磷酸铁锂电池SOC估算方法研究
基于FFRLS和EKF算法的磷酸铁锂电池SOC估算研究
基于FFRLS和EKF算法的磷酸铁锂电池SOC估算研究李心成;邱联奎;常亮;王永胜【摘要】准确估计荷电状态是磷酸铁锂电池安全工作和电动汽车正常使用的基础,以混合的简化电化学模型为基础,使用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行辨识;对安时积分法进行参数修正,降低了充放电倍率,温度等因素的影响,并对扩展卡尔曼滤波(EKF)进行改进,使得观测值的修正能力提高;以参数修正过的按时积分法的方程为状态方程,结合开路电压法,利用改进过的EKF进行SOC的估计;与安时积分法相比,SOC的估算效果提高了不少,使估算偏差保持在3％以内.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2019(027)001【总页数】5页(P205-208,258)【关键词】磷酸铁锂电池;荷电状态;最小二乘法;扩展卡尔曼滤波【作者】李心成;邱联奎;常亮;王永胜【作者单位】河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471000;河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471000;国网平高集团,河南平顶山 467000;河南科技大学电气工程学院,河南洛阳471000【正文语种】中文【中图分类】TM9120 引言随着工业的快速发展和人们生活水平的不断提高，能源使用得越来越多，而且燃油汽车数量也不断增多，能源危机和环境问题随之而来，电动汽车对缓解能源危机，减少环境污染有较大优势。
电池作为电动汽车的动力来源，其荷电状态(state of charge，SOC)是电池管理系统(battery management system，BMS)的重要参数[1]。
SOC的准确估计对保证电动汽车的安全使用有重要的意义[2]。
SOC估算的传统方法有电流积分法，开路电压法，内阻法等[3]。
电流积分法使用方便，不过在电流精度不高时容易造成累计误差[4]。
开路电压法需要充放电结束静置一段时间后才能获得较准确的值，不适用于电动汽车行驶过程中[5]。
内阻法是根据内阻来进行估算，不过内阻受温度，充放电倍率影响较大而使估算效果变差[6]。
基于容量增量分析的石墨负极磷酸铁锂电池SOC估算方法研究
基于容量增量分析的石墨负极磷酸铁锂电池SOC估算方法研究马泽宇;姜久春;王占国;时玮;郑林锋;张言茹【摘要】The state of charge ( SOC ) estimation method of LiFePO4 battery for pure electric vehicle is studied in this paper. Firstly thecharge/discharge voltage curve ( V vs Q) reflecting the external characteristics of battery is obtained by using basic test means, and based on which the incremental capacity curve (△Q/△V vs V) reflecting the electrochemical characteristics of battery is worked out. Then by using incremental capacity analysis method, the effects of charge/discharge rates, temperature and the degree of aging on the performance of battery are analyzed. Finally the relationship between the incremental capacity peaksin the internal phase transformation stage and SOC of battery is established, and with which the SOC of battery is estimated, providing a basis for the formula-tion of traction battery management strategy for electric vehicles.%本文中对纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法进行研究。
电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法
电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法电动汽车使用磷酸铁锂电池具有能量密度高、循环寿命长、安全性高等优点。
在电动汽车的使用过程中，往往需要对电池的状态进行监测和估算，以保证车辆的正常运行。
因此，磷酸铁锂电池的SOC（State of Charge）估算方法显得十分重要。
