电池荷电状态SOC估算
动力电池SOC估算
SOC 1- Q
CI
注：对于电池充满一般定义为：在一定温度(如20度)下以一定电流(如0.3C)充 电，达到单体最高电压后转为恒压充电，直到充电电流小于一定值(如 0.03C)；对于电池放空(SOC为0%)也有类似的定义
SOC的定义
USABC定义：在一定的放电倍率下，剩余电量与相同条件 下额定容量的比值 Q SOC Q 本田的定义
神经网络法
精度比较高
需大量训练数据
SOC的估点 适用于所有类型电池
放电实验法估算电池荷 电状态（SOC）是比较准确 缺点 的预估方法，它采用恒流持 不适用于工作中电池 续放电，放电电流与时间的 只能得出一个点的值 乘积即为放出的电量。放电 实验法常常被使用来标定电 池的容量
该方法只是关注该系统的外部特征，在电量估算过程中，只关心流进和流 出电池的电量。安时计量法采用积分法实时计算电池充入与放出的容量，通过长时 间记录与计算电池的电量，最终可得到电池在某一时刻所剩余电量。
SOC的估算方法
开路电压法
通过电池的开路电压和电池 SOC 的对应 关系，通过检测电池的开路电压估计电池 3.3 SOC。
电动汽车用电池SOC估算
目录
SOC的定义
SOC的影响因素
SOC的估算方法
电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量状况，其定 义为：电池剩余电量与电池容量的比值。
SOC的定义
QC
如果以电池充满状态定义为 SOC ，定义式可表示为 1 Q SOC C CI
CI 式中， 为电池剩余的电量， 为电池以恒定电流I放电时 所具有的容量，Q为已放出电量。
缺点 温度、电流、SOH都可以 影响内阻 内阻值很小在毫欧级，策 略误差大
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。
基于安时积分法的电池SOC估算
基于安时积分法的电池SOC估算徐尖峰;张颖;甄玉;曹久鹤【摘要】安时积分法是蓄电池荷电状态估算过程中常用的方法,但是,安时积分法不能估算初始荷电状态,难于准确测量库伦效率和电池可用容量变化的问题.基于此问题,文章结合传统的开路电压法和负载电压法,对安时积分法估算蓄电池SOC的不足进行补偿,解决了安时积分法的缺陷.能够实时估算电池的荷电状态,并对估算过程中的不足通过负载电压法进行修正.结果表明,这种算法能得到了比较精确的估算效果.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2018(000)018【总页数】4页(P9-11,23)【关键词】安时积分法;SOC状态估算;电池的荷电状态【作者】徐尖峰;张颖;甄玉;曹久鹤【作者单位】燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000【正文语种】中文【中图分类】U469.72+2随着能源危机问题的出现，节能环保是未来汽车发展的主要方向，我国作为目前世界上最大的纯电动汽车生产国与消费市场，掌握电动汽车的核心技术刻不容缓。
电池管理系统作为电动汽车电池，电机，电控三大技术的重要组成部分，肩负着实时监控和管理电池状态的重要任务。
准确估算电池荷电状态（SOC），对电池能量高效管理和整车性能提升有着重要的作用[1]。
电池的SOCs受到开路电压，充放电电流，温度，自放电，充放电次数等因素的影响，使得对其估算具有较大的困难[2]。
本文主要研究了锂离子等效电路模型，并且开发出基于安时积分法，开路电压法和负载电压法相结合的锂离子电池SOC估算算法[3]。
并经过了放电实验的验证，算法可行，估算精确。
电池SOC是反应电池剩余电量的重要参数，人们通常将电池的SOC作为评估电池电量的重要标志。
电池的荷电状态表示电池剩余容量占电池总容量的比值[3]。
安时积分法是估算电池SOC值是通过充放电过程中放电电流对时间的积分得出的电量变化值的方法。
磷酸铁锂电池SOC估算
3
模型复杂度
现有的SOC估算方法可能过于复杂，需要更多的 计算资源，不利于在实际应用中使用。
对未来磷酸铁锂电池SOC估算方法发展的展望和期待
温度补偿
未来SOC估算方法将更加注重 温度对电池性能的影响，通过 引入温度补偿机制，提高估算
精度。
老化模型
