УДК 621.355

МЕТОД ОЦЕНКИ SOH ЛИТИЙ-ИОННЫХ АККУМУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ ТРЕНДА ИМПЕДАНСА Метод оценки SOH литий-ионных аккумуляторов на основе тренда импеданса

Опубликовано в Бюллетень результатов научных исследований · Номер 3, 2026 · Страницы 126–137 · Рубрика: Общетехнические задачи и пути их решения
DOI: https://doi.org/10.20295/2223-9987-2026-3-126-137
Получено: 22.04.2026 Одобрено: 29.06.2026 Опубликовано: 05.10.2026 Язык публикаций: RUS
Авторы
Цель: предложить метод оценки состояния литий- ионных аккумуляторов (SOH), основанный на низкоразмерном описании нормированного тренда импеданса Z(p), формируемого по временным зависимостям напряжения и тока при переменном воздействии без проведения полной частотной электрохимической импедансной спектроскопии. Методы: исходный импедансный отклик сегментировался по полярности тока, нормировался в координате прогресса p ∈ [0, 1] и усреднялся для получения тренда Z(p). Из этого тренда выделялись три диагностических показателя: среднее значение на участке плато P, модуль наклона на участке плато S и величина концевого отклонения E. Такое представление позволяет перейти от полной кривой импедансного отклика к компактному набору параметров, пригодных для последующей регрессионной обработки. Связь указанных признаков с SOH устанавливалась с помощью квадратичной регрессионной модели, коэффициенты которой определялись методом наименьших квадратов. Результаты: экспериментальная проверка на элементах LIR2032 и NCR18650B выявила, что показатели P, E и S отражают изменение уровня, формы и концевых областей импедансного тренда при старении аккумулятора. Для LIR2032 получено R² = 0,9987 при RMSE = 1,23 %, для NCR18650B — R² = 0,9715 при RMSE = 5,19 %. Практическая значимость: предложенный подход характеризуется низкой вычислительной сложностью, интерпретируемостью признаков и может использоваться как основа для алгоритмов BMS и онлайн- диагностики аккумуляторных систем. Метод может быть реализован без существенного увеличения вычислительной нагрузки и адаптирован к различным типам литий- ионных элементов после калибровки модели.
импедансный отклик, тренд импеданса, извлечение признаков, показатели p/e/s, SOH, онлайн-диагностика, BMS, литий-ионные аккумуляторы
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Practical State Estimation Using Kalman Filter Methods for Large-Scale Battery Systems / Z. Wang [et al.] // Applied Energy. 2021. Vol. 294. Art. 117022. DOI:https://doi.org/10.1016/j. apenergy.2021.117022

2. State-of-Health Estimation of Batteries in an Energy Storage System Based on the Actual Operating Parameters / Q. Zhang [et al.] // Journal of Power Sources. 2021. Vol. 506. Art. 230162. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2021.230162

3. State of Health Estimation of Lithium-Ion Battery Based on Electrochemical Impedance Spectroscopy / M. Fan [et al.] // Energies. 2023. Vol. 16, no. 8. Art. 3393. DOI:https://doi.org/10.3390/en16083393 4. Диагностика состояния аккумуляторной батареи электромобиля на основе анализа кривой Найквиста и импедансной спектроскопии / А. Н. Борзенков [и др.] // Электротехника. 2026. № 6. С. 2–8.

4. Спектроскопия электрохимического импеданса литиевых источников тока / А. Г. Попов [и др.] // Труды Московского физико-технического института. 2022. Т. 14, № 1 (53). С. 78–87. DOI:https://doi.org/10.53815/20726759_2022_14_1_78

5. Xia Z., Abu Qahouq J. A. High Frequency Online Battery Impedance Measurement Method Using Voltage and Current Ripples Generated by DC-DC Converter // IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC). 2020. Pp. 1333–1338. DOI: 10.1109/ APEC39645.2020.9124465

6. Yao Q., Lu D.-D.-C., Lei G. Accurate Online Battery Impedance Measurement Method with Low Output Voltage Ripples on Power Converters // Energies. 2021. Vol. 14, no. 4. Art. 1064. DOI:https://doi.org/10.3390/en14041064

7. Online Impedance Measurement of Operational Batteries Utilizing Sinc Function Signal Injection Via DC-DC Power Converter / L. Huang [et al.] // Measurement. 2024. Vol. 225. Art. 114058. DOI:https://doi.org/10.1016/j.measurement.2023.114058

8. Шамарова Н. А. Анализ методов оценки уровня заряда аккумуляторных батарей // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2022. Т. 14, № 1 (53). С. 24–33.

9. Борисов П. В., Воробьев А. А. Обзор алгоритма программного обеспечения для диагностики остаточного ресурса литий-ионных аккумуляторных батарей тягового подвижного состава // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2023. Т. 20, вып. 2. С. 471–477. DOI:https://doi.org/10.20295/1815–588X‑2023-2-471-477

10. Хандорин М. М., Букреев В. Г. Методика оценки остаточной емкости литий-ионной аккумуляторной батареи при изменении температуры аккумулятора // Доклады ТУСУР. 2017. Т. 20, № 2. С. 120–122. DOI:https://doi.org/10.21293/1818-0442-2017-20-2-120-122

Войти или Создать
* Забыли пароль?