电动汽车动力电池变流放电特性与荷电状态实时估计
锂离子电池建模与荷电状态估计研究
二、锂离子电池荷电状态估计
荷电状态（SOC）是锂离子电池内部电化学状态的关键参数，它反映了电池 剩余容量和健康状况。SOC估计的准确性对于电池管理系统的性能至关重要。目 前，常用的SOC估计方法包括直接测量法、模型法和数据驱动法。
1、直接测量法：通过测量电池的电压、电流等物理参数，直接获取SOC。这 种方法简单直观，但受限于测量设备的精度和响应速度。
最后是模型建立阶段，根据分析结果建立起锂离子电池的数学模型。常见的 模型包括电化学模型等效电路模型等。这些模型能够对电池的动态特性和荷电状 态进行有效的描述和预测。通过模型建立，可以更好地理解电池的内部机制和外 部表现，为后续的荷电状态估计提供有力支持。
三、实验结果与分析
实验结果表明，采用神经网络等机器学习方法建立的电池模型和荷电状态估 计值具有更高的准确性和鲁棒性。对比传统线性回归分析方法，神经网络方法可 以更好地处理非线性关系，并能够自动识别和适应多种工况条件。此外，神经网 络方法还具有自适应性、自组织性和鲁棒性等优点，可以更好地适应实际应用中 电池性能的变化。
三、荷电状态（SOC）估计
荷电状态（SOC）是描述电池剩余容量的重要指标。准确估计SOC对于电池的 优化利用具有重要意义。在实际应用中，可以通过测量电池的电压、电流和温度 等信息，采用卡尔曼滤波等算法，实现对SOC的准确估计。同时，针对电池老化 对SOC估计的影响，可以结合电池容量和内阻的模型进行综合考虑，以提升SOC估 计的准确性。
1、基于物理模型的预测方法：通过建立电池的物理模型，模拟电池的充放 电过程，从而预测电池的寿命。这种方法需要深入理解电池的内部机制，但精度 较高。
2、基于统计分析的预测方法：通过分析大量电池的数据，找出影响电池寿 命的关键因素，从而预测电池的寿命。这种方法需要大量的数据支持，但简单直 观。
混合动力汽车用锂离子电池荷电状态的估计
第44 卷第5 期2014 年10 月电池BATTEＲY BIMONTHLYVol. 44，No. 5Oct. ，2014混合动力汽车用锂离子电池荷电状态的估计黄小玲，那伟，叶磊，刘永星( 上海航天电源技术有限责任公司，上海201615)摘要: 提出在行车过程中通过引入单体电池电压电流校正的修正手段，克服电池组系统现有的基础数据不足的问题。
通过整车试验数据对比发现，校正参数修正后荷电状态( SOC) 精度优于10% ，符合行业标准。
关键词: 混合动力汽车; 荷电状态( SOC) ; 参数校正; 电池组管理系统( BMS) ; 锂离子电池中图分类号: TM912. 9 文献标识码: A 文章编号: 1001 －1579( 2014) 05 －0290 －03Estimation of state of charge of Li-ion battery for hybrid vehicleHAUNG Xiao-ling，NA W ei，YE L ei，L IU Yong-xing( Shanghai Aerospace Power Technology C o.，Ltd.，Shanghai 201615，C hina)Abstract: A parameter correction method in driving process was illustrated，the problem of insufficient basic data could be overcame. By practical running data comparison，state of charge( SOC) difference could be controlled in 10% ，i n l ine with industry standards.Key words: hybrid v ehicle; state of charge( SOC) ; parameter calibra tion; battery manage syste m( BMS) ; Li-ion battery上海汽车集团在自主研发的上海牌燃料电池与锂离子电池混合动力汽车中，将动力电池作为辅助动力源。
动力电池荷电状态(SOC)估算方法综述
10.16638/ki.1671-7988.2019.08.011动力电池荷电状态（SOC）估算方法综述胡耘（长安大学，陕西西安710064）摘要：在动力电池管理系统(BMS)中动力电池SOC评估是最为重要的作用之一。
系统中的大多数功能都依赖于动力电池SOC评估的结果。
所以准确估算动力电池SOC，有利于保护电池，防止电池过充或过放，提高电池的寿命，达到节约能源的目的。
文章通过对SOC评估的当前各种方法的分类综述，并介绍了最新的研究成果，提出了SOC 未来的发展方向。
关键词：动力电池；电池管理系统；SOC估算中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)08-36-03Summary of methods for state of charge estimation of power batteriesHu Yun( Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710064 )Abstract: Power battery SOC evaluation is one of the most important roles in the Power Battery Management System (BMS). Most of the functions in the system depend on the results of the power battery