目前，磷酸铁锂电池估算SOC的方法主要有以下几种：一、电流积分法电流积分法是一种基于电池内部电阻为线性的SOC估算方法，可以通过记录电池的放电和充电电流，并对其进行积分，并结合电池的容量和电压，来进行SOC的估算。
但是这种方法的精确度并不高，容易受到外界环境的干扰而出现误差。
二、开放电路电压积分法开放电路电压积分法是一种基于电池内部电阻为非线性的SOC估算方法，可以通过记录电池的充电和放电过程中的开路电压，并进行积分，结合电池的容量和电压，来进行SOC的估算。
这种方法的精确度比较高，但需要对每种电池型号进行专门的修正。
三、基于模型的估算法基于模型的估算法是一种精确度比较高的SOC估算方法，通过对电池的实时状态进行建模，并根据模型进行SOC的估算。
此方法可以在不同温度、放电电流、电池物理特性等环境下得到准确的SOC值。
除了上述方法，还有基于最大似然估计、基于卡尔曼滤波等先进算法的SOC估算方法，但这些方法需要专业技术支持，并且在实际应用中的使用并不普遍。
总的来说，磷酸铁锂电池的SOC估算方法有多种，不同方法需要在特定的环境下选择使用。
其中，基于模型的估算法精度更高，并且可以进行实时调整和优化，是使用得较为广泛的SOC估算方法。
未来随着电动汽车产业的发展，对SOC估算的精度和准确度的要求会越来越高，各种精度更高、更可靠的方法和技术也会应运而生。
为了进行数据分析，我们选择了磷酸铁锂电池的常见参数：容量和电压。
我们发现，磷酸铁锂电池的容量一般在100Ah到300Ah之间，电压也有3.2V、3.6V、3.7V等不同规格。
在实际应用中，不同容量和电压的电池可以根据需求进行组合使用，以满足电动汽车不同的功率需求和续航能力。
锂电池SOC估算方法的研究(续1)
摘要：由于锂离子电池在各种储能单元中性能表现突出，被广泛地使用在电动汽车中。
作为电池管理系统的核心功能,SOC 估算精度的提高对电池安全和节能起到了至关重要的作用。
所以，文章结合国内外研究现状对锂电池SOC 的估算方法进行 了综述。
从SOC 估算的研究流程出发，分别介绍了常用的几种电池模型的机理和特点以及参数辨识的一般流程。
重点分析了现阶段的几种SOC 估算方法，将原理、优缺点以及特点进行了归纳和总结。
最后，基于研究现状提出了锂电池SOC 估算方法进一步的研究方向。
关键词:SOC 估算;电池模型;EKF 算法;BP 神经网络算法Research on SOC Estimation Method of Lithium Battery *(Continued 1)Abstract ： Lithium-ion batteries are widely used in electric vehicles due to their outstanding performance in various energy storageunits. As the core function of battery management system, the improvement of SOC estimation accuracy plays a crucial role in batterysafety and energy saving. Therefore, based on the research status at home and abroad, the estimation methods of lithium battery SOC were reviewed in the paper. Based on the research flow of SOC estimation, the mechanism and characteristics of several commonlyused battery models and the general flow of parameter identification are introduced respectively. The paper focuses on the analysis of several SOC estimation methods at the present stage, and summarizes the principles, advantages and disadvantages as well ascharacteristics. Finally, based on the current research situation, the further research direction of SOC estimation method for lithiumbatteries is proposed.Key words : SOC estimation; Battery model; EKF algorithm; BP neural network algorithm锂电池在各类动力电池中，具有比能量高、充电 快、使用寿命长、以及对环境“友好”等优点，已经广泛 应用于电动汽车中。
磷酸铁锂电池SOC估算研究
磷酸铁锂电池SOC估算研究磷酸铁锂电池是一种高容量、高能量密度、长寿命和相对安全的二次电池。
State of Charge（SOC）指的是电池当前的充电状态，是衡量电池可用能量的重要指标。
准确地估算磷酸铁锂电池的SOC对于电池管理系统的正常运行和延长电池寿命具有重要意义。
因此，对于磷酸铁锂电池SOC的估算进行研究具有重要的理论和应用价值。
