基于电压极差特征的储能电池组早期健康状态检测

为了更加高效地评估储能电池组的健康状态（SOH）,提出一种基于电压极差特征的早期健康状态检测方法。首先基于大容量磷酸铁锂储能电池组开展循环老化试验,测量每次循环的电压极差信号,并从中提取关键时间点的电压特征;其次,基于皮尔逊（Pearson）相关系数及灰色关联度分析法（GRA）筛选与电池组老化高度相关的健康因子。最后,通过麻雀搜索算法（SSA）优化双向长短时记忆网络（BiLSTM）的超参数,搭建SSA-BiLSTM健康状态估计模型,实现储能电池组SOH评估;并结合常规机器学习算法验证了健康因子的有效性和估计模型的优越性。结果表明,所提取充放电静置30 min的电压极差特征能够有效反映电池组容量衰退趋势,多种模型验证下SOH估计误差均低于±0.8%。其中,本文所提出的SSA-BiLSTM模型均方根误差（RMSE）低至0.07%。因此该方法能够有效地对大容量储能电池组的SOH实现在线监测。