SOC evaluation. Therefore, accurate estimation of the power battery SOC is conducive to protecting the battery, preventing overcharging or overdischarging of the battery, improving the life of the battery, and achieving energy conservation. This paper summarizes the current classification of various methods of SOC assessment, and introduces the latest research results, and proposes the future development direction of SOC.Keywords: power battery; battery management system; SOC estimationCLC NO.: U469.72 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)08-36-031 SOC的定义与分类我们将电池的荷电状态，称为SOC，指电池中剩余电荷的可用状态，用百分数表示。
汽车动力电池的电化学特性与热力学特性分析
汽车动力电池的电化学特性与热力学特性分析随着新能源汽车的普及，汽车动力电池的能量密度、寿命、安全性等方面的特性也越来越受到关注。
汽车动力电池作为新能源汽车的关键部件之一，是将化学能转化为电能的装置。
在汽车动力电池的电化学特性和热力学特性方面，有以下几点需要注意。
一、电化学特性1. 开路电压汽车动力电池的开路电压是指在不通电的情况下，电池两端的电压。
其大小反应了电池中化学反应的走向和程度。
根据电池中反应的化学物质不同，开路电压也有所差别。
例如，铅酸电池的开路电压约为2V，镍氢电池的开路电压为1.2V，磷酸铁锂电池的开路电压约为3.4V。
2. 放电平台汽车动力电池的放电平台是指在电池开始放电后，在相对稳定的条件下，电池电压变化不大的一段时间。
放电平台部分的电压大小和持续时间与电池的工作状态、电流密度、电池化学物质等有关。
3. 比能量比能量指的是电池能量密度的一种指标，单位为Wh/kg。
在同样重量的电池中，比能量越大，意味着电池储存的能量也就越多。
目前，磷酸铁锂电池的比能量已经达到了200Wh/kg以上，而氢燃料电池的比能量已经超过了约600Wh/kg。
4. 循环寿命循环寿命是指电池在充放电循环过程中能够持续运行的次数。
循环次数越多，代表着电池的使用寿命越长。
不同种类的电池的循环寿命会有所不同。
例如，锌银电池的寿命为数十次，而磷酸铁锂电池的寿命可达到1500次以上。
二、热力学特性1. 热失控汽车动力电池中的化学反应会产生热量，因此，如果不能正确地处理电池中的热量，就有可能发生热失控。
电池热失控的原因可以有很多种，例如过度放电、过度充电、过高的温度等。
若电池热失控，会引发电池内部的化学反应速度急剧加快，产生的气体量增加，导致电池爆炸或者起火。
2. 温升特性电池的工作温度对电池的性能有着非常重要的影响。
一般来说，汽车动力电池的工作温度范围为-20℃至60℃之间。
电池工作在过高或者过低的温度下，都会对电池的性能和寿命造成不利影响。
锂电池等效电路建模与荷电状态估计
锂电池等效电路建模与荷电状态估计1. 引言1.1 概述锂电池是目前应用广泛的一种高能量密度的电池技术，被广泛应用于移动设备、电动汽车和储能系统等领域。
在实际应用中，了解锂电池的荷电状态（State of Charge，SOC）对于实现其可靠控制和管理至关重要。
然而，由于锂电池本身特性的复杂性以及工作环境的影响，精确地估计锂电池的荷电状态仍然是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了多种方法，并且其中基于等效电路模型的荷电状态估计方法成为了主流。
该方法通过建立锂电池的等效电路模型来描述其内部特性，并利用测量得到的电压和电流数据进行参数估计，从而达到荷电状态估计的目的。
1.2 文章结构本文将会介绍锂电池等效电路建模与荷电状态估计这一研究领域的相关内容。
首先，在第2节中我们将详细讨论锂电池等效电路建模方法，包括概述不同类型的等效电路模型以及分析电压和电流之间的关系。
接着，在第3节中我们将介绍荷电状态估计技术的重要性，并详细探讨基于等效电路模型的荷电状态估计方法以及其他一些常用的估计方法。
在第4节中，我们将进行实验设计和数据采集，并对锂电池等效电路建模结果进行验证和优化分析，并比较评估不同荷电状态估计方法的结果。
最后，在第5节中，我们将总结本文的主要研究成果，并对未来的研究方向和拓展进行展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍锂电池等效电路建模与荷电状态估计这一领域的相关研究进展，为进一步提高锂电池荷电状态估计精度提供参考。
通过对该领域已有研究成果的总结和归纳，可以帮助读者更好地理解锂电池等效电路建模方法、荷电状态估计技术以及它们在实际应用中的潜力和局限性。
同时，本文也可以为相关研究人员提供一个全面而系统的视角，从而为他们开展新的研究工作提供启示和指导。
2. 锂电池等效电路建模2.1 等效电路模型概述在研究锂电池行为和性能时，建立一个准确的等效电路模型是非常重要的。
等效电路模型可以帮助我们理解锂电池内部的物理过程，并预测其在不同负载条件下的响应。
大数据驱动的动力电池健康状态估计方法综述
大数据驱动的动力电池健康状态估计方法综述随着电动汽车的快速发展，动力电池的健康状态监测和估计成为了一个重要的研究方向。
