對于鋰電池了解不多的朋友來說鋰電池SOH是什么并不關心，但是對于對電池了解比較多的對電池SOH就比較感興趣了，那么什么是電池SOH，而電池SOH估計方法又有哪些呢？綜合國內外對電池SOH的估計方法研究，這里介紹兩種國際上比較認可的主流方法。

1、基于經驗的鋰電池SOH估計方法

基于經驗的電池壽命預測方法也稱為基于統計規律的方法，主要包括以下三種：

1)循環周期數法

這種方法是通過對電池的循環周期進行計數，當電池的循環次數到達一定的范圍時，就認為電池到達使用壽命。這種方法需要考慮不同循環條件、循環狀態等因素對循環壽命的影響，根據經驗和標準參數二者共同確定電池壽命。

2)安時法與加權安時法

一個電池從新到老充電、放電整個過程中能夠處理電量的總安時數應該是一個定值，累積安時電量達到一定的程度則認為電池到達壽命，這種方法就是安時法。加權安時法考慮電池在不同狀況下放出相同的電量時，對壽命的損傷程度有輕有重，所以當放出的電量乘以一個加權系數之后的累積安時數達到某個值后認為電池到達壽命終結。

3)面向事件的老化累積方法

這種方法首先要制定引起電池壽命損失的特定事件的描述，一般每個事件都有一個損傷程度的尺度描述，監測電池在使用過程中事件發生的情況，累計每個事件引起電池壽命衰減情況給出當前電池的剩余壽命。

以上幾種方法都是利用電池使用過程中的一些經驗知識，依據某些統計學規律給出電池壽命的一個粗略估計，只能在電池使用的經驗知識比較充分的情況下，用于特定場合的壽命預測。

2、基于性能的鋰電池SOH估計方法

基于各種不同形式的性能模型，并且考慮老化過程和應力因素。目前很多研究依據這一思路開展了基于電池性能的壽命預測。根據壽命預測所使用信息來源的不同，將基于電池性能的壽命預測分為基于機理、基于特征和數據驅動三類。

基于機理的預測是從電池本質機理的角度分析并建立電池的運行機理模型及老化模型，從電化學原理的角度描述電池的老化行為，通過對電池模型的分析預測電池壽命。

基于特征的預測是利用電池老化過程中所表現出來的特征參量的演變，建立特征量與電池壽命之間的對應關系用于壽命預測。

數據驅動的預測是利用電池性能的測試數據，從數據中挖掘出電池性能演變的規律用于壽命預測。例如，由數據擬合得到的解析模型和人工神經網絡模型都是數據驅動的方法。三種方法各有其優缺點，實際應用中常采用幾種方法結合的思想。

1）基于機理的方法

基于機理的預測需要研究每一個老化因素對狀態變量的影響，這種方法首先要對電池物理化學過程進行模型描述，基于歐姆定律、基爾霍夫電壓電流定律、電化學反應過程(Butler-Volmer定律)、擴散過程(Fick定律)等；然后研究老化過程對狀態變量影響的規律。一方面要研究電池的機理模型，另一方面要研究老化過程、應力因素對狀態變量影響的老化機理模型。

基于機理的壽命預測主要優點有：適用于幾乎所有的狀態條件及運行模式的電池；給出了電池老化過程的詳細解釋，可用于電池生產及設計廠商對電池設計的改進；與其他方法相比，基于該模型對電池控制策略的分析能夠更加細致、準確。其缺點在于：模型需要精細的參數，且復雜程度較高；針對老化因素的測試比較復雜，建立完善的老化機理模型存在困難。

2）基于特征的預測方法

基于特征壽命預測的思路是利用電池老化過程中所表現出的特征參量的演變，建立特征量取值與電池健康狀態之間的對應關系用于壽命預測。

目前基于特征的電池壽命預測主要集中在電化學阻抗與電池循環壽命之間的關系。使用電化學阻抗譜（ElectrochemicalImpedanceSpectroscopy，EIS）作為電池壽命特征的研究思路一般是：在電池循環壽命的不同階段測量阻抗譜曲線，根據阻抗譜曲線獲得電池等效電路模型形式，再分析循環次數和等效電路模型中溶液電阻、傳荷電阻及Warburg阻抗等參數的影響規律，最后給出等效電路模型中各參數隨電池循環次數變化的擬合公式。除EIS阻抗譜外，還有對電池施加脈沖或階躍激勵信號估計內阻的脈沖阻抗測量方法。

EIS阻抗譜能夠給出較為精細的電池阻抗描述，可用作估計電池的壽命特征；但測量比較復雜，需要專用測量儀器，將EIS技術應用于電池狀態的在線監測還需要對EIS阻抗譜的在線快速測量技術進行研究。脈沖阻抗測量簡單易行，能夠快速測量，可在線監測，其測試結果能在一定程度上描述電池的阻抗，反映電池阻抗隨壽命衰減而增長的特性，也可用作電池壽命特征。

3）基于數據驅動的預測

電池本身物理化學過程復雜，很多規律很難直接通過機理研究描述。從測試數據的角度出發描述電池性能的思想稱為數據驅動的方法。

常見的數據驅動算法有很多種，如：支持向量機（SupportVectorMachine,SVM），自回歸滑動平均（AutoregressiveMovingAverage,ARMA），粒子濾波（ParticleFiltering,PF）等。

基于數據驅動的預測不需要對象系統的機理知識，以采集的數據為基礎通，通過各種數據分析學習方法挖掘其中的隱含信息進行預測，從而避免了模型獲取的復雜性，是一種較為實用的預測方法。但是，通常所獲取的數據往往具有很強的不確定性和不完整性，將實際應用中所有可能的壽命影響因素全部進行實驗測試也是不現實的。所以，數據驅動的預測容易實施，但也有一定的局限性。