本
融合法			估算结果的精度与可靠性较高	复杂性高，计算量大

方法	分类		优点	缺点
实验法	安时积分法		不需要考虑电池内部机理，操作简单	易产生累积误差，对初值、传感器精度要求高
实验法	开路电压法		可用于各种电池，操作简单	不能在线实时计算SOC
模型法	基本模型	外特性模型	计算简单，实用性强	精确度较差
	基本模型	内特性模型	能反映电池内部特性	模型复杂、计算量大
	状态估计方法	KF法	收敛速度快，对噪声的抑制能力强；对初值敏感度较低	系统噪声不确定；对模型精确度要求较高
	状态估计方法	PF法	鲁棒性强，对模型精确度要求不高	容易出现粒子退化；计算量大
数据驱动法	神经网络法		不依赖高精度电池模型	容易梯度消失、陷入局部最优；计算时间长；容易过拟合，泛化能力差
数据驱动法	回归分析法		在高维模式识别、非线性回归等问题中能取得较好效果	仅适用于规模较小的数据样本
融合法			估算结果的精度与可靠性较高	复杂性高，计算量大

方法	分类	优点	缺点
模型法	经验模型	计算简单	精度低，不能考虑运行工况、环境的影响
	半经验模型	能反映运行工况、环境的影响	工况复杂时不适用；精度低
	电化学模型	能反映电池内部复杂机理	参数过多，计算量大
数据驱动法	时序预测法	不依赖电池模型	易出现过拟合等问题；计算量大； RUL局部变化无法反映
数据驱动法	间接数据驱动法	与电池特性相关，RUL局部变化预测效果佳	计算量大
融合法		估算结果的精度与可靠性较高	复杂性高，计算量大