大数据作为一种强大的工具，可以从海量的数据中提取有价值的信息，对于动力电池的健康状态估计具有巨大的潜力。
本文将对目前大数据驱动的动力电池健康状态估计方法进行综述，旨在为相关研究提供参考。
一、引言动力电池是电动汽车的核心组成部分，其健康状态的准确估计对于电动汽车的安全性、可靠性和寿命具有重要影响。
传统的动力电池健康状态监测方法主要基于物理模型或统计方法，但这些方法需要大量的先验知识和准确的参数输入，且对于实时性和精准度要求较高的场景存在一定的限制。
而大数据驱动的动力电池健康状态估计方法可以通过分析和挖掘大规模的实际数据，基于数据本身的规律和特征来实现对动力电池健康状态的准确估计。
二、数据采集与预处理大数据驱动的动力电池健康状态估计首先需要进行数据采集和预处理。
数据采集可以通过在电动汽车中安装传感器来获取相关参数，如电池电压、电流、温度等。
为保证数据的准确性和完整性，还需要进行数据预处理，包括异常值剔除、数据对齐和噪声滤波等。
三、特征提取与选择在大数据驱动的动力电池健康状态估计中，特征提取和选择是关键的步骤。
特征提取是将原始数据转化为能够表达电池健康状态的有意义的特征，常用的特征包括电池容量衰减、内阻变化、电池温度变化等。
特征选择是从大量的特征中选择出最有代表性的特征，可以采用统计学方法、机器学习方法或特征选择算法进行。
四、建模与训练根据特征提取和选择得到的特征，可以建立动力电池健康状态预测模型。
常用的建模方法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。
在建模之前，需要进行数据集的划分，一部分数据用于训练模型，一部分数据用于测试和验证模型的准确性。
五、模型评估与优化建立模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估指标可以采用准确率、精确率、召回率等指标评估模型的性能，同时可以通过交叉验证等方法对模型进行验证。
电动汽车动力电池状态监测与评估
电动汽车动力电池状态监测与评估近年来，电动汽车作为交通工具的普及程度不断提高，动力电池作为其核心组成部分，其状态监测与评估对于电动汽车的性能和安全性至关重要。
本文将从监测技术与评估方法两个方面，对电动汽车动力电池的状态进行讨论。
一、动力电池的状态监测技术1. 电池电压监测电池电压是评估电池状态最直观的指标之一。
通过对电池组中各个单体电池电压的监测，可以判断电池的电量是否充足，以及单体电池之间的电压均衡情况。
通常采用测量电池组平均电压的方法，可以通过CAN通讯技术将电池电压的监测结果传输给车载电脑系统，以供驾驶员实时查看。
2. 电池温度监测电池温度是另一个重要的状态监测指标。
电池的温度过高会对电池寿命和性能产生负面影响，甚至可能引发火灾等安全隐患。
因此，对电池温度进行实时监测是必要的。
常用的监测方法包括电池温度传感器和红外热像仪。
3. 电池容量监测电池容量是衡量电池存储能量的指标，其准确性直接影响到电动汽车的续航里程。
电池容量的监测可以通过周期充放电测试来实现，也可以通过电池放电状态监测芯片实时监测电池的放电状态，从而对电池容量进行估算。
4. 电池内阻监测电池内阻是指电池在工作过程中产生的内部电阻。
电池内阻较大会导致电池的性能下降，甚至引起电池的过热等故障。
通过测量电池的开路电压和负载电流，可以计算出电池的内阻。
另外，也可以采用交流阻抗谱法或电化学阻抗谱法来监测电池的内阻。
二、动力电池的状态评估方法1. SOC评估SOC（State of Charge）是指电池当前的充电状态，也就是电池中储存的电量所占总容量的百分比。
SOC评估对于电动汽车驾驶员来说非常重要，可以帮助驾驶员了解电池剩余电量，从而做出合理的行驶计划。
SOC评估方法包括嵌入式计算方法、模型预测方法和滤波方法等。
2. SOH评估SOH（State of Health）是指电池当前的健康状态，即电池的容量损耗程度。
SOH评估可以帮助判断电池的老化程度，对于电池的维护和更换决策具有指导意义。
电动汽车动力电池SOC估算方法浅谈
电动汽车动力电池SOC估算方法浅谈李骏;魏炜阳;龚思惠;刘霏霏【摘要】电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的关键技术之一.由于电动汽车运行工况复杂多变,电池SOC的估算受电池温差、充放电电流、单体电池一致性等因素的影响,所以很难精确估算出电池的SOC值.而准确估算动力电池SOC可以实时监测电压的变化,有效防止电池过充或者过放带来的危害.文章首先分析了动力电池SOC估算的影响因素,然后对经典SOC估算方法、智能SOC估算方法和耦合SOC估算方法综述,对比分析了各自的优缺点,最后总结了电池SOC的估算方法并提出展望.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2019(000)014【总页数】6页(P12-16,21)【关键词】电动汽车;动力电池;荷电状态(SOC);估算方法【作者】李骏;魏炜阳;龚思惠;刘霏霏【作者单位】华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】U469.7新时代的主题是节能、环保和安全，电动汽车凭借其节能、环保的优点，顺应时代发展的主题，引领汽车发展的趋势，促进经济发展的提升。
电池管理系统是电动汽车动力输出与制动能量回收的管控中心，该系统的更新影响着电动汽车的发展进程。
动力电池SOC（state of charge）估算技术是电池管理系统的关键技术之一，电池SOC准确估算有利于电池管理系统的发展。
