【摘 要】
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随着全球气候变暖和环境污染日益严重,节能减排已成为全世界关注的问题。锂电池因其具有良好的电化学性能,已大规模应用于光伏储能电站、新能源汽车等场景。在不同的应用场景下,所使用的荷电状态（SOC,State of Charge）区间及充放电倍率不一致,而使用合适的区间及充放电倍率可有效减缓锂电池的老化,因此明确锂电池工作的SOC区间及充放电倍率对其老化的影响程度是目前需解决的关键问题之一。本文针对不同
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随着全球气候变暖和环境污染日益严重,节能减排已成为全世界关注的问题。锂电池因其具有良好的电化学性能,已大规模应用于光伏储能电站、新能源汽车等场景。在不同的应用场景下,所使用的荷电状态（SOC,State of Charge）区间及充放电倍率不一致,而使用合适的区间及充放电倍率可有效减缓锂电池的老化,因此明确锂电池工作的SOC区间及充放电倍率对其老化的影响程度是目前需解决的关键问题之一。本文针对不同SOC区间及充放电倍率下锂电池老化特性进行了研究,具体内容如下:本文以功率型钴酸锂电池作为研究对象,将不同SOC区间,充电倍率,放电倍率进行组合完成共24组双应力老化实验。实验的流程分别包括预处理、SOC调整、老化循环、标准容量测试,并计算电池容量衰退率。通过分析实验结果,得出以下结论:（1）同等放电深度（DOD,Depth of Discharge）下,SOC区间越高老化越快;（2）充放电倍率在低SOC区间对电池老化速度影响较小,在中高SOC区间,充放电倍率越大老化速度越快;（3）相同等效循环次数下,DOD越大老化速度越快;（4）长时间大倍率放电导致的电池升温,会加快锂电池的老化。同时根据以上结论,提出了延缓锂电池老化的使用建议。基于等效容量释放原则,选择放电倍率、SOC区间中值、DOD作为老化模型的应力因子建立幂律方程对实验数据拟合。根据拟合结果,对幂律方程进行优化,通过拟合参数与老化应力之间的关系建立基于幂律方程的老化模型,模型的拟合优度R~2为98.01%,均方根误差RMSE为0.16%。为优化不同老化阶段的预测效果,使用高斯过程回归对不同应力下锂电池老化进行预测。比较不同核函数模型误差,选择最优组合核函数。并通过增加历史信息输入及特征值耦合的方式优化模型,建立基于改进高斯过程回归的锂电池老化模型,预测曲线拟合优度R~2为99.33%,RMSE为0.08%,更符合锂电池在不同老化阶段的老化趋势。
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