磷酸铁锂电池具有非线性、时变性和温度敏感性等特点，这些特点使得SOC的估算变得复杂。
目前涉及SOC估算的研究方法有很多种，包括开路电压法、电流积分法、卡尔曼滤波法、神经网络等。
下面将对其中的几种常用方法进行介绍。
开路电压法是一种简单、非侵入性的估算SOC的方法。
该方法基于电池的开路电压与SOC之间的关系，通过测量开路电压来估算SOC。
然而，由于电池的不稳定性和非线性特点，开路电压与SOC之间的关系并不简单。
此外，由于温度变化对开路电压的影响，使用开路电压法估算SOC时需要考虑温度的补偿。
电流积分法是通过积分电池电流来估算SOC的方法。
该方法通过测量电池的电流，并对电流进行积分来估算SOC。
然而，由于电流的测量误差和积分误差的累积，电流积分法存在一定的误差，并且不适用于瞬时电流变化较大的情况。
卡尔曼滤波法是一种基于状态估计的方法，通过将测量值与模型预测值进行融合来估算SOC。
该方法综合考虑了测量误差和系统模型，可以提高SOC估算的精度。
然而，卡尔曼滤波法需要建立准确的电池模型和测量模型，对初始状态的估计也有一定的要求。
神经网络是一种通过训练网络模型来估算SOC的方法。
该方法通过建立神经网络模型，将输入的电池特征与输出的SOC建立映射关系。
神经网络模型可以通过大量的训练数据来优化模型参数，提高SOC估算的精度。
然而，神经网络模型需要足够的训练数据，并且对于模型的理解和解释较为困难。
综上所述，磷酸铁锂电池SOC的估算是一个复杂的问题，涉及到多个因素的影响。
不同的估算方法有各自的优缺点，适用于不同的应用场景。
磷酸铁锂电池荷电状态估计方法的研究
2、健康状态估计
健康状态是指电池的性能退化程度。健康状态估计的常用方法包括基于模型的 健康状态估计方法和基于数据驱动的健康状态估计方法。基于模型的健康状态 估计方法需要对电池进行详细的建模，而基于数据驱动的健康状态估计方法则 通过分析电池的历史数据来推断其健康状态。
四、结论
车用磷酸铁锂电池的建模与状态估计是电动汽车发展的关键技术之一。通过对 磷酸铁锂电池的电化学模型、热模型和机械模型进行研究，可以更好地理解电 池的工作原理和性能退化机制。通过对电池的状态进行估计，可以为电池的安 全运行和优化充放电策略提供依据。未来，随着电动汽车市场的不断扩大和电 池技术的不断发展，磷酸铁锂电池的建模与状态估计技术将会有更大的发展空 间和应用前景。
一、磷酸铁锂电池概述
磷酸铁锂电池是一种以磷酸铁锂为正极材料的锂离子电池。相比传统的锂离子 电池，磷酸铁锂电池具有更高的安全性能、更长的循环寿命和更好的温度性能。 因此，磷酸铁锂电池被广泛应用于电动汽车、储能等领域。
二、磷酸铁锂电池建模
磷酸铁锂电池的建模是实现其状态估计的前提。磷酸铁锂电池的模型应包括电 化学模型、热模型和机械模型。
四、结论
电动汽车的发展离不开先进的电池管理技术的支持。荷电状态估计和均衡技术 作为电池管理系统的关键技术，其研究和应用对于提高电动汽车的性能和安全 性具有重要意义。未来，随着技术的进步和发展，我们期待看到更为精准的 SOC估计方法和更为高效的均衡技术，以推动电动汽车产业的进一步发展。
参考内容
随着电动汽车的普及，电池技术成为了推动电动汽车发展的关键因素。其中， 磷酸铁锂（LiFePO4）电池以其高能量密度、长寿命和环保等优点，逐渐成为 了电动汽车电池的主流选择。然而，对于电池组的管理和控制，尤其是均衡控 制策略和荷电状态估算（SOC），对于提高电池组的使用效率和安全性具有重 要意义。
锂电池SOC估算方法的研究(续2)
O厂 「孙正李军(重庆交通大学机电与车辆工程学院)«i 】汽车工穩师Automotive EngineerFOCUS 技术聚焦2 SOC 估算2.1 SOC 的定义电池荷电状态又称电池剩余电量，在数值上表示为 电池的剩余电量与标称容量的比值［4］。
其公式定义为：SOC=/Cn⑺式中:！---剩余电量,Ah ;C n ------标称容量,Ah o2.1 SOC 估算方法现阶段SOC 估算方法主要由传统方法、新型算法 和机器学习算法组成。
传统算法主要有安时积分法、内阻法、开路电压法和卡尔曼滤波(KF)算法;新型算法是 由各类观测器［1714］.卡尔曼滤波算法和仿生学算法进行 改进所提岀来的，有扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、粒子滤波(PF)算法［3］、滑膜观测器(SMO)算法、H8算法叭 高斯回归方法(GPR))、机器学习算法主要有神经网络算法(EP)、支持向量机法［3］、针对各类算法,文章主要介绍现阶段使用较多的扩展卡尔曼滤波算法、神经网络 算法、安时积分法和开路电压法:7安时积分法。
安时积分法是通过电池充放电时,通过一段时间内经过电池电流对时间的积分，得到电 池累积充入和放岀的电量，进而估算岀电池的SOC ［9、如式、所示。
SOC=SOC o-(8)"%式中:SOC c ——SOC 初值；!----库伦效率；/——充放电电流,A ；#---充放电时间,S ;C n---标称容量,Ah o使用安时积分法估算SOC,方法简单，计算量较小。
但由于其开路特性，没有反馈环节,随着初值的误 差而逐渐产生误差累计，导致其估算精度较差。
现阶段单一使用安时积分法进行估算,结果可信度不高,主要 是通过改进或者和其他新型算法进行联合估计SOC 。
文献提岀了带安时校正的EKF 算法,该方法通过在EKF 算法的估算中加入安时校正环节,并根据SOC 来调整校正权重因子，提高了估算精度。
