对太阳集团 领会未几的伴侣来讲太阳集团 SOH是甚么并不关怀，可是对对太阳 领会比拟多的对太阳 SOH就比拟感乐趣了，那末甚么是太阳 SOH，而太阳 SOH估量体例又有哪些呢？综合国际外对太阳 SOH的估量体例研讨，这里先容两种国际上比拟承认的支流体例。

1、基于经历的太阳集团 SOH估量体例

基于经历的太阳 寿命展望体例也称为基于统计纪律的体例，首要包含以下三种：

1)轮回周期数法

这类体例是经由进程对太阳 的轮回周期遏制计数，当太阳 的轮回次数达到必然的规模时，就以为太阳 达到操纵寿命。这类体例须要斟酌差别轮回前提、轮回状况等身分对轮回寿命的影响，按照经历和规范参数两者配合肯定太阳 寿命。

2)安时法与加权安时法

一个太阳 重新到老充电、放电全数进程中可以或许处置电量的总安时数应当是一个定值，积累安时电量达到必然的水平则以为太阳 达到寿命，这类体例便是安时法。加权安时法斟酌太阳 在差别状况下放出不异的电量时，对寿命的毁伤水平有轻有重，以是当放出的电量乘以一个加权系数以后的积累安时数达到某个值后以为太阳 达到寿命闭幕。

3)面向事务的老化积累体例

这类体例起首要拟定引发太阳 寿命丧失的特定事务的描写，普通每个事务都有一个毁伤水平的标准描写，监测太阳 在操纵进程中事务产生的环境，累计每个事务引发太阳 寿命衰减环境给出以后太阳 的残剩寿命。

以上几种体例都是操纵太阳 操纵进程中的一些经历常识，按照某些统计学纪律给出太阳 寿命的一个大略估量，只能在太阳 操纵的经历常识比拟充实的环境下，用于特定场所的寿命展望。

2、基于机能的太阳集团 SOH估量体例

基于各类差别情势的机能模子，并且斟酌老化进程和应力身分。今朝良多研讨按照这一思绪展开了基于太阳 机能的寿命展望。按照寿命展望所操纵信息来历的差别，将基于太阳 机能的寿命展望分为基于机理、基于特点和数据驱动三类。

基于机理的展望是从太阳 实质机理的角度阐发并成立太阳 的运转机理模子及老化模子，从电化学道理的角度描写太阳 的老化行动，经由进程对太阳 模子的阐发展望太阳 寿命。

基于特点的展望是操纵太阳 老化进程中所表现出来的特点参量的演化，成立特点量与太阳 寿命之间的对应干系用于寿命展望。

数据驱动的展望是操纵太阳 机能的测试数据，从数据中发掘出太阳 机能演化的纪律用于寿命展望。比方，由数据拟合取得的剖析模子和野生神经收集模子都是数据驱动的体例。三种体例各有其优错误谬误，实际操纵中常接纳几种体例连系的思惟。

1）基于机理的体例

基于机理的展望须要研讨每个老化身分对状况变量的影响，这类体例起首要对太阳 物理化学进程遏制模子描写，基于欧姆定律、基尔霍夫电压电流定律、电化学反应进程(Butler-Volmer定律)、分散进程(Fick定律)等；而后研讨老化进程对状况变量影响的纪律。一方面要研讨太阳 的机理模子，另外一方面要研讨老化进程、应力身分对状况变量影响的老化机理模子。

基于机理的寿命展望首要长处有：合用于几近一切的状况前提及运转情势的太阳 ；给出了太阳 老化进程的具体诠释，可用于太阳 出产及设想厂商对太阳 设想的改良；与其余体例比拟，基于该模子对太阳 节制战略的阐发可以或许加倍详尽、精确。其错误谬误在于：模子须要邃密的参数，且庞杂水平较高；针对老化身分的测试比拟庞杂，成立完美的老化机理模子存在坚苦。

2）基于特点的展望体例

基于特点寿命展望的思绪是操纵太阳 老化进程中所表现出的特点参量的演化，成立特点量取值与太阳 安康状况之间的对应干系用于寿命展望。

今朝基于特点的太阳 寿命展望首要集合在电化学阻抗与太阳 轮回寿命之间的干系。操纵电化学阻抗谱（ElectrochemicalImpedanceSpectroscopy，EIS）作为太阳 寿命特点的研讨思绪普通是：在太阳 轮回寿命的差别阶段丈量阻抗谱曲线，按照阻抗谱曲线取得太阳 等效电路模子情势，再阐发轮回次数和等效电路模子中溶液电阻、传荷电阻及Warburg阻抗等参数的影响纪律，最初给出等效电路模子中各参数随太阳 轮回次数变更的拟合公式。除EIS阻抗谱外，另有对太阳 施加脉冲或阶跃鼓励旌旗灯号估量内阻的脉冲阻抗丈量体例。

EIS阻抗谱可以或许给出较为邃密的太阳 阻抗描写，可用作估量太阳 的寿命特点；但丈量比拟庞杂，须要公用丈量仪器，将EIS手艺操纵于太阳 状况的在线监测还须要对EIS阻抗谱的在线疾速丈量手艺遏制研讨。脉冲阻抗丈量简略易行，可以或许疾速丈量，可在线监测，其测试成果能在必然水平上描写太阳 的阻抗，反应太阳 阻抗随寿命衰减而增加的特点，也可用作太阳 寿命特点。

3）基于数据驱动的展望

太阳 自身物理化学进程庞杂，良多纪律很难间接经由进程机理研讨描写。从测试数据的角度动身描写太阳 机能的思惟称为数据驱动的体例。

罕见的数据驱动算法有良多种，如：撑持向量机（SupportVectorMachine,SVM），自回归滑动均匀（AutoregressiveMovingAverage,ARMA），粒子滤波（ParticleFiltering,PF）等。

基于数据驱动的展望不须要工具体系的机理常识，以收罗的数据为根本通，经由进程各类数据阐发进修体例发掘此中的隐含信息遏制展望，从而防止了模子获得的庞杂性，是一种较为适用的展望体例。可是，凡是所获得的数据常常具备很强的不肯定性和不完全性，将实际操纵中一切能够的寿命影响身分全数遏制尝试测试也是不实际的。以是，数据驱动的展望轻易实行，但也有必然的范围性。