电池 SOH 描述了剩余的容量能力，而 RUL 则预估了该能力还能使用多久。 SOH 主要通过容量保持率、内阻增长、阻抗、温度特性以及与安全相关的指标进行评估。RUL 则通过模拟这些测量值在达到预定寿命终点阈值之前的演变过程来估算。在梯次利用分选过程中，精密电池测试系统能够提供可重复的测量数据，从而区分出可用的电芯与那些容易出现不匹配、性能不佳或过早失效的电芯。
梯次利用分选的可靠性取决于其背后的退化数据。 精密测试将不一致的寿命终点电芯转化为关于容量、电阻、运行特性和未来寿命的可比证据。
SOH 测量的内容
容量保持率
SOH 通常表示电池可用容量相对于其初始容量的比例：
[ SOH_{capacity} = \frac{C_{current}}{C_{initial}} \times 100% ]
假设测量条件具有可比性，一个保持 80% 原始容量的电芯比保持 95% 的电芯退化程度更严重。
容量通常通过受控的充放电循环来确定，通常采用恒流恒压充电协议，随后进行预定义的放电程序。
内阻和阻抗
内阻通常随电池老化而增加。基于电阻的 SOH 指标可以表示为：
[ SOH_{resistance} = \frac{R_{initial}}{R_{current}} \times 100% ]
该指标是对容量保持率的补充，因为两个电芯可能具有相似的容量，但在负载下的功率能力、发热量或电压降方面却大相径庭。
阻抗谱及相关的电化学测量可以提供有关退化机制的额外信息，尽管它们需要受控的仪器和仔细的解读。
运行和安全特性
SOH 评估还应考虑电芯电压、温度响应、充电接受能力、自放电以及在动态负载下的表现。这些测量有助于识别那些在简单容量测试中看起来健康，但在实际运行条件下表现异常的电芯。
荷电状态 (SOC) 和功率状态 (SOP) 是相关但不同的量。SOC 描述了特定时刻的可用电量，而 SOP 描述了电池可以安全输出或接受的功率。
RUL 的估算方法
定义寿命终点 (EOL) 阈值
在系统定义“寿命终点”的含义之前，RUL 没有意义。一个常见的惯例是可用容量达到初始值的 80%，但适用的阈值取决于电芯化学体系、应用场景、安全要求和运行条件。
电阻增长、功率能力损失、过高的温升或安全限制也可能定义 EOL。因此，电动汽车使用的阈值可能与固定式储能系统使用的阈值不同。
跟踪随时间变化的退化
RUL 估算利用历史测量数据来预测未来的退化。容量衰减、电阻增长、阻抗变化、温度特性和负载历史都可以为估算提供依据。
受控的老化测试非常有价值，因为它们能产生跨越多次充放电循环的性能记录。这些记录建立了识别加速点所需的退化轨迹，包括容量或性能开始急剧下降的“拐点”。
基于模型和数据驱动的方法
目前使用了几种预测方法：
- 扩展卡尔曼滤波 (EKF)： 从电压和电流等测量值中估算隐藏的电池状态，并在新数据到来时更新估算值。
- 支持向量机 (SVM)： 对健康状况进行分类，或将测量的特征映射到 SOH 和 RUL 估算值。
- 时间序列模型（如 ARIMA）： 对退化测量值的统计趋势进行建模。
- 粒子滤波： 表示非线性或变负载电池行为中的不确定性，并可估算放电结束等事件。
- 其他机器学习模型： 从大型老化数据集中学习退化模式，前提是训练数据反映了正在评估的电芯和条件。
没有任何模型可以消除对高质量测量的需求。算法可以处理噪声数据，但无法可靠地恢复从未测量或测量不一致的退化信息。
验证预测结果
RUL 模型应根据已知的老化结果进行评估，而不是仅仅因为它们符合历史数据就被接受。常见的指标包括平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE)、相对预测误差以及重复测试之间的差异。
验证还应检查误差是否在不同温度、负载曲线、电芯批次和老化条件下增加。在一个实验室数据集上表现良好的模型可能无法推广到使用历史未知的回收电池组中。
为什么精密测试在梯次利用分选中至关重要
回收电芯不统一
寿命终点的电池组可能包含容量、电阻值、温度、退化机制和使用历史各不相同的电芯。来自同一个电池组的电芯在经过多年的运行后，并不自动等同。