目前，国内外研究动力电池SOC的方法主要分为两大类：一类是从电池内部入手，研究电池的电化学性质，采用物质能量守恒定律以及电池的物理性质（路端电压、内阻等）来计算电池的剩余电量；另一类是从外部入手，先对电池建立数学模型，然后测量电池工作状态下外部输入参数（电压、温度、电流等），最后通过预先设定的算法来估计电池的SOC值。
动力电池SOC的精确估算是驾驶员预估续航里程，安排出行计划的重要依据。
电动汽车动力电池荷电状态和健康状态估算方法
第31卷第1期广东石油化工学院学报Vol.31No.l 2021年2月Journal of Guangdong University of Petrochemical Technology February2021电动汽车动力电池荷电状态和健康状态估算方法I言理1,陈康伟2(1.广东石油化工学院电子信息工程学院，广东茂名525000；2.中国石油化工股份有限公司茂名分公司，广东茂名525000)摘要:动力电池是电动汽车的关键组成部分，其状态参数直接影响电动汽车的性能。
电池的荷电状态和健康状态是反映电池运行状态的两个重要参数，由于电池的强非线性，准确地对电池状态的判断有助于电动汽车电池的故障诊断。
基于MATLAB/Simulink仿真，建立二阶等效电路模型，通过电容的减少和内阻的增加判断电池的老化程度,采用自适应卡尔曼滤波对电池的SOC和SOH进行估算以此判断电池的工作状态。
仿真结果表明，该方法能够实现在线估算，对单体电池进行早期故障诊断，精度较高,确保电动汽车的安全运行。
关键词：电动汽车;动力电池;健康状态；自适应卡尔曼滤波中图分类号:TM912文献标识码:A文章编号：2095-2562(2021)01-0054-05随着环境问题和能源问题日益严重，新能源电动汽车以其环保、能源利用率高、结构简单、噪声小等优点逐渐成为未来交通的主流。
其中电池是电动汽车的核心动力，电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)是反映电池性能状态的重要参数，同时也是故障诊断的重要指标。
电池的SOC表示电池剩余电量的多少，电池的SOH反映电池的老化程度。
提高电池SOC估计精度并准确估计电池的SOH对于设计高性能和安全的电池管理系统(BMS)至关重要。
由于电池是一个强非线性特性的元件,对其直接研究具有一定的难度,通常建立精确的电池模型对电池的非线性特性进行研究，有助于后续准确地对电池阻抗辨识、SOC估算、SOH估算以及电池的故障诊断等。
纯电动汽车锂电池组健康状态的估计研究
2、技术原理
充电均衡技术主要通过以下几种方式实现：
（1）被动均衡：利用并联电阻或电容等元件，将高电压或低电压的单体电 池能量转移至其他电池，以达到充电状态一致的目的。
（2）主动均衡：通过能量转移装置将能量从高电压单体电池转移到低电压 单体电池，或者从低电压单体电池转移到高电压单体电池。
（3）热能均衡：利用热能转换器将电池组中过热或过冷的单体电池进行热 能转移，使其温度趋于一致。
1、荷电状态（SOC）估计
SOC是指电池剩余电量与总电量的比值，它是电池管理系统中非常重要的参 数。SOC的估计主要通过电池的电压、电流和温度等参数进行计算。常用的 SOC 估计方法包括基于规则的方法、基于数学模型的方法和基于机器学习的方法等。
2、健康状态（SOH）估计
SOH是指电池的性能下降程度，它是电池管理系统中另一个重要的参数。SOH 的估计主要通过电池的容量、内阻和自放电率等参数进行计算。常用的 SOH估计 方法包括基于模型的方法和基于数据驱动的方法等。
2、考虑多种影响因素：电池的健康状态受到多种因素的影响，包括电池的 工作条件、充放电策略、环境温度、老化程度等。因此，需要研究如何综合考虑 这些因素对锂电池组健康状态的影响，以提高估计的准确性。
3、发展智能诊断技术：随着人工智能和机器学习技术的发展，可以考虑将 智能诊断技术应用于锂电池组健康状态的估计。通过深度学习和模式识别等方法， 可以实现对电池性能的实时监测和预警，提前发现潜在的问题并进行处理。
ห้องสมุดไป่ตู้
结论
纯电动汽车锂电池组充电均衡技术是保障车辆性能和延长电池寿命的关键。 本次演示通过对该技术的深入研究，总结出现状和发展趋势，并指出了存在的问 题和挑战。提出了加强新材料研发、优化电池管理系统、结合先进技术等建议和 展望，为进一步提高纯电动汽车的性能和普及程度提供理论支持。
电动汽车电池管理系统电池状态估算及均衡技术
电动汽车电池管理系统电池状态估算及均衡技术作者：百合提努尔阿地里江·阿不力米提来源：《时代汽车》2024年第06期摘要：文章根據纯电动汽车和混合动力汽车的工作情况，归纳提出了电池管理系统（BMS）的核心功能和拓扑结构，对电池状态估算、电池监测系统和电池均衡系统等做了新的解析，简要的解释了电池常见故障原因以及预防措施等。
关键词：电池管理系统电池状态均衡1 电动汽车电池管理系统电池管理系统（Battery Management System，BMS）是电动汽车动力电池系统的重要组成部分，也是关键核心控制元件。
它一方面检测收集并初步计算电池实时状态参数，并根据检测值与允许值的比较关系来控制供电回路的通断；另一方面，将采集的关键数据上报给整车控制器，并接收控制器的指令，与车上的其他系统协同工作。
不同类型动力电池包的电芯（单体电池）对电池管理系统的要求是不尽相同的。
在任何一种电池管理系统（BMS）无论是简单还是复杂，均都有基本功能和实现这些功能的具体元器件。
如果需求越多，需要向系统中添加的元器件就越多。
如图1所示，电池管理系统（BMS）的核心功能。
2 电动汽车电池管理系统（BMS）拓扑结构电池管理系统的部件则是以几种不同的方式布置结构。
这些布置结构称为拓扑结构。
电池管理系统的拓扑结构主要分为集中式、分布式和模块化等类型，如图2所示。
在集中式BMS拓扑结构中有一个带有控制单元的BMS印刷电路板，其通过多个通信电路管理电池包中的所有电芯。