未来SOC估算方法将更加关注电池 老化问题，通过建立更加准确的电 池老化模型，提高估算的准确性。
简化模型
未来SOC估算方法将致力于简化模 型复杂度，提高计算效率，以便在 实际应用中更好地推广使用。
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基于安时积分法的SOC估算模型建立
基于安时积分法的SOC估算模型建立步 骤如下
4. 更新SOC值：将计算得到的SOC变化 量累加到初始SOC值上，得到新的SOC 值。
3. 计算SOC变化量：根据采集到的电流 数据和时间，使用安时积分法计算SOC 的变化量。
1. 初始化电池参数：包括电池初始容量 、初始SOC值、电池额定容量等。
延长电池使用寿命
准确的SOC估算可以预防电池过度充放电，从而有效延长电池的使用 寿命。
当前SOC估算方法存在的不足和需要改进的地方
1 2
温度影响
现有的SOC估算方法往往没有充分考虑到温度对 电池性能的影响，导致估算精度受限于温度变化 。
电池老化
现有的SOC估算方法可能无法准确反映电池老化 带来的性能变化，导致估算结果存在误差。
基于模型法的SOC估算模型优缺点分析
要点一
要点二
要点三
可以用于电池的优化设计和控制策略 的制定。
基于模型法的缺点
需要对电池的内部结构和化学反应原 理有深入的理解，建模过程较为复杂 。
基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真
基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真一、本文概述随着电动车辆的普及和可再生能源的发展，锂离子电池作为其核心能量存储元件，其性能与安全性受到了广泛关注。
电池的状态估计，特别是荷电状态（SOC）的估算，对于电池管理系统（BMS）来说是至关重要的。
精确的SOC估算能够提供电池的健康状态、剩余可用能量以及预测电池性能等信息，从而指导电池的安全使用和有效管理。
扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种高效的非线性状态估计算法，已经被广泛应用于各种动态系统的状态估计中。
在锂离子电池SOC估算领域，EKF算法能够通过考虑电池的非线性特性和不确定性，提供更为准确的SOC估计值。
因此，研究基于EKF的锂离子电池SOC估算建模与仿真对于提高电池管理系统的性能和电池的安全性具有重要意义。
本文旨在研究基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真。
我们将介绍锂离子电池的工作原理和特性，以及SOC估算的重要性和挑战。
然后，我们将详细阐述EKF算法的原理及其在锂离子电池SOC估算中的应用。
接着，我们将建立基于EKF的锂离子电池SOC估算模型，并通过仿真实验验证模型的有效性和准确性。
我们将对研究结果进行讨论，并展望未来的研究方向。
通过本文的研究，我们期望能够为锂离子电池SOC估算提供一种更为准确和可靠的方法，为电动车辆和可再生能源领域的发展做出贡献。
二、锂离子电池模型锂离子电池模型是锂离子电池状态估算的基础，它描述了电池内部电化学反应的动力学特性和能量状态。
在众多电池模型中，等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）因其简单性和实用性被广泛应用于电池管理系统中。
等效电路模型通过电阻、电容等元件来模拟电池的内部特性，其中最常见的模型是二阶RC网络模型。
二阶RC网络模型由一个欧姆内阻（R0）、两个并联的RC环节（R1-C1和R2-C2）以及一个开路电压源（OCV）组成。
欧姆内阻R0代表了电池内部电解质的电阻，它影响电流的瞬态响应。
常用soc计算方法
常用soc计算方法
SOC(State of Charge) 是指电池的剩余电量，也称为荷电状态。
常用的 SOC 计算方法主要有以下几种:
1. 安时积分法：该方法操作简单易行，运算量小，是目前最为常用的一种 SOC 估算方法。
其原理是在已知电池的初始值 (SOC0) 的前提下，通过计算电流对充放电时间的积分，得出电池的剩余电量。
2. 开路电压法：该方法在数值上接近电池电动势，可以用于直接测量电池的电压。