2) 开路电压法。
磷酸铁锂电池组soc估算研究
图１ ：二 阶 Ｒ ｃ 等 效电路模型
的 应 用 于 电池 组 Ｓ Ｏ Ｃ估 算 研 究 但 计 算 的过 程 较
Ｒ Ｉ ． 表 示 的 是 电池 组 的 两 个 极 化 内 阻 ， 与 Ｃ 。 、
动 力 电池组 的 Ｓ Ｏ Ｃ计 算 是 动 力 电 池 组 Ｓ系统运 行的 重要前 提。准 确的估 算动 力 组的 Ｓ Ｏ Ｃ能够提高 电池 的安全性能 ，有 效 护电池，延长 电池组 的使用寿命 ，提 高 电 ｑ 使 用 效 率
Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ● 电子技术
数 进 行 识 别 ，得 到 了 电池 模 型 中 的 各 个 参数 。 为 了 根 据 获 得 的 参 数 ，验 证 电 池 模 型 的 准 确 性 ， 在 ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ／ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ中建 立 的 了 电池 组 的 仿 真 模 型 ，将 对 电池 模 型进 行恒 流 放 电 以及 脉 冲 放 电两 种 工 况 的 仿 真 结 果 与 实验 结 果相 比
较 ，得 出如下 图 ２ 、图 ３所示的结果 。从模 型
验 证 结 果 可 以 看 出 ， 两 种 工况 下 的 电池 组端 电
压 的误 差都在 １ ． ５ ％ 以内，所 以可 以认为建立 的 电池 组 的 模 型 能 够 具有 较 高 的精 度 。
２ 自适应Ｕ Ｋ Ｆ 的Ｓ Ｏ Ｃ 估算算法
用 泰 勒 展 开 来 将 非 线 性 系 统 线 性 化 的扩 展
其 中， Ｖ ｏ ｃ是 Ｌ Ｉ Ｆ ｅ Ｓ ０ ４电池组 的开路 电压 ， 电 池 的 开 路 电压 与 电 池 的 Ｓ Ｏ Ｃ具 有 一 定 的 函 数 关系 ， 表 示 的是 电池 组 的欧姆 内阻，Ｒ ｓ 、
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。
THANKS
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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 。
磷酸铁锂电池SOC估算研究
结论与展望
06
建立了基于神经网络的磷酸铁锂电池SOC估算模型，该模型具有良好的准确性和泛化性能，能够实现快速、准确的SOC估算。
通过实验验证，该模型在各种工况下均表现出良好的性能，证明了其在实际应用中的有效性。
与传统SOC估算方法相比，神经网络模型具有更高的估算精度和更快的计算速度，具有显著的优势。
结论总结
总结实验的主要结论，指出研究的不足之处，提出未来研究方向。
要点三
SoC估算方法比较与优化
05
电量计量法：通过计量电池的充放电电量来估算电池的SOC。优点：直接、简单、易于实现。缺点：受限于放电率、温度等因素，且无法进行精确的SOC估算。电压测量法：通过测量电池的电压来估算电池的SOC。优点：速度快、实时性强。缺点：精度低，易受限于电池的温度和其他因素。模型估算法：通过建立电池模型来估算SOC。优点：精度高、可预测性更强。缺点：需要更多的参数和计算资源。
研究内容
研究内容与方法
创新点
本研究提出了一种基于数据驱动和模型驱动相结合的SOC估算方法，有效提高了SOC估算的准确性。
贡献
本研究成果将为磷酸铁锂电池的健康管理、延长电池寿命和提高电池利用率提供重要支持，同时为电动汽车和储能领域的发展提供技术支撑。
研究创新点与贡献
磷酸铁锂电池概述
02
磷酸铁锂电池特点
数据采集
对采集到的数据进行整理、分析和处理，提取有用的信息，如电池电压、电流的变化趋势等。
数据处理
数据采集与处理
实验结果分析
要点三
结果展示
将实验结果以图表和表格的形式展示，包括电池电压、电流随时间的变化趋势图，SOC估算值与实际测量值的对比表等。
要点一
要点二
磷酸铁锂电池模型参数辨识与SOC估算
体 活 性 材 料 的 摩 尔 浓 度 （ ｌＬ ； 为 法 拉 第 常 量 ｍｏ／ ） Ｆ
（ ６０ ０Ｃ ｍｏ） Ｖ ９ ０ ／ １， 为 电化 学反 应最 大 活体 积 （ ） Ｌ．
收 稿 日期 ：０ ００ －０ ２ １－９１ 作 者 简 介 ： 幽 明 （ ９ ２）男 ， 徽 芜 湖 人 ， 士 研 究 生 ． 侯 １８ 一 ， 安 硕 通 讯 作 者 ： 其 工 （ ９ １）男 ， 徽 明光 人 ， 授 ， 导 ． 陈 １６ 一 。 安 教 硕
（ 徽工程大学 安徽省检测技术 与节能装置重点实验室 ， 徽 芜湖 安 安 ２１０） ４ ０ ０
摘 要 ： 据 磷 酸 铁 锂 电 池 的 特 性 ． 电池 电 化 学 角 度 分 析 ， 立 电 池 的 等 效 电路 模 型 。通 过 实 验 方 法 测 得 电池 根 从 建
开路电压与 Ｓ ＯＣ关 系 和 电 池 模 型 的参 数 ， 用 卡 尔 曼 滤 波 法 来 估 算 电 池 初 始 荷 电 状 态 （Ｏ 。 ． 验 与 仿 真 利 Ｓ Ｃ ）实
３ ６Ｖ， 均 约为 ３ ２ 是 目前 较好 的大 电流 输 出动力 电池之 一． 酸铁 锂 电池 内部 结构 如 图 １ ． 平 ． Ｖ， 磷 所示 ． 电池