这种类型的结构体积大、不灵活，但成本低。
在分布式BMS拓扑结构中，每一个电芯都有BMS印刷电路板，控制单元通过单个通道连接到整个电池。
常用的环形连接（菊花链式连接）是分布式拓扑结构的一种类型，并用于容错需求较小的系统。
分布式BMS易于配置，但电子部件多、成本高。
在模块化BMS拓扑结构是集中式和分布式两种拓扑的组合。
这种布置也称为分散、星形或主从控拓扑。
有相互连接的几个控制单元（从控板），每个控制单元监测电池中的一组电芯。
动力电池soh估算原理
动力电池soh估算原理动力电池SOH（State of Health，健康状态）是指电池在使用过程中由于老化、损坏等原因导致其容量和性能的下降程度。
SOH的估算对于电池的监测、维护和替换非常重要，因为它可以帮助我们判断电池是否需要更换以及在使用过程中的可靠性。
本文将介绍动力电池SOH 估算的原理。
动力电池SOH估算的原理可以分为两种：基于电流和基于电压的方法。
具体的方法包括：放电容量测量法、静态电阻测量法、开路电压测量法和电压过程法等。
首先，放电容量测量法是最常用的动力电池SOH估算方法之一。
该方法是通过控制电池的放电过程来测量电池的容量。
一般来说，电池的容量可以通过测量电池从满电到放电完的时间来估算。
当电池的SOH较高时，放电过程需要更长的时间才能完全放空电池。
而当电池的SOH较低时，放电过程需要较短的时间就可以放空电池。
通过测量电池的放电容量，我们可以得到电池的SOH。
其次，静态电阻测量法是另一种常用的电池SOH估算方法。
该方法是通过使用恒流放电法来测量电池的静态电阻。
电池的静态电阻是指在没有电流通过时电池的电压下降。
当电池的SOH较高时，电池的静态电阻较小，而当电池的SOH较低时，电池的静态电阻较大。
通过测量电池的静态电阻，我们可以得到电池的SOH。
第三，开路电压测量法是一种简单而又常用的电池SOH估算方法。
该方法是通过测量电池的开路电压来估算电池的SOH。
当电池的SOH较高时，电池的开路电压较高，而当电池的SOH较低时，电池的开路电压较低。
通过测量电池的开路电压，我们可以得到电池的SOH。
最后，电压过程法是一种基于电压的动力电池SOH估算方法。
该方法是通过测量电池在充电和放电过程中的电压变化来估算电池的SOH。
在充电过程中，电池的SOH越高，电压上升的速度越快。
而在放电过程中，电池的SOH越高，电压下降的速度越慢。
通过测量电池在充放电过程中的电压变化，我们可以得到电池的SOH。
综上所述，动力电池SOH的估算原理主要包括基于电流和基于电压的方法。
蓄电池SOC的研究及预测方法
蓄电池SOC的研究及预测方法魏东涛;黄之杰;孔华;吴潇洁;刘杰【摘要】通过电池荷电状态(SOC)的定义,分析了影响SOC的诸多因素,对比了不同的估算方法,为建立有效的蓄电池智能管理系统打下坚实基础,有利于提高蓄电池使用效率,具有较大的现实意义.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2016(040)006【总页数】3页(P1321-1323)【关键词】蓄电池;荷电状态;影响因素【作者】魏东涛;黄之杰;孔华;吴潇洁;刘杰【作者单位】空军勤务学院航空四站系,江苏徐州221000;空军勤务学院航空四站系,江苏徐州221000;空军勤务学院航空四站系,江苏徐州221000;空军勤务学院航空四站系,江苏徐州221000;山东郓城第一初级中学,山东菏泽274700【正文语种】中文【中图分类】TM912提高蓄电池的使用寿命，除了改进生产技术，使用管理也是一个很重要的环节。
实现蓄电池实时智能化管理，首先要正确判断蓄电池的荷电状态(State of Charge，SOC)，如果能够正确计算、预测蓄电池的剩余容量，就能够实现蓄电池智能管理系统的各项功能，避免蓄电池的使用不当，减少对蓄电池造成损害，可以延长蓄电池组使用寿命，降低维护费用。
为了准确而科学地表征蓄电池的剩余容量，通常用荷电状态来表征蓄电池的剩余容量，它是表征蓄电池的剩余容量状态的重要参数。
SOC不能直接从蓄电池本身获得，只能通过测量蓄电池组的外特性参数(如电流、内阻、电压、温度、老化程度等)间接获得。
1.1 SOC定义蓄电池的SOC可以从电量和能量两个角度来加以定义。
从电量的角度出发将其定义为：蓄电池在一定放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值。
如果将蓄电池满充状态定义为SOC=1，那么其定义可表达如下：式中：为蓄电池剩余容量；为蓄电池以恒定电流放电时具有的容量。
或：式中：为蓄电池已释放的电量。
从能量角度出发的定义为：式中：为蓄电池的剩余电能；为蓄电池初始电能。
锂电池在电压平台期荷电状态估算研究
锂电池在电压平台期荷电状态估算研究张康康;郑晓彦;高金辉【摘要】电池的荷电状态(SOC)是指电池剩余电量占总容量的比例.对荷电状态的测量是通过对电池电压和电流等数据的间接分析,这一过程不可避免地会出现噪声的干扰,进而对估计结果造成严重影响.在此采用人工神经网络的电池模型来估计电池SOC,再利用无迹卡尔曼滤波算法来减少神经网络估计电池SOC的误差.通过仿真结果与真实值之间的比较证明了该模型具有准确预测电池荷电状态的性能.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2018(041)020【总页数】4页(P150-152,156)【关键词】荷电状态(SOC);神经网络;无迹卡尔曼滤波;电压平台期;噪声干扰;电池剩余电量【作者】张康康;郑晓彦;高金辉【作者单位】河南师范大学电子与电气工程学院,河南新乡 453007;河南广播电视大学,河南郑州 450008;河南师范大学电子与电气工程学院,河南新乡 453007【正文语种】中文【中图分类】TN36-34;TM912能源危机以及环境恶化对传统的汽车发展的影响越来越大，因此电动汽车得到了大家的广泛关注。