这种差异使得铭牌额定值和电池组级别的测量不足以进行详细的梯次利用筛选。在重新组装之前，单个电芯或模块需要进行可比的诊断测试。
容量决定可用能量
精密循环测试仪可以测量电芯在规定条件下实际能够存储和输出的电量。这提供了按容量保持率对电芯进行分类，以及选择符合预期应用能量要求的模块所需的证据。
电阻决定功率和发热
仅凭容量无法决定适用性。一个容量合格但电阻异常高的电芯在运行过程中可能会经历更大的电压降、功率能力降低以及更大的发热量。
精密的电阻和阻抗测量有助于在组装前识别这些电芯。当模块将在高电流或频繁循环下运行时，这一点尤为重要。
一致的数据实现匹配
电芯匹配是梯次利用的核心挑战。容量或电阻差异显著的电芯在充放电过程中会产生不相等的 SOC 水平和不均匀的应力。
准确的分选支持在以下方面做出更好的决策：
- 电芯和模块的分类。
- 串联和并联分组。
- 重组策略。
- 库存分类。
- 预期系统性能。
- 监控和保护要求。
目标不仅仅是找到仍然能用的电芯，而是组装出在整个预期运行窗口内行为保持足够一致的电池组。
受控测试创建可辩护的基准
实验室测试系统控制电流、电压、温度、循环序列和数据采集。这使得结果具有可重复性，并允许工程师将回收的电芯与共同的验收标准进行比较。
同样的基准也支持后期的 RUL 监控。如果没有准确的初始测量，未来容量的下降或电阻的增加就无法可靠地量化。
理解权衡
测试时间与吞吐量
详细的容量和老化评估可能需要漫长的充放电循环、静置时间和重复测量。因此，对每个回收的电芯进行广泛测试可能会降低处理吞吐量。
实用的分选过程通常采用分级测试：先进行快速筛选，然后对接近验收边界或用于严苛应用的电芯进行更详细的特性分析。
测量精度与成本
更高精度的循环测试仪、热控制、阻抗仪器和安全系统会增加设备成本。然而，精度不足可能会通过错误的分选、过早失效、保修风险或不安全的模块组装导致更昂贵的后果。
所需的精度应与应用风险以及验收类别之间所需的间隔挂钩。
模型准确性与泛化能力
复杂的预测模型可能在受控数据集上实现低误差，但在具有不同化学体系、年龄、温度或运行历史的电芯上表现不佳。只有在清楚了解测试条件和验证群体的情况下，报告的误差值才有意义。
因此，RUL 报告应尽可能包含不确定性或置信度信息，而不是作为一个看似精确的日期或循环次数。
容量阈值与实际应用需求
80% 的容量阈值是一个广泛使用的惯例，而不是每个梯次利用应用的通用规则。一个功率需求适中的固定式系统可能比需要高峰值功率、快速充电或严格热限制的系统更能容忍退化。
分选标准应反映完整的应用需求，包括能量、功率、安全、温度、循环频率和预期使用寿命。
为您的目标做出正确的选择
测试策略应反映梯次利用系统必须可靠交付的内容。
- 如果您的主要重点是能量容量： 优先考虑受控的容量测试、一致的 SOC 和温度条件，以及与存储应用相匹配的容量保持率阈值。
- 如果您的主要重点是功率性能： 除了容量外，还要强调内阻、阻抗、电压降、热响应和动态负载测试。
- 如果您的主要重点是准确的 RUL 预测： 建立可重复的老化数据集，明确定义 EOL，跟踪跨循环的退化，并使用 MAE、RMSE、相对误差和重复条件测试来验证模型。
- 如果您的主要重点是安全的模块重组： 使用基于容量、电阻、自放电、温度特性和异常运行响应的电芯级分选和匹配。
- 如果您的主要重点是高处理吞吐量： 将快速筛选与针对边缘或高价值电芯的定向精密特性分析相结合。
可靠的梯次利用决策来自于精密测量、特定应用阈值以及对未来退化的验证性预测的结合。
总结表：
| 指标 | 测量 | 重要性 |
|---|---|---|
| SOH (容量) | 容量保持率 (%) | 决定可用能量并按剩余容量进行分类 |
| SOH (电阻) | 内阻/阻抗 | 影响功率能力、电压降和发热 |
| RUL | 基于模型/数据驱动的预测 | 估算达到 EOL 阈值前的剩余寿命 |
| 精密测试 | 受控循环、阻抗等 | 为分选和匹配提供可重复、准确的数据 |
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