在 充 电 、 电 的化 学反 应式 ： 放
Ｌ Ｆｅ ｉ ＰＯ４一 ｘＬ＋ 黜 一 ｉ一 Ｆ ＰＯ４＋ ｅ ｘＦ Ｐ ｅ Ｏ４ （ ＋ １＋ ｚ Ｌ Ｆｅ Ｏ４ （ ） ） ｉ Ｐ １ ＋ ｘＬｉ — — ｚＬｉ ｅ ０４ （ ＦＰ ＋ １一 ｚ） ｅ Ｏ４ （ ） Ｆ Ｐ ２
质
与 电路 上所通 过 的 电量 有 关 ， 电池 内部 所 存 储 的等 效 电荷 容 量
与 电池 电极 固体 活 性 材 料 的 摩 尔 浓 度 有 关 ， 关 系 式 表 示 为 ： 用
磷酸铁锂电池soc估算方法研究
磷酸铁锂电池soc估算方法研究磷酸铁锂电池的SOC（State of Charge）估算方法主要基于伏安法和滤波算法。
伏安法是一种电化学方法，可以通过测量瞬间的电流和电压来计算电池的SOC。
这种方法可以通过电池的SOC特性曲线来确定不同SOC 下的电压值和电流值，然后实时测量电池的电流和电压，通过比较实时测量值和SOC特性曲线来估算电池的SOC。
滤波算法是一种基于数学模型的方法，通过对电池电压和电流进行滤波处理来估算电池的SOC。
滤波算法可以通过对电池的运行状态进行建模，并考虑温度、放电速率和开路电压等变量，来改善SOC的估算精度。
另外，还有一些其他方法可以用来估算磷酸铁锂电池的SOC，例如基于Kalman滤波器的方法和灰度预测模型的方法等。
这些方法也是基于数学模型，可以通过精细的电池模型和状态估计算法来实现高精度的SOC估算。
总之，磷酸铁锂电池的SOC估算方法需要考虑多个变量，包括电流、电压、温度、放电速率和开路电压等，采用不同的方法和算法来实现不同的精度要求。
基于ELM神经网络的磷酸铁锂电池SOC估算研究
１ 电池 ＳＯＣ估 测 方 法
目前，对磷酸铁 锂 电池 ＳＯＣ的估 算方法有 开路 电 压法 、安 时积 分法和 卡 尔曼滤 波法 等 。开路 电压法 通 过建立 开路 电压 （０Ｃｖ）与 ＳＯＣ之 间的关系 ，测量 电 池两 端 的开 路 电压值 得到 电池 Ｓ０Ｃ，但 是测 得 的 Ｓ０Ｃ 值往 往 需要将 电池静置 较长 时 间，因此 实现 电池 ＳＯＣ 的在 线估 算较 困难 。安 时积分 法是 指在 电池 充放 电过 程 中按 时间对 电流 进行 积分估 算 ，在短 时 间 内能 比较 准确 地得 到估 算 结果 ，但 是存 在 累积 误差 问题 。利用 卡尔 曼 滤 波法 可 得到 ＳＯＣ的最优 估 算 值和 ＳＯＣ的最 优值 误差 ，比较 适合 电池 ＳＯＣ估 算 ，但 是其依赖 合适 的数 学 模 型 ，确 定 电池 内部 参 数 困难 。 。本 文采 用 ＥＬＭ 神经 网络方法进行 ＡＵｖ内部 电池 ＳＯＣ模型建立 ， 以估算 ＡＵＶ 内部 电池 ＳＯＣ值 。
其他神 经网络 （ＢＰ神经 网络 、支 持 向量机等 ）相 比， 训练速度快 ，人工干扰少 ，网络结构简单 ，泛化性能好 ， 对 于 异质 性数据 集泛 化 能力较 强 ，很 适合数 据量相 对 少 的训练 。针 对 电池 ＳＯＣ 的特 性 来说 ，很 适合 用 ＥＬＭ 网 络 。
ＥＬＭ 神经 网络可理解 为单 隐层 神经 网络 ，结构如 图 １所 示 。
Ｋｅｙ ｗ ｏｒｄｓ： Ａ Ｕ Ｖ ｌｉｔｈｉｕｍ ｉｒｏｎ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ ｂａｔｔｅｒｙ； Ｃｈａｒｇｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ （Ｓ０Ｃ ） ； ＥＬＭ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
０ 引 言
ＡＵＶ 电源 管理 系 统主要 负 责为 ＡＵＶ整 体供 电， 保证 ＡＵＶ 内部 各个系统模块 正常工作 。磷酸 铁锂 电池 是 ＡＵＶ 的主要 能源 。 因此 ，准确 可靠地获得 磷酸铁锂 电池 ＳＯＣ是 ＡＵＶ 电源 管理 系 统 的基本 任 务之 一。 电 池 ＳＯＣ能够 直接反 映 Ａｕｖ 内部 电池 的总 电量 和 ＡＵＶ 整体 正 常工作 时 间。人工 神经 网络 很适 合用 于对 多变 量 的电池 Ｓ０Ｃ进行估算 。
电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法
电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法作者：么居标来源：《汽车电器》 2015年第6期么居标收稿日期：2014-11-18：修回日期：2014-12-02基金项目：北京市教育委员会科技计划面上项目：基于DSP的电动汽车驱动控制系统研发(KM201110858005)作者简介：么居标（1960-），男，工学博士，教授，主要研究方向为混合动力汽车控制技术。
（北京电子科技职业学院，北京100176）摘要：针对纯电动汽车用磷酸铁锂动力电池管理系统，硬件采用集中分布式系统对锂离子电池管理，主控模块负责与测控模块和整车控制器通信，并负责电流采集；测控模块负责电池温度采集和电池电压采集。
设计软件采用“开路电压法一安时积分法”进行，此方法简单易行，只关注系统的外部特性和进入进出系统的电量，实现检测并计算出电池的剩余电量，且在线精度较高。