通过测量电池的开路电压，可以估算出电池的剩余电量。
3. 阻抗法：该方法通过测量电池的阻抗，来估算电池的剩余电量。
阻抗法需要对电池进行充放电实验，以获取电池的阻抗谱，然后根据阻抗谱来估算电池的剩余电量。
4. 智能估算法：该方法采用神经网络技术，对电池的 SOC 进行估算。
该方法具有较高的估算精度和实时性，适用于实时控制系统。
5. 状态观测器：该方法通过建立状态观测器模型，来估计电池的 SOC。
该方法适用于非线性系统的建模和预测，具有较高的估算精度和鲁棒性。
不同的 SOC 计算方法有不同的优缺点，选择合适的计算方法需要考虑系统的需求、成本和性能等多个因素。
车用锂离子电池SOC估算研究
动力电池SOC估算方法综述
TECHNOLOGY AND INFORMATION
动力电池SOC泰安 271000
摘 要 动力电池荷电状态（State of Charge，SOC）表征动力电池当前剩余的能量，是电池管理系统的关键性参 数，准确的SOC估算能够延长电池使用寿命。文章综述了常用的SOC估算算法，对比了不同方法的优缺点，并最后 进行了总结。 关键词 SOC估算算法；动力电池荷电状态；电池管理系统
解决SOC估算累计误差问题。欧阳明高[3]等人对比了磷酸铁锂 电池初始容量、初始SOC等参数对其SOC估算精度的影响，确定 了初始SOC值的精确与否严重影响着安时积分法的估算精度。
2.2 开路电压法 开路电压法是通过电池SOC和其开路电压（Open Circuit Voltage，OCV）的对应关系获得电池SOC的方法，电池SOC 与开路电压映射关系，又称为开路电压表，该表的获取方法一 般有两种，第一种是对满充电池进行恒流放电，并在每个SOC 节点上（可自己设置）对该电池进行长时间的静置，此时得到 一组SOC-OCV对应值，以此类推，直至SOC降为0，这样我们 就能得到完全的开路电压表。该方法需要电池经过长时间的静 置才能得到准确的一一对应关系，并且每一个SOC状态都需要 电池进行静置几小时，耗费的时间周期长[4]；第二种方法，也 是目前广大学者常用的方法，在1/25C电流下进行恒流充放电 实验，电池经历恒流充满、恒流放电完全，我们得到的电压曲 线就是开路电压曲线[5]。由于开路电压表获取程序相对烦琐， 受温度等外界因素影响严重，因此开路电压法经常作为辅助方 法使用，即通过开路电压法得到初始SOC值，同时对充放电效 率、温度进行补偿，再采用安时积分法对SOC估算，以大大提 高估算的精确度[6-7]。文献[8]将安时积分法、开路电压法及负载 电压法相结合，通过开路电压法确定SOC的初始值，并将充放 电效率、温度因素考虑在内，最终得到改进算法的估算误差基 本在3%以内。 2.3 卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波法的实质是根据测量值和观测值估计真实值的 过程，该方法主要分为预测和校正两大部分，同时不断更新协 方差估计，是一种闭环估算方法。它克服了安时法中误差累积 效应，不要求初始SOC值的准确性，但较为依赖于电池等效电 路模型，常见的等效电路模型有Rint模型、RC 模型、Thevenin 模型、PNGV 模型[9]。 传统的卡尔曼滤波法只能描述线性系统，但是由于电池内 部是一个非常复杂的非线性系统，因此在估算SOC时常采用扩 展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）和无迹卡尔曼滤 波（Unscented Kalman Filter，UKF）以及各种变形算法自适应 扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter，AEKF）、 自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter， AUKF），将非线性电池系统转化为线性系统再进行SOC估 算。Perez[10]等人采用扩展卡尔曼滤波器来估算锂离子动力电池 的SOC，通过二阶等电路模型建立状态方程，从而求解出电池 的SOC。文献[11]提出基于自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的 SOC 估算方法，通过UT变换避免了泰勒级数展开计算，因此不存在 非线性误差，结合对电池系统过程噪声和测量噪声的协方差的 实时校正，最后将EKF、UKF、AEKF和AUKF四种算法进行了
