Previsão da Vida Útil Remanescente e Diagnóstico do Estado de Saúde para Baterias de Lítio-Íon Usando Filtro de Partículas e Regressão por Vetores de Suporte

A previsão precisa da vida útil remanescente (RUL) e o diagnóstico do estado de saúde (SOH) são de extrema importância para a segurança, durabilidade e custo de sistemas de armazenamento de energia baseados em baterias de lítio-íon. Também é um desafio crucial para os sistemas de armazenamento de energia prever a RUL e diagnosticar o SOH das baterias devido ao complicado mecanismo de envelhecimento. Neste artigo, um novo método para previsão da RUL da bateria e estimativa do SOH é proposto. Primeiro, um modelo de espaço de estado baseado em regressão por vetores de suporte para SOH da bateria é estabelecido para simular o mecanismo de envelhecimento da bateria, que toma a capacidade como variável de estado e utiliza as características representativas durante um protocolo de corrente constante e tensão constante como variáveis de entrada. As variáveis de impedância estimadas são tomadas como saída devido à correlação entre a capacidade da bateria e a soma da resistência de transferência de carga e resistência do eletrólito. Em segundo lugar, para suprimir os ruídos de medição de corrente e tensão, um filtro de partículas é empregado para estimar os parâmetros de degradação da impedância. Além disso, experimentos são realizados para validar o método proposto. Os resultados mostram que o método de estimativa de SOH proposto pode fornecer um resultado preciso e robusto. A estrutura de previsão de RUL proposta também pode garantir um resultado preciso de previsão da RUL.