关键词：电动汽车：SOC估算：集中分布式系统中图分类号：U463.633 文献标识码：A 文章编号：1003-8639(2015)06-0027-02电池的SOC（荷电状态）反映了电池的实际可用电量，它是电动汽车运行过程中非常重要的一个指标。
准确合理的SOC估算有许多益处，比如：能延长电池的使用寿命，防止电池出现过充过放现象，提高电池的性能，减少电池的成本，但是电池的SOC不能通过传感原件准确度测量，它只能通过电池其他的一些因素间接地测量，比如电池的开路电压、电流或者温度。
1 磷酸铁锂电池SOC算法介绍1.1 电池SOC的定义及影响电池SOC的因素电池的SOC（state of charge）的一般定义如下：在一定的放电倍率下，剩余电量和相同条件下额定容量的比值，即当SOC=100%时，表示电池充满电，当SOC=o时，表示电池的电量已用完，剩余电量为0。
1.2 电池SOC基本算法电池SOC是电动汽车行驶过程中非常重要的一个因素，需要尽可能准确测量，但是电池SOC不像终端电压，或者输入输出电流那样可以直接进行测量，这就需要我们选择合适的测量方法，通过对可测量参数的运用间接地计算出电池SOC。
基于OCV-SOC曲线簇的磷酸铁锂电池SOC估算研究
开路电压与荷电状态的关系，提出了一种基于 - 曲线
簇估算 的方法，对开发电池管理系统 估算具有较强
的可行性和实用性。
1 磷酸铁锂电池电路模型
图 1 为磷酸铁锂电池等效电路模型，综合考虑锂电池等 效电路模型的准确性与复杂程度，此处选择三阶 RC 网络作为 锂电池的等效电路模型[1]，其表达式如式(1)所示：
图5图6分别为以13121充放电并静置2h12mfsochsoclhbmfhefvvfvveev?????111ssmmllocvbbsmlbbtttrcrcrcbsbmblvteirutututeirireireire????????????????1dsocbcapvinitialsocitc表1试验对象单体电池参数序号项目参数1额定容量ah722最小容量ah723工作电压v2503654内阻交流1khzm1标准充电45充电时间h标准放电16推荐soc使用窗口1090充电温度0457工作温度放电温度20558电池质量kg1750109壳体材料铝10电池外形尺寸长宽高1350mm300mm2208mm图2试验设备000102030405060708091034333231302928ocvvsoc图313充电模式下静置2h的曲线000102030405060708091034333231302928ocvvsoc132hc充电静置的曲线122hc充电静置的曲线12hc充电静置的曲线图4不同充电倍率下锂电池的曲线20197vol43no7研究与设计1127的开路电压两两之间电压差曲线小于10时锂电池处于极化区开路电压的电压差比较明显大于10时锂电池处于平台期开路电压的电压差受充电倍率的影响比较小
Key words: LiFePO4 battery; open circuit voltage; state of charge;
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。
一种磷酸铁锂电芯的soc自适应修正估算方法
一种磷酸铁锂电芯的soc自适应修正估算方法一、磷酸铁锂电芯和SOC是啥？咱先来说说磷酸铁锂电芯哈。
这玩意儿在咱现在的生活里可老重要了，好多电子产品啊，甚至电动汽车都用它。
那SOC又是啥呢？SOC就是荷电状态（State of Charge）的缩写，简单说呢，就是电池里还剩下多少电的一个状态指标。
就好比咱手机，看电量百分比那个，其实就是一种简单的SOC表示。
不过对于磷酸铁锂电芯来说，它的SOC估算可没那么简单。
二、为啥要搞自适应修正估算方法？你想啊，磷酸铁锂电芯的性能会随着使用时间、使用环境啥的变化而变化。
比如说温度，要是在大冬天或者大夏天，电池的表现就不一样。
还有电池用久了，里面的化学物质啥的也会有损耗之类的。
如果就用那种固定的估算方法，那误差可就大了去了。
就像你要量一个东西的长度，但是你用的尺子不准，那量出来的结果肯定不对呀。
所以呢，为了能更准确地知道磷酸铁锂电芯到底还有多少电，就得搞一个自适应修正估算方法。
三、自适应修正估算方法的原理。
1. 数据收集。
这是第一步哦。
得收集好多关于磷酸铁锂电芯的数据。
像电压啊，电流啊，温度啊这些数据都特别重要。
就好比侦探破案，得先收集各种线索一样。
比如说电压数据，它能在一定程度上反映电池的电量状态。
电流数据呢，可以知道电池是在充电还是放电，充放电的速度是多少。
温度数据也很关键，因为温度会影响电池的性能，进而影响SOC。
2. 建立模型。
有了数据之后呢，就可以建立模型啦。
这个模型就像是一个模拟电池行为的小世界。
可以根据电池的物理化学特性，还有收集到的数据，构建一个数学模型。
这个模型可以大概预测在不同条件下电池的SOC。
比如说，根据电压、电流和温度的关系，建立一个方程式，这个方程式就能算出电池的SOC。
3. 自适应修正。
这是这个方法的关键部分哦。
因为之前建立的模型不可能是完美的，肯定会有误差。
所以要根据实际的使用情况不断地修正这个模型。
比如说，如果发现按照模型算出来的SOC和实际测量出来的SOC差别比较大，那就得调整模型里面的一些参数。
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第24卷 第8期 电子测量与仪器学报Vol. 24 No. 8 2010年8月JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT· 769 ·本文于2010年5月收到。