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。
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SOC估算方法浅析
电动汽车动力电池荷电状态SOC估算方法浅析作者：胡小芳，薛秀丽来源：《时代汽车》 2018年第11期摘要：纯电动汽车的电池荷电状态SOC，相当于传统燃油汽车的油表。
而混合动力汽车的荷电状态对整车控制优化起决定性作用。
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。
本文详细介绍电池荷电状态估算的负载电压法、开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法、神经网络法和支持向量机等6种方法。
最后列表对比各种方法之间的特点。
关键词：动力电池；荷电状态SOC；估算方法1引言现在，为了解决物质资源的匮乏和能源的消耗，电动汽车的发展前景越来越好，而动力电池作为其供给来源，动力电池相当于传统汽车中邮箱，在电动汽车中是三大核心系统之一，是电动汽车的发展的关键，目前电动汽车的发展也遇到很多困难。
式中，剩余容量——电池从当下完全放完电的容量；最大可用容量——电池以小电流放电，完全放完电后总放电容量；放完电状态——电池放电到终止电压的状态，此时sOc=0%；充满电状态——电池充电到终止电压状态，此时SOC=100%.动力电池管理系统中的状态估计主要包括电池荷电状态sOc估计，电池能量状态SOE)估计及峰值功率SOP估计，对电池荷电状态和峰值功率进行估计并用于整车控制，这样对用户熟悉电池的用电情况，提高电池利用率和电池容量，防止电池充电过余和过放电，保障电池在工作时，其安全性和使用寿命等方面都有很重要意义。
在电池电量描述和估计方法中，忽略了电压的影响，但在实际工作时，电池主要用于释放容量和存储能量，电动汽车续驶里程和用电设备的续航时间都和电池释放的能量多少有直接关联，因而用电池状态和剩余电量来描述动力电池，更具有意义。
2负载电压法在电池放电过程期间，且负载电流保持一致，负载电压随电池荷电状态SOC变化的规律和开路电压随电池荷电状态SOC的变化情况相类似，因而能通过负载电压估计荷电状态。
动力电池SOC估算
情形2
情形3
SOC的影响因素
放电 电流
容量 变化
影响因 素
温度
自放 电
一致 性
SOC的影响因素及特征参数
SOC特征 参数
电压
电流
温度
SOC的估算方法
估算策略 SOC估算方法 放电实验法 安时计量法 开路电压法 线性模型法 内阻法 卡尔曼滤波法 优点 准确、可靠 计算简单 在数值上接近电池电动势 模型简单 与SOC关系密切 适合非线性模型 缺点 须中断，时间长 不够准确 需长时间静置 不够准确 测量困难 需准确的模型算法
p
U
p
CR
p
U
p
p
1
C
I
p
Uoc描述电池的开路电压，R0为电池内阻，I为总电流，Ip为通过极化电阻上的电
流，Ul为电池的负载电压，Rp和Cp分别为极化内阻和极化电容
参数辨识
以数学模型为基础，开发模型参数在线辨识的方法，使在电池全寿命过程中，数 学模型都能精确地描述系统的响应特性。
SOC的估算方法
安时计量法
安时计量法（ampere hour，简称 AH）是最常用的 SOC 估计方法，安时计 量法的原理是将电池在不同电流下的放电电量累计起来作为电池的放电量。由此，
简单易行 优点 适用范围广
SOC SOC0
得到以下等效放电电量公式：
tf
Idt
CI
t0
缺点 不能获得初值 累计误差积累
缺点 温度、电流、SOH都可以 影响内阻 内阻值很小在毫欧级，策 略误差大
SOC的估算方法
卡尔曼滤波法
卡尔曼滤波法，是建立在安时积分法的基础之上的。 该方法应用于电池 SOC估计，电池被视为一动态系统，荷电 状态为系统的一个内部状态。卡尔曼滤波法的主要思想，是 对系统的状态做出最小方差意义上的最优估计。 该系统的输入项有：电池电流、环境温度、电池剩余 容量、欧姆内阻以及极化内阻等变量，系统的输出为：电池 的工作电压。由于电池等效模型确定的非线性方程，在计算 过程中要线性化。预估电池荷电状态方法的核心思想是包括 荷电状态估计值和反映估计误差的、协方差矩阵的递归方 程，协方差矩阵用来给出估算误差范围。