动力电池组作为电动汽车的重要组成部分，需要对电池进行严格的管理和控制。
估算电池荷电状态（SOC）是电池管理系统最基本也是最重要的功能之一，系统中的许多其他功能都依赖于电池荷电状态评估的结果。
1 电压平台期如图1所示是磷酸铁锂的开路电压⁃荷电状态（OCV⁃SOC）曲线。
对于磷酸铁锂电池，开路电压曲线在一些区域（3.2 V左右之前）十分平缓，这就是电压平台期。
图中中间部分的曲线几乎达到了完全的水平。
在这区域附近，随着电池的充放电，电池可以维持相对稳定的开路电压，进行SOC估算会有很大的误差[1]。
图1 锂电池OCV⁃SOC曲线Fig.1 OCV⁃SOC curve of lithium battery2 神经网络模型神经网络是智能的计算工具，对于系统模型，它有着广泛的应用。
电池荷电状态SOC及估算方法
电池荷电状态SOC及估算方法1、电池荷电状态SOC的定义电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量情况，其定义为当前可用容量占初始容量的百分比（国标）。
美国《电动汽车电池实验手册》中将SOC定义如下：在指定的放电倍率下，电池剩余电量与等同条件下额定容量的比值。
SOC=QO/QN日本本田公司的电动汽车（EV Plus）定义SOC如下：SOC = 剩余容量/(额定容量-容量衰减因子)其中剩余容量=额定容量-净放电量-自放电量-温度补偿动力电池的剩余电量是影响电动汽车的续驶里程和行驶性能的主要因素，准确的SOC估算可以提高电池的能量效率，延长电池的使用寿命，从而保证电动汽车更好的行驶，同时SOC也是作为电池充放电控制和电池均衡的重要依据。
实际应用中，我们需要根据电池的可测量值如电压电流结合电池内外界影响因素（温度、寿命等）来实现电池SOC的估算算法。
但是SOC受自身内部工作环境和外界多方面因素而呈非线性特性，所以要实现良好的SOC估算算法必须克服这些问题。
目前，国内外在电池SOC估算上已经部分实现并运用到工程上，如安时法、内阻法、开路电压法等。
这些算法共同特点是易于实现，但是对实际工况中的内外界影响因素缺乏考虑而导致适应性差，难以满足BMS对估算精度不断提高的要求。
所以在考虑SOC受到多种因素影响后，一些较为复杂的算法被提出,例如：卡尔曼滤波算法、神经网络算法、模糊估计算法等新型算法，相比于之前的传统算法其计算量大，但精度更高，其中卡尔曼滤波在计算精度和适应性上都有很好的表现。
2、几种SOC估算算法简介（1）安时法安时法又被称为电流积分法，也是计算电池SOC的基础。
假设当前电池SOC 初始值为SOC0，在经过t时间的充电或放电后SOC为：Q0是电池的额定容量，i(t)是电池充放电电流（放电为正）。
事实上，SOC定义为电池的荷电状态，而电池荷电状态就是电池电流的积分，所以理论上讲安时法是最准确的。
同时，它也易于实现，只需测量电池充放电电流和时间，而在实际工程应用时，采用离散化计算公式如下：在电池实际工作中使用安时法计算SOC，受到测量误差和噪声干扰因素会对测量结果造成影响从而无法正确估算SOC（自放电及温度等因素也没有考虑），同时电池的初始SOC值无法通过安时法得到。
锂离子电池荷电状态估算方案
锂离子电池荷电状态估算方案锂离子电池荷电状态估算方案锂离子电池是目前最常见的电池类型之一，广泛应用于移动设备、电动车辆和可再生能源储存等领域。
为了正确估算锂离子电池的荷电状态，我们可以按照以下步骤进行思考。
第一步：确定锂离子电池的容量锂离子电池的容量是指在特定条件下电池可以存储的电荷量。
一般以安时（Ah）为单位进行表示。
通过查看电池的标识或使用特定仪器，我们可以确定电池的容量。
第二步：了解电池的初始荷电状态电池的初始荷电状态指的是在使用前电池的剩余电荷量。
可以通过电池管理系统或特定仪器读取电池的电量百分比来了解电池的初始荷电状态。
第三步：跟踪电池的充放电过程在使用过程中，我们可以通过跟踪电池的充放电过程来估算电池的荷电状态。
当电池充电时，电能被转化为化学能存储在电池内部，电池的荷电状态会增加；当电池放电时，化学能被转化为电能供电使用，电池的荷电状态会减少。
第四步：使用电池荷电状态算法进行估算根据电池的充放电特性，我们可以使用一些算法来估算电池的荷电状态。
常见的算法包括开路电压法、库仑计数法和卡尔曼滤波法等。
这些算法通过根据电池的电压、电流和时间等参数，计算出电池的荷电状态。
第五步：考虑电池的老化和环境因素锂离子电池在使用过程中会逐渐老化，导致其容量减少和荷电状态估算的不准确性增加。
此外，温度变化也会对电池的荷电状态估算产生影响。
因此，在进行荷电状态估算时，需要考虑电池的老化和环境因素对估算结果的影响。
综上所述，锂离子电池荷电状态估算包括确定容量、了解初始荷电状态、跟踪充放电过程、使用估算算法和考虑老化和环境因素等步骤。
通过正确估算锂离子电池的荷电状态，我们可以更好地管理和使用电池，延长其使用寿命并确保电池的可靠性和安全性。
电动汽车蓄电池荷电状态的卡尔曼滤波估计
电动汽车蓄电池荷电状态的卡尔曼滤波估计
杨朔;何莉萍;钟志华
【期刊名称】《贵州工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2004(033)001
【摘要】对电动汽车剩余里程的预测需要一个准确的蓄电池荷电状态(SOC)值,但目前任何方法都不能精确地测量蓄电池的剩余电量,以计算电动汽车蓄电池的荷电状态(SOC).在对目前常用的剩余电量计量方法分析的基础上,提出了一种基于电流的测量,然后利用卡尔曼滤波估计递推算法对蓄电池SOC进行实时估计,并在MATLAB下进行了仿真.