*基金项目: 电子信息产业发展基金项目(编号: E10I00011); 国家“863”计划资助项目(编号: 2007AA11A103)。
DOI: 10.3724/SP.J.1187.2010.00769磷酸铁锂电池SOC 估算方法研究*时 玮 姜久春 李索宇 贾容达(北京交通大学电气工程学院, 北京 100044)摘 要: 磷酸铁锂电池宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOC 的估算, 但电池的SOC 对电池组不一致性和寿命有着重要的影响, 因此本文在磷酸铁锂电池的现有SOC 估算分析基础上, 研究了反应电池电化学特征的伏安特性曲线, 提出了不同充电倍率、不同老化程度下可靠和准确的∆Q/∆V 分析方法, 利用电池在充电过程中的峰值∆Q 修正电池SOC 值。
为电动汽车电池组在线均衡和智能电池系统的管理策略提供依据。
关键词: 电动汽车；SOC 估算；∆Q/∆V ；磷酸铁锂中图分类号: TM912 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 530.4130Research on SOC estimation for LiFePO 4 Li-ion batteriesShi Wei Jiang Jiuchun Li Suoyu Jia Rongda(School of electrical engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)Abstract: The very broad plateau of LiFePO 4 Li-ion batteries and serious polarization on both ends are not con-ducive to SOC estimation, but SOC value has definite major influence upon cell inconsistency and service life. Basedon the existing SOC estimation methods of LiFePO 4 Li-ion batteries and the analysis of voltammeter curve correspond-ing to electrochemical characteristics, a reliable and accurate method of ∆Q/∆V under different charging rates and aging stages is presented in detail, and the SOC value is revised by peak ∆Q during the charging process. The online equaliza-tion of battery packs and control strategies of intelligent battery management system for electric vehicle are validated by the accuracy of SOC estimation.Keywords: Electric vehicle; SOC estimation; ∆Q/∆V; LiFePO 41 引 言为了应对能源危机, 减缓全球气候变暖, 许多国家都开始重视节能减排和发展低碳经济。
电动汽车因为采用电力进行驱动, 可以降低二氧化碳的排放量甚至实现零排放, 所以得到各国的重视而迅速发展。
但是电池成本仍然较高, 动力电池的性能和价格是电驱动汽车发展的主要“瓶颈”[1]。
磷酸铁锂(LiFePO 4)电池因其寿命长、安全性能好、成本低等优点成为电动汽车的理想动力源[2-8]。
随着电动汽车的发展, 电池管理系统(BMS)也得到了广泛应用。
为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放, 延长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能, BMS 系统就要对电池的荷电状态即SOC (State-Of-Charge)进行准确估算。
SOC 是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数。
2 问题的提出电池的SOC 和很多因素相关(如温度、前一时刻充放电状态、极化效应、电池寿命等), 而且具有很强的非线性, 给SOC 实时在线估算带来很大的困难。
目前电池SOC 估算策略主要有: 开路电压法、安时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等[9]。
开路电压法的基本原理是将电池充分静置, 使电池端电压恢复至开路电压, 静置时间一般在1小·770 ·电子测量与仪器学报第24卷时以上, 不适合电动汽车的实时在线检测。
