本田对电池容量估算/衰减预测的方法与案例

在2015年3月23号，本田对于在美国租赁运行的FIT EV电动汽车进行了延长租赁2年的决定：

HondaOffers Two-Year Fit EV Lease Extension At $199 Per Month

支持这一决定的重要依据就来自于本田对FIT EV电芯容量状态的评估，以及未来几年容量衰减的评估。

这是为数不多的，将容量评估和衰减应用到实际产品的案例，具体来看下这个方案。

确定容量估计方法

电芯容量可以通过以下公式来进行估算：

其中，Delta Ah可以通过电流传感器测量（ECU积分计算），而SOC是无法直接获得的，可以通过安时积分法或是OCV-SOC的关系来获得。但无论哪种方法都会有误差的出现，如下两图所示，第一个图为误差的原理，第二图为ECU估计值与实际值之间的差异。

本田需要减少估计的误差，提高精度（6%以内），对于模型本身，可以通过很多种方法来改善精度，比较难的是如何评判和获得优质的数据。

优质数据满足的两个特性

本田在研究中发现，当Delta SOC比较大时，即行驶的里程较大，其容量估计的精度较高，如下所示。随着Delta SOC的变大，容量的估计值趋于60Ah。

第二是当行驶或充电后，车辆静止的时间较长，在这个状态下进行的容量估计，其精度也较高。原因在于整车刚行驶结束或是刚充电结束时，电芯OCV的测量是不稳定的，随着静止时间的增加，电芯的OCV逐渐稳定，此时进行测量，所得的Delta SOC也更接近电芯实际状况，原理如下图所示。

这样，为了满足容量估计的精度达到6%以内，车辆单程行驶要足够长（使SOC变化量在30%以上）。由于投入运营的FIT EV数量较少（共计1100辆左右），租客也以短途使用为主，所以同时能够满足以上两个特性的车辆就大为减少。在这种情况下，利用数据融合，即把相邻两个行驶+静止的数据做为一个数据组，可以扩大有效数据量，如下所示意。

模型的验证

本田共选取了805辆FIT EV车辆进行测试和验证，首先将测试车辆的估计结果统计绘制成图，然后将车辆的电池包拆卸下来，利用试验设备测量其实际容量，再对二者的数值进行差值比较，以评估模型估计的误差百分比。经过分析，该方法估计的精度可以达到3%以内，具体如下图所示。颜色越深表示该数值区间的车辆越多。

温度、充放电电流和SOC对容量的影响

在获得容量模型后，进一步需要再评估能够对电芯老化带来加速效应的因素，这主要包括3个：电芯所处环境温度、充放电电流和电芯的SOC。

评估温度影响：固定充放电电流为20A，SOC从满充100%到满放，温度从25摄氏度起，每10摄氏度递增，分别为25℃、35℃、45℃、55℃。温度越高，容量衰减越明显，55℃是加速衰退的危险温度边界。

评估SOC影响：固定温度在35℃，充放电电流20A，SOC从满充起，选定的SOC值为85%、70%、40%和0%。SOC越低，对容量衰减带来的影响越大，尤其是低SOC，避免将SOC使用至0%。

评估电流大小的影响：固定温度在35℃，在充放电从100%到0%，电流大小分别为10A、20A、40A。结果表明，增加电流对于电芯容量衰减的影响非常小，这与快充对日产Leaf电池和续航里程的影响研究结论很类似。

FIT EV实际运行中温度/SOC/电流的分布

经过上述的分析，55℃和低SOC使用（充电）是FIT EV实际使用中需要重点评估的影响要素，要看看有多少概率车子是在这两个数值上运行的。

从上述三个图可以看出来，对于足以影响FITEV容量的SOC/温度和电流区间，在实际运行中仅占很小的一部分。

根据容量估计模型，综合以上的影响因子，本田对已经合约到期的FIT EV车辆进行状态评估，认为在租赁期内，电池的容量衰减不会高于5%，基于此，在2015年3月份，本田宣布将延长FIT EV租赁2年。

本田的这个系统性的评估方法有不少值得学习的地方，但同时我们也要注意：

（1）FIT EV当时采用的是Toshiba SCiB的电芯，Li4Ti5O12，与国内采用的磷酸铁锂或三元的材料不同，所以可能的容量衰减机理，以及对温度、电流和SOC的敏感度不同；

（2）FIT EV车辆为运营租赁使用，其使用的工况可能会具有一定的局限性，不能代表更广泛的实际情况。