【总页数】4页(P99-102)
【作者】杨朔;何莉萍;钟志华
【作者单位】湖南大学,机械与汽车工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,机械与汽车工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,机械与汽车工程学院,湖南,长沙,410082【正文语种】中文
【中图分类】U463.633;U469.722
【相关文献】
1.基于DSP的电动汽车蓄电池电量计量及荷电状态估计 [J], 左适够;周亚;张达
2.辅助混合动力电动汽车技术研究(Ⅶ)——混合动力电动汽车电池荷电状态估计[J], 张彦琴;周大森
3.基于卡尔曼滤波器的蓄电池荷电状态估算 [J], 何小霞;詹勤辉;代尚林;王炼;纪哲夫;黄世回;王汝钢
4.基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计 [J], 王沙沙;娄高峰;唐霞;史丽萍;张恩锋
5.基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车荷电状态估计 [J], 颜湘武;郭玉威;王雨薇;邓浩然;郭琪
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第25卷第9期中国电机工程学报V ol.25 No.9 May 20052005年5月Proceedings of the CSEE ©2005 Chin.Soc.for Elec.Eng. 文章编号：0258-8013（2005）09-0164-05 中图分类号：U463 文献标识码：A 学科分类号：470·99电动汽车动力电池变流放电特性与荷电状态实时估计裴锋，黄向东，罗玉涛，赵克刚（华南理工大学电动汽车研究广东省重点实验室，广东省广州市 510640）V ARIABLE CURRENT DISCHARGE CHARACTERISTICSAND SOC ESTIMATION OF EV/HEV BATTERYPEI Feng, HUANG Xiang-dong, LUO Yu-tao, ZHAO Ke-gang（Guangdong Key Laboratory for Electric Vehicle Research South China University of Technology,Guangzhou 510640, Guangdong Province, China）ABSTRACT: Through studying and characterizing variable current-discharge test data, along with dynamic modeling of battery used for EV/HEV with the equivalent electromotive potential and resistance as essential parameters, it is discovered that the equivalent resistance of the battery tends to be stabilized when the discharge current is greater than a certain point. Based on this important fact, a method relies on the equivalent electromotive potential for battery’s state-of-charge (SOC) estimation is detailed, which allows estimating the SOC simply by discharge current and terminal voltage of the battery. Its convenience and effectiveness for on-line real-time application are also proven by analyses and pilot tests.KEY WORDS: Electric vehicle; Lead-acid battery pack; SOC; Real-time estimation摘要：通过对电动汽车常用的铅酸动力电池大电流变流放电实验数据与特性的研究，建立以能动势和计算等效内阻为基本参数的电池动态模型，并得到了当电池放电电流大于某一特定临界电流时电池等效内阻趋于稳定的规律。
基于这一重要规律，实现了以能动势为依据来估计电池荷电状态(SOC)的方法。
该方法在电池大电流放电时，可以仅根据放电电流和在线端电压来估计SOC。
分析和初步实验表明，这种电池SOC估计方法简单易行，实时性强，应用前景良好。
关键词：电动汽车；铅酸动力电池；荷电状态；实时估计1 引言从目前国内外纯电动和混合动力电动汽车基金项目：国家自然科学基金项目（50275053）；广东省自然科学基金重点项目（020857）；广州市重大科技攻关项目（023G3036）。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China(50275053).（EV/HEV）的发展状况来看，制约其发展的关键因素之一是动力蓄电池不理想，电池的比能量、比功率和使用寿命都达不到期望的水平。
在这种情况下，对电池的（能量）管理就成为一项关键性技术。
电池性能的研究以往多以恒流放电为主，变流放电的研究较少。
但是从EV/HEV的运行工况来看，掌握变流放电情况下的电池特性是至关重要的，对电池管理、动力系统参数优化匹配、提高整车动力性、经济性、延长电池寿命有重要意义。