锂电池荷电状态(SOC)预测方法及优缺点基础知识介绍
一、荷电状态（SOC）定义SOC即State of Charge，指电池的荷电状态。
从电量、能量等不同的角度，SOC 有多种不同的定义方式。
美国先进电池联合会（USABC）定义的SOC被广泛采用，即电池在一定的放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值。
相应的计算公式为：式中，Q m为电池按照恒定的电流I进行放电时的最大放电容量；Ｑ(I n)为在t 时间里，标准的放电电流I下电池所释放的电量。
二、锂电池荷电状态预测方法锂电池的荷电状态是电池管理系统的重要参数之一，也是整个汽车的充放电控制策略和电池均衡工作的依据。
但是由于锂电池本身结构的复杂性，其荷电状态不能通过直接测量得到，仅能根据电池的某些外特性，如电池的内阻、开路电压、温度、电流等相关参数，利用相关的特性曲线或计算公式完成对荷电状态的预测工作。
锂电池的荷电状态估算是非线性的，目前常用的方法主要有放电实验法、开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。
1 放电实验法放电实验法的原理是：以恒定的电流使电池处于不间断的放电状态，当放电到达截止电压时对所放电量进行计算。
放电电量值为放电时所采用的恒定电流值与放电时间的乘积值。
放电实验法经常在实验室条件下估算电池的荷电状态，并且目前许多电池厂商也采用放电法进行电池的测试。
它的显著优点是方法简单，估算精度也相对较高。
其缺点也很突出：不可以带负载测量，需要占用大量的测量时间，并且放电测量时，必须中断电池之前进行的工作，使电池置于脱机状态，因此不能在线测量。
行驶中的电动汽车电池一直处于工作状态，其放电电流并不恒定，此法不适用。
但放电实验法可在电池检修和参数模型的确定中使用。
2 开路电压法电池长时间充分静置后的各项参数相对稳定，此时的开路电压与电池荷电状态间的函数关系也是相对比较稳定的。
若想获得电池的荷电状态值，只需测得电池两端的开路电压，并对照OCV-SOC曲线来获取相应信息。
开路电压法的优点是操作简单，只需测量开路电压值对照特性曲线图即可获得荷电状态值。
锂电池SOC估计算法研究
基本内容
在传统的SOC估计方法中，一般根据电池的电压、电流和温度等参数进行估算。 这些方法通常简单易行，但精度较低，且容易受到电池特性的变化和环境因素的 影响。随着现代控制理论和计算机技术的发展，一些现代估计方法逐渐被应用于 SOC估算，如基于神经网络、模糊逻辑和遗传算法等。这些方法通过建立电池模 型，能够提高估算精度，但需要大量的实验数据进行训练，且模型的适应性有待 进一步提高。
研究方法
研究方法
本次演示采用详细的数学建模和仿真方法进行研究。首先，建立磷酸铁锂电 池的详细数学模型，该模型考虑了电池的化学反应、电化学反应以及传热传质等 过程，并采用实测数据进行模型验证和校准。然后，利用所建立的模型进行电池 充放电仿真，分析不同充放电倍率、温度和老化程度等因素对电池性能的影响。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
实验结果与分析
在SOC算法方面，本次演示所提出的混合法表现出较好的性能。在实验验证中， 该算法能够较为准确地估计电池的SOC，且稳定性较好。然而，在某些工况下， 如大电流充放电和快速温度变化时，算法的准确性可能会受到影响，这是后续研 究需要进一步改进和完善的地方。
结论与展望
结论与展望
本次演示对磷酸铁锂电池建模和SOC算法进行了研究，通过建立详细的数学模 型，分析电池的充放电性能和老化行为，并采用混合法进行SOC估计。实验结果 表明，所建立的电池模型能够较好地预测电池的性能，而混合法在SOC估计方面 也表现出较好的性能。然而，在某些特殊工况下，如大电流充放电和快速温度变 化时，算法的准确性仍需进一步提高。
相关技术综述
相关技术综述