图1比较了锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的开路电压(OCV)与SOC的关系曲线, LiFePO4电池的OCV曲线比较平坦, 因此单纯用开路电压法对其SOC进行估算比较困难。
图1 锰酸锂和磷酸铁锂的OCV-SOC曲线Fig. 1 OCV-SOC curves of LiMnO4 and LiFePO4目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法, 由于安时计量存在误差, 随着使用时间的增加, 累计误差会越来越大, 所以单独采用该方法对电池的SOC进行估算并不能取得很好的效果。
实际使用时, 大多会和开路电压法结合使用, 但LiFePO4平坦的OCV-SOC曲线对安时计量的修正意义不大, 所以有学者利用充放电后期电池极化电压较大的特点来修正SOC [9], 对于LiFePO4电池来讲极化电压明显增加时的电池SOC大约在90%以上。
电池的荷电状态与充电电流的关系可分为3个阶段进行: 第一段, SOC低端(如SOC<10%), 电池的内阻较大, 电池不适合大电流充放电; 第二段, 电池的SOC中间段(如10%<SOC<90%), 电池的可接受充电电流增加, 电池可以以较大的电流充放电; 第三段, 电池的SOC高端(如SOC>90%), 为了防止锂的沉积和过放, 电池可接受的充放电电流下降[10]。
从根本上讲, 为了防止电池处于极限工作条件时对电池寿命产生较坏的影响, 应该控制电池不工作在SOC的两端。
因此, 本文不建议利用电池处于SOC 两端时极化电压较高的特点对SOC进行修正。
人工神经网络法和卡尔曼滤波法所需的数据也主要依据电池电压的变化才能得到较满意的结果[11], 所以都不能满足LiFePO4电池对SOC的精度要求。
本文以纯电动车使用的量产LiFePO4电池为研究对象, 分析LiFePO4电池的特性, 在现有的SOC估算分析基础上提出一种准确的修正LiFePO4电池SOC的方法。
3∆Q/∆V法在电化学测量方法中, 分析电池内部化学反应速率和电极电势的关系时, 常用的方法是线性电势扫描法(potential sweep)[12]。
控制电极电势ϕ以恒定的速度变化, 即dd tϕ=常数, 同时测量通过电极的电流。
这种方法在电化学中也常称为伏安法。
线性扫描的速率对电极的极化曲线的形状和数值影响很大, 当电池在充放电过程中存在电化学反应时, 扫描速率越快, 电极的极化电压越大, 只有当扫描速率足够慢时, 才可以得到稳定的伏安特性曲线, 此时曲线主要反映了电池内部电化学反应速率和电极电势的关系。
伏安曲线反应着电池的重要特性信息, 但实际的工程应用中基本没有进行伏安曲线的实时测量。
究其原因主要是在电池的充放电过程中没有线性电势扫描的条件, 使得无法直接得到电池的伏安曲线。
恒流-恒压(CC-CV)充电方法是目前常用的电池充电方法, 电势扫描中电势总是以恒定的速率变化,电化学反应速率是随着电势的变化而变化的, 电池在一段时间(t1−t2)内以电流i充入和放出的电量Q为:21dttQ i t∆=×∫ (1) 通过在线测量电池的电压和电流, 使电压以充放电方向恒定变化, 等间隔的得到一组电压∆V, 并将电流在每个∆V的时间区间上积分得到一组∆Q, 基于可在线测量的∆Q/∆V曲线可以反应出电池在不同电极电势点上的可充放容量的能力。
图2示出了20 Ah的LiFePO4电池在1/20C恒流充电下的∆Q/∆V曲线。
在1/20C充电电流下, 通常认为电池的极化电压很小, 也有人认为该电流应力下的充电曲线近似于电池的OCV曲线。
当电池电压随着充电过程不断增加的时候, 3.34 V和3.37 V对应的2个10 mV时间段内累积充入的容量分别是3.5 Ah和3.2 Ah。
通过两个极大值后对应的充入容量开始下降。
峰值对应较高的电化学反应速率, 峰值后反应物的浓度和流量起主导作用, 参与化学反应的反应物的减少使得第8期 磷酸铁锂电池SOC 估算方法研究 · 771 ·对应电压区间的充入容量减少。
图2 LiFePO 4电池在1/20C 恒流充电的∆Q /∆V 曲线Fig. 2 ∆Q /∆V curve of LiFePO 4 charged at 1/20C4 利用峰值∆Q 修正SOC锂离子电池是一个复杂的系统, 从外特性上观察充放电的最大允许电流(I )与电池容量(Q )、温度(T )、电池的荷电状态(SOC )、电池的老化程度(SOH )以及电池的一致性(EQ )有重要关系[13], 且表现出较强的非线性, 表示为: (,,,,)I f Q T SOC SOH EQ = (2) 从内部电化学角度分析, 充入和放出的容量对应着锂离子的在负极的嵌入和脱出。
对应着电压递增的充入容量的速率变化反应了电池系统本身氧化还原过程的速率变化。
LiFePO 4电池的电压平台就是由正极的FePO 4-LiFePO 4相态变化和负极锂离子嵌入脱出共同作用形成的[14]。
下面针对 LiFePO 4电池的两个氧化还原峰来分析充放电电流倍率、电池老化对电池的SOC 修正的影响。
4.1 充放电电流倍率从充电电流大小来衡量电池性能是不恰当的, 容量大的电池的充电电流会增加。
图3所示20Ah 的单体电池在1 C 、1/2 C 、1/3 C 和1/5 C 倍率下的充电曲线。
电池实际可以在线测量到的电压是电池的两个极柱上的外电压(U O )。
电池的外电压等于电池的开路电压(OCV )加上电池的欧姆压降(U R )以及电池的极化电压(U P )。