电池管理
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基于Coupdefouet现象的蓄电池SOH估测
衰世魁，程力
（东南大学能源与环境学院，江苏南京210096）
摘要：满充蓄电池放电过程中，Coupdefouet（电压陡降复升）现象与电池健康状态(SOH）具较大影响。利用该蓄电池特性，以谷底电压、峰值电压、放电率、温度为输入变量，电池SOH为输出变量，建立基于BP神经网络的蓄电池SOH估测模型。结果表明，网络模型识别精度较高，适用于蓄电池SOH在线信测。
关键词：蓄电池；Coupdefouet；健康状态；BP神经网络；峰值电压；放电率
中图分类号：TM912.9
文献标识码：A
文章编号：1006-0847(2018)02-65-04
EstimationofSOHofbatterybasedonCoupdefouet
YUAN Shikui, CHENG Li
(School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing Jiangsu 2/0096, China, Abstract: The strong correlation between Coup de fouet and SOH (state of health) of the battery had been found in the discharge process of fully charged battery. The trough voltage and plateau voltage would be impacted much in different discharge conditions (temperature, discharge rate). According to the Coup de fouet characteristic of battery, the SOH is taken as the output variable with the trough voltage, plateau voltage, discharge rate and temperature as input variables, and a battery SOH estimation model based on BP neural network was built. The results showed that the network model could identify SOH precision and was very suitable for battery SOH online estimation
Keywords: battery; Coup de fouet; SOH; BP neural network; plateau voltage; discharge rate
0引言
阀控式铅酸（VRLA）蓄电池被广泛用作后备电源或储能装置，随着在线时间增加，蓄电池组的性能会逐渐下降，影响其蓄能能力。按照VRLA蓄电池维护规程，需要定期对电池组进行核对性放电试验以评估其性能，但是对使用大量蓄电池的企业
收稿日期：20170205
万方数据
来说，核对性放电试验需要耗费大量的人力物力，很难全面覆盖，而且在电池健康状况未知的情况下存在用电设备岩机风险"。在交流电源停电时，常有蓄电池组由于供电能力不足而导致关键设备停电，给企业造成重大损失。因此，研究通过蓄电池组短时间放电进行性能评估的方法具有实际的应用价值。
电池健康状态（SOH）在数值上等于当前电池的实际可用容量与新电池额定容量的比值})，是评价蓄电池组性能的重要参数。本文中，笔者基于蓄电池在放电初始阶段的Coupdefouet（电压陡降复升）现象，利用BP神经网络建立蓄电池SOH对谷
2018 No.2 Vo1.5565