目前，各类电池如铅酸、镍氢、锂离子蓄电池以及燃料电池的技术都得到了迅猛发展[1-2]。
铅酸电池因其在性价比、技术成熟度等方面的优势，一段时间内仍将在EV/HEV上大量实际采用。
本文分析铅酸电池在变流放电情况下的放电特性，以期得出一种车用电池组荷电状态（SOC）实时估计的可靠方法。
2 铅酸电池动态模型的建立一般电池系统可以归纳为如图1所示的模型。
输入I V图1电池系统模型示意图Fig. 1 Battery system model in general图中电池系统是一个“黑匣子”，放电电流I 为输入，端电压V为输出，属于以输入电流和输出电压关系或外特性来描述的电池模型。
这种简化的电池系统模型避免了研究电池内部的电极反应，因为电池内部的电极反应非常复杂，很难用一个或几个方程来描述。
即使是建立在模糊逻辑和神经网络第9期 裴 锋等： 电动汽车动力电池变流放电特性与荷电状态实时估计 165理论上的电池模型，本质上也没有直接考虑电池内部的电化学过程，主要依据大量实验数据和模拟人的思维判断进行模糊推理，实现对SOC 的预测等功能[3-4]。
但建立这种模型的周期较长，需要各种条件下电池特性的大量实验数据，且间隔较长时间后，电池的各种参数可能发生变化，较难得到在任何时候都适用的精确模型。
最简单、最传统的电池模型是如图2所示的电池静态模型，它由一个理想电压源串接一个内阻R int 构成。
开路电压V 0可以直接测得，内阻也可由两极电压和电流求得。
考虑到电池充电和放电时候的内阻表现不同，可对模型加以修正，如图3所示[5]。
图2 简单电池模型Fig. 2 A simple battery model图3 修正后的简单电池模型Fig. 3 A modified simple battery model这里电池内阻有两层含义，一是指欧姆内阻，另一个含义是全内阻，它包括欧姆内阻和电化学反应中的极化内阻，极化内阻一般不遵循欧姆定律。
电池内阻的大小直接影响到负载中驱动电机的动力性[6-7]。
因为电池活性物质的组成、电解液的浓度和温度都在不断改变，电池的全内阻是时变的。
图4所示是一个容量为100AH 的铅酸电池在某个时变放电电流规律下的电流-电压关系实验结果，其中放电电流变化对应于典型HEV 的一个实际行驶循环工况。
由图可见，放电电流增大与减小的变化曲线不重合，呈“迟滞曲线”状，即在电流相同的条件下，电池的电压是不一样的，这反映了电池的极化动态效应。
电池的静态模型是不能描述电池的这种极化效应的。
为此，可在模型中增设电容来等效地模拟这种动态极化效应[8-9]，图5就是一个例子。
在这种模型中，电池放电时的电压和电流可以由如下的方程决定01()C b C C d V V IR V V V I C R=−⎧⎪−⎨=−⎪⎩(1) 14012010080604020 0放电电流26 8 t /s I /A13.513.012.512.011.5电池端电压26 8 t /s U /V13.513.012.512.011.5放电曲线图050100 I /AU /V图4 变流放电曲线Fig. 4 Variable current-discharge curves图5 电池的动态模型Fig. 5 A battery dynamic model将上述模型进一步简化成如图6所示的形式。
图6 简化动态模型Fig. 6 The simplified battery dynamic model模型中的时变参数定义为：E e 为电池的等效电动势，与电池SOC 、温度等有关，量纲是伏特，反映电池的供电能力；R e 为电池的等效电阻，主要指 全内阻，与放电过程、电池温度等有关。
3 铅酸电池的放电特性分析3.1 放电容量随放电电流增加而降低在电极活性物质数量一定时，电池的实际容量由活性物质的利用率决定。
由多孔电极特性知，电流在极板上的分布是不均匀的，电化学反应中电流优先分布在离电解介质最近的表面上，容易导致在166 中 国 电 机 工 程 学 报 第25卷电极表面形成硫酸铅而堵塞孔口，电解介质扩散困难，难以充分供应多孔电极内部的需要。
因而在大电流放电时，活性物质沿电极厚度方向作用深度有限，电流越大，作用深度就越浅，利用率越低，电池的容量也就越小。
又由于极化内阻的存在，在大电流密度下电压降损失的增加使电池端电压迅速下降，也是使电池容量降低的原因[10]。
3.2 开路电压与SOC 有较确定的简单关系电池的开路电压和SOC 的关系可由实验测定。
大量实验证明，铅酸电池的SOC 近似和开路电压呈线性或分段线性关系[5]，由电池的开路电压即可估计电池的SOC 。
但是在测量电池开路电压时，须考虑电池的电化学和热力学平衡。
例如在放电循环结束时，主体介质中的铅酸浓度与电极孔隙中的浓度未立即达到一致，需搁置一定的时间使之达到扩散平衡，测量结果才真实。
3.3 大电流放电情况下等效内阻趋于稳定图7为某铅酸阀控高能动力电池的变流放电实验曲线之一，其中最大电流控制在小于100A 。
放电曲线图 U /V0 20 10040 60 80 I /A斜率即为等效电阻13.212.412.212.6图7 电池小电流(<100A )变流放电实验曲线 Fig. 7 Experimental curve of variable dischargewith small current(<100A)在图6的电池动态模型中，等效电阻和等效电动势这两个参数是时变的，其瞬时值分别等于图7放电曲线上对应于该瞬时的点的切线斜率和切线在纵坐标轴的截距。
由图可知，在反映极化动态效应的该“迟滞曲线”上，即使横坐标(放电电流)相同的两个点的V 、R e 和E e 均不同。
事实上，对应于不同的起始SOC 、放电时变规律和最大电流等，产生的“迟滞曲线”形态完全不同，因而等效电阻和等效电动势似乎无变化规律可循。
值得注意的是，当最大放电电流增大到超过某临界值之后，“迟滞曲线”中电流递增和递减的上下两部分，在临界电流以上的区域会收窄至趋于重合。