An online state-of-health estimation method for lithium-ion battery based on linear parameter-varying modeling framework

电池(电) 健康状况 锂离子电池 非线性系统 计算机科学 荷电状态 线性模型 在线模型 子空间拓扑 可靠性工程 工程类 人工智能 机器学习 功率(物理) 数学 物理 统计 量子力学
作者
Yong Li,Liye Wang,Yanbiao Feng,Chenglin Liao,Jue Yang
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:298: 131277-131277 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.131277
摘要

The accurate estimation of state-of-health (SOH) is crucial for ensuring the safe and reliable operation of lithium-ion battery systems. However, the intimate coupling between SOH and state-of-charge (SOC) is often overlooked in existing estimation methods, leading to inaccurate estimates. To address this, we propose a linear parameter-varying (LPV) battery model that captures both gradual capacity degradation and rapid dynamic changes. This model integrates traditional linear models with emerging nonlinear models, providing a comprehensive online SOH estimation framework that effectively separates the effects of SOC in the LPV model structure. The model parameters are identified using a subspace algorithm with accelerated aging data. The proposed method is validated by accelerated aging experiments on two sets of battery samples, one for model development and another for model validation. The experimental data show that the LPV battery model can achieve high SOH estimation accuracy, with an average error of 2.85% and 5.51% for SOH, and 0.63% and 1.20% for capacity, respectively. The method also shows the advantages of being easy to implement and highly generalizable, making it suitable for different battery types and application scenarios.
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