磷酸铁锂电池是一种常见的锂离子电池，其正极材料为磷酸铁锂，负极材料 为石墨。电池的充放电过程是通过锂离子的迁移和嵌入实现的。在进行电池建模 时，需要考虑电池的化学反应、电化学反应以及传热传质等过程。常用的磷酸铁 锂电池建模方法包括物理建模、简化的数学建模和详细的数学建模等。
电动汽车动力电池系统SoC概念解析与SoF估算
电动汽车动力电池系统SoC概念解析与SoF估算1.1 SoC相关的概念很多时候，剩余电量与荷电状态（SoC）经常被混为一谈。
然而，严格来说，其两者定义是有差别的，所采用的单位也不一致。
本小节先讨论与SoC相关的一些概念，并对其进行辨析。
1.SoC对SoC常用的定义是(4-1)式中的分子及分母，都以电量（而不是能量）的形式存在，其物理单位可以用“库仑”（C），也可以用“安时”（A·h或简写为Ah），并且有1Ah=3600C。
利用式(4-1)对电池的SoC进行定义，大多数人都是基本认同的。
然而，分歧就出在对分子以及分母的理解上了。
式(4-1)中，分数线的下方一般理解为“电池的容量”，对“容量”定义的分歧，也会导致对SoC概念理解的不一致。
2.剩余电量电池中电荷的剩余量，即剩余电量（记为Q remain），指的是从当前时刻起，某个电池内部通过化学反应所能释放出来的电荷量，可以类比于杯子里所装的水，其余量可以由杯子所能倒出的水的多少来反映。
剩余电量可以用“安时”（Ah）为计量单位。
广义地说，剩余电量应该是所有可能发生的化学反应释放出来的电荷量的体现。
这里所说的“所有”，指的就是在不损坏电池的前提下，选择适当的温度和放电倍率所能放出的电荷的最大值。
狭义的剩余电量，指的是在限定的温度条件和放电倍率下，电池所能放出的电荷的多少。
例如在比较低的温度下，水杯里有一部分的水结冰冻住了，剩余量就是把那些还没结冰的液态的水全部倒出来的多少。
可见，狭义的剩余电量应该是温度和放电倍率的因变量。
在实际工作中，以上广义和狭义的两种概念都会被使用到。
在常温和小倍率放电的前提下，两者的值几乎是相等的，因此在传统的使用中，人们往往不加区分地把这两个概念等同起来。
但对于电动汽车的动力电池而言，由于汽车的工作环境温度变化可能较大，而且放电倍率也比较大，因此我们在使用过程中应该清醒地意识到所指的剩余电量是以上广义和狭义的具体哪一种。
基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算
基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算毛华夫;万国春;汪镭;张谦【摘要】电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的核心内容,SOC估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制.在结合开路电压法、安时法的基础上,充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能,综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,提出了卡尔曼滤波修正算法,并将其应用在插电式混合动力汽车电池管理系统中.研究结果表明,卡尔曼滤波修正算法有效地解决了传统安时法无法估计SOC初值和误差累积,以及开路电压法需要电池静置无法做到在线估算SOC等问题,获得了更高的估算精度,为电池管理系统提供一种实用的SOC估算方案.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2014(038)002【总页数】5页(P298-302)【关键词】SOC;卡尔曼滤波修正算法;扩展卡尔曼滤波算法;电池管理系统【作者】毛华夫;万国春;汪镭;张谦【作者单位】同济大学控制科学与工程系,上海201804;同济大学电子科学与技术系,上海201804;同济大学控制科学与工程系,上海201804;上海应用技术学院电气与电子工程学院,上海201418【正文语种】中文【中图分类】TM63电池管理系统(BMS)在混合动力汽车中负责直接监控和管理电池运行的全过程。
电池荷电状态()描述的是电池的剩余容量，是混合动力汽车电池管理系统中最重要的参数[1]。
由图1电池管理系统基本架构可见，准确的估算，将直接影响到电池管理系统的决策和控制。
