电池领域中的SOH是什么？

2026-01-14 08:28:55 今晚世界杯

3. 数据驱动+模型算法（如卡尔曼滤波）

利用电池等效电路模型（ECM）结合历史数据、实时电压、电流、温度等信息，通过算法滤波（如卡尔曼滤波）或机器学习模型估算SOH。

优点：动态估算，适合运行中的储能系统

缺点：计算复杂，需要完整数据支持

SOH评估指标与影响因素

SOH并非一个单一数值，而是结合多个维度综合评估得出的“电池健康分数”。

常见的评估指标包括：

容量衰减：当前最大容量与初始设计容量的比值，是最直观的老化表现。

内阻变化：随着老化，电池内阻上升，会影响放电性能和系统效率。

温度表现：电池在高温或低温环境下使用时，温升异常往往意味着内部老化加剧。

充放电效率：能否顺利完成充放电循环，也是健康状态的重要体现。

电压异常：若出现充不满、放不干净的情况，说明电池性能正在退化。

除了上述评估维度，SOH还会受到多种外部因素影响，主要包括：

循环寿命影响：每完成一次标准1C充放电循环，SOH约下降0.05%-0.1%。

例如，磷酸铁锂电池充放电次数大于3000次，三元锂充放电次数大于1000次时，每循环一次SOH下降0.05%-0.1%。

温度因素：电池在高温环境中放置1个月，SOH可能下降5%-8%；而低温情况下使用，SOH的衰减速度也会加快约30%。

充电策略：频繁快充（大于3C），且比例超过30%，会加速SOH下降，每年可能多衰减2%-3%。同时，如果恒压充电时间不足，还可能导致正极材料晶格畸变，进一步损害健康状态。

简而言之，SOH是电池“身体状况”的综合体现，它既依赖静态评估数据，也受动态使用行为的长期影响。

SOH的作用

SOH不仅决定电池还能不能用，更影响着系统的安全性和智能控制能力。

1.保障系统安全运行

随着电池老化，内阻升高、发热增多，出现热失控、鼓胀、起火等风险的概率也随之上升。

BMS系统通过监测SOH，可以在健康状态异常时提前发出预警，启动保护机制，限制最大充放电功率。

2.优化储能系统能量调度

在家庭储能或工商业储能系统中，EMS（能源管理系统）会基于SOH判断：

(1) 哪组电池负荷更重、该优先使用哪组

(2) 是否需要切换运行模式（如削峰填谷 vs 应急备电）

(3) 系统整体的运行寿命预测与维修保障安排

3.辅助智能预测与系统优化

借助SOH数据，企业和用户可以实现：

(1) 预测性维护：提前更换问题电池，降低停机风险

(2) 成本控制：避免过度维护保养或提前淘汰

(3) 系统升级参考：根据整体SOH水平决定系统扩容或更换策略

SOC告诉你“现在能用多久”，SOH则是告诉你“还能再用多久”。

SOH不仅是一串数字，更是电池背后隐藏的健康逻辑与运行信号灯，是电池管理、能量调度与安全防护不可缺少的核心指标。

今天的SOH知识就讲到这里，大家学会怎么看电池“健康体检表”了吗？点赞 + 关注，TGPRO将持续为大家带来更多实用的储能干货！返回搜狐，查看更多