同时，电池作为电池充放电判断的标准，可以防止电池过充放电，对电池具有保护作用，从而可以延长电池的使用寿命。
目前常用的估算方法有：开路电压法、安时法、内阻法、卡尔曼滤波法以及一些智能计算方法。
单独使用某一种估算方法，或多或少，都会存在一定的缺陷，本文首先分析了估算的影响因素，建立动态观测模型，然后根据了扩展卡尔曼滤波法的原理，结合开路电压法、安时法和扩展卡尔曼滤波法，提出了卡尔曼滤波修正算法，最后通过实验验证算法的可行性和精度。
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目录
1 电池荷电状态（SOC）估算的几个基本概念 (2)
2 常用SOC估算方法 (2)
3 电池等效模型 (3)
4 模型相关参数获取 (4)
1 电池荷电状态（SOC ）估算的几个基本概念
电池的荷电状态（SOC ），即指电池中剩余可用电荷的状态，用百分比表示，当电池完全充满电时，其SOC 值为100%，而当电池完全放电时，则其SOC 为0%。
SOC 基本定义可以用下式表示
max
1()SOC i t dt Q η
=−
⎰
式中：
Q max – 电池最大允许充放电容量 i – 充放电电流，充电为负 η
– 充放电的库伦效率
电池的放电容量Q dis 指的是电池以某一固定倍率进行放电，直至它的端电压达到电池的放电截止电压时所放出的电量。
因为电池放电容量依据的是电池的端电压而非开路电压，所以其与电池内阻密切相关，是放电速率和温度的函数。
由于电池内阻的存在，放电容量Q dis 总是小于电池的总容量Q ，除非放电倍率无穷小。
同样，当电池端电压以无限小的倍率放电至截止电压时，SOC 也不会为零。
电荷在充放电过程中不会损失，故库伦效率通常都很高，在 99%左右。
2 常用SOC 估算方法
电池的 SOC 估算主要有开路电压法、安时积分法、阻抗谱法、神经网络法及卡尔曼滤波法。
行业主流算法：卡尔曼滤波法。
离线测量获取曲线
离线测量修正曲线
对初始状态有依赖有累计误差
只能用于初始化SOC 阶段
需要训练数据动态过程阻抗变化小误差大
在线估计
应用尚未成熟
在线估计
算法复杂度并不高抑制白噪声
SOC 中间区域电压平坦，误差大
3 电池等效模型
电池建模是电池设计、制造和使用的有效工具，电池状态的估算算法（如SOC 和SOH 估算）都必须以电池的模型开发作为工作的基础，在此基础上才能有效地进行模型参数的辨识和电池状态估计算法的实现。
常用的电池模型有Rint 模型（又称内阻等效模型）、Thevennin 模型（又称一阶RC 模型）、PNGV 模型、DP 模型（又称二阶RC 模型）等，一般选用二阶RC 模型。
4 模型相关参数获取
电池模型中包含大量未知的参数，在实际应用中需要选择合适的算法及试验数据来确定模型的参数。
在对模型的参数进行辨识及优化时，将以测量到的电池端电压和模型仿真得到的电池端电压之间的误差最小作为参数辨识的评价准则。
参数辨识过程可按照如下步骤进行：
1）利用双线性变换法将复频域模型映射到Z域，再进行幂级数展开法的逆Z变换，得到离散化的可辨识的锂电池模型；
2）设计锂电池开路电压的静态试验和动态试验，得到可靠的OCV-SOC曲线；
3）设计算法对模型参数进行辨识，并根据仿真、试验结果对模型进行验证及参数优化。
静态
动态
4.1 SOC-OCV曲线测定
>> 基础测试
在室温（22±3℃）条件下，对新电池以1C电流大小进行试验，实验过程中，通过精密电流测试装置进行电流积分，计算得到电池的容量。
试验中SOC每变化5%，将电池静置3小时，测得稳态开路电压，并绘制得到电池的SOC-OCV关系。
>> 条件测试
在不同的温度条件下（-20,0,10,40℃）对不同SOH状态的电池（容量衰减到原容量的90%，80%，70%）的电池，重复上述实验。
注：由于目前还没有统一的SOC-OCV测试标准，不同电池厂商的测试方法可能不同。
SOC-OCV曲线簇变化维度可以选择两个，实验温度T和寿命状态SOH.根据验数据，应用电池的工作环境和健康状态进行自身SOC-OCV特征曲线的修正。
4.2 模型参数的获取
一般采用最小二乘法对电池SOC值与开路电压Uoc关系函数模型的参数进行辨识。
5 SOC所需采样点。