電動汽車用鋰電池SOC估算方法研究

張 松

(南京師范大學計算機科學與技術學院，江蘇南京210023)

現在能源枯竭以及生態污染情況日益嚴峻，國際汽車領域對這方面也投入了非常高的關注，因為汽車會消耗大量能源，排放的尾氣會對生態造成較大侵害，所以被稱作汽車領域未來的電動汽車(EV)變成了一個關鍵性的探討方向，逐漸在國際汽車領域展現出自身積極的一面，很多國家以及合作方都對其表現出了濃厚的興趣，繼而促進了EV的快速發展。

電池是純電動汽車的唯一動力，其運轉是否優良會對汽車的運轉造成關鍵性的影響。這方面管控的關鍵是對電池組所有的相關系數以及電池電流等開展相應的檢測，同時在這個條件下對電池開展相應的估算，此外還需做一定的管控，保證電池能夠進行更安全地運轉，延長其壽命，其中電池管理系統(battery management system,BMS)需對電池自身的荷電狀態(SOC)開展精確性的估算。其能夠闡述電池在運用進程中，自身的充放電容量等關鍵性系數，只有精確估算電池的SOC，才可以高效提升純電動汽車的市場占有率，確保電池獲得更長的運用時間[1-2]。

目前各種電池組實時在線估算方法都存在缺陷[3-8]，離實際應用還有一定的距離，無法滿足現實方面的具體需求，其重點和電池自身的SOC以及其他方面有關系，比如溫度以及極化效應等，另外還表現出非常強的非線性特征，在進行實際估算時困難較多。如需提升實際估算的準確程度，需在檢測措施以及估算方法等層面開展更深入的探討。本文從鋰電池的特性出發，介紹幾種SOC估算方法，并對每一種方法的優缺點進行闡述。

1 SOC估算方法研究

1.1 電流積分

SOC的運算方程是：

利用精確計算k－1到k時間的電流，也就是i(t)，就能夠運算這段時刻內的電流積分，另外還需通過充電效率，也就是η進行優化，同時聯系電池的初期狀況，就能獲得明確性的電池組SOC數據，該措施為現在僅有的能夠準確運算電池組SOC的措施，假如依照一個具體的放電倍率電流，讓電池進行完全放電之后，來運算放電進程的電流積分，得到的就是電池的SOC。該措施一般是在實驗室中來運算電池組自身的充電成效，還能夠核驗SOC方面的估算準確度。

該方法的不足之處為需明確SOC的初期數據，另外還需精確運算充放電過程中的效率，需通過穩定電流來對電池開展充放電，還需讓電池完全放電，無法確保電池的初始狀況。因為在現實運用過程中，會受到溫度等因子的干擾，電池自身的充放電過程始終都在變化，利用累積性的電流積分以運算相應的偏差。假如不能進行相應的糾正，上述偏差就會不斷變大，最后對SOC的估算引起較大的干擾。

一方面為確保電池更安全地運轉，提升電池的使用時間，另一方面使用鋰電池的汽車無法使電池完全充放電，所以通常把電池的SOC管控在10%～80%內，需通過另外的方法對電流積分運算的SOC做相應的優化，清除其中的偏差干擾。

1.2 測量直流內阻

圖1為電動汽車用鋰電池的等效模型，模型中，電池外電壓是Uo，包含開路電壓Uocv以及直流電阻RΩ的壓降UR、極化阻抗ZP的電壓UP，另外Uocv和SOC有單一性的非線性關系。

圖1 電池等效模型

圖2為直流內阻與SOC的關系曲線，電池在充放電過程中，可以看出在不同工作階段，電池內阻變化范圍不一樣。在充放電初期 (SOC在0%～50%)，內阻變化較大，充放電后期(SOC在50%～100%)，內阻變化相對穩定。由此能夠利用相應的檢測結果來運算電池的直流電阻，繼而運算SOC。

圖2 直流內阻與SOC的關系曲線

通過直流電阻運算SOC有三個層面的缺陷：(1)電池自身的阻抗僅在SOC為50%時才會出現大的變動，如果SOC是在50%～80%內，就無法利用直流電阻來運算SOC；(2)鋰電池自身的直流電阻不大，大概是千分之一歐姆，在進行精確檢測運算時并不容易，所以利用直流電子進行直接運算會出現很大的偏差；(3)即便在相同的SOC中，電池自身的直流阻抗會受到多方面因子的干擾，例如溫度以及電池使用時間等，所以同一SOC或許會有多種相關數據，也可能在相同阻抗數據中有多種SOC，無法進行準確對照。圖3是SOC為50%時利用多種電流檢測得到的阻抗，當電流逐漸減小時，阻抗逐漸減小。

另外，電池的阻抗不但會遭到自身化學屬性的影響，另外極板構架等也會對阻抗造成影響，此外電池的加工也有非常關鍵的影響，具備相同制造流程相異批次電池間的阻抗和SOC的關系也有差異。

圖3 直流內阻-電流曲線

所以，單一利用檢測直流阻抗來運算SOC無法獲得相對精確的數據，另外在電池管控體系中也無法進行相應的使用。

1.3 開路電壓法

利用SOC-OCV的關系，在測量電池組的開路電壓之后，計算SOC，由于鋰電池的極化電壓并不大，在穩定之后，該電壓幾乎為零，所以電池自身的充電和放電情況基本一致。該方法可以削弱充放電估算不精確所引發的干擾，然而在純電動汽車的實時檢測方面依然有下述缺陷：該方法對SOC-OCV關系有很高的需求，即便SOC-OCV有相應關系，也是單調的線性關系，卻會受到其他因素的影響；在SOC為20%～70%時，OCV是在電壓平臺之上，變動不大，利用檢測OCV無法精確獲得SOC，因此運算會出現較大偏差。

因為開路電壓法的基礎性原理是把電池進行靜置，靜置通常需要超過2 h，所以該方法無法在純電動的實時測量方面進行運用，只能對SOC進行估算，偏差較大時需通過另外的方法進行優化。所以在實際運用中，如果管控體系檢查到電池靜止超過12 h，就會檢驗電壓是不是處在平臺上，假如電壓處在平臺的首尾處，同時SOC偏差出現較大變動，需依照端電壓作相應的優化處理，規避出現更大的偏差，以免對SOC運算造成更大的干擾。

1.4 零負載電壓

上述方法利用組建電池模型以及對開路電壓進行檢測，在電池充放電過程中，檢測電池的端電壓以及電流，對開路電壓進行運算，繼而獲得SOC，圖4是電池零負載時的電壓模型。

圖4 電池零負載電壓模型

利用組建電池模型能夠在有電流通過狀況下對零負載時的電壓進行運算，同時認定該電壓就為開路電壓。該方法能規避開路電壓法無法進行實時檢測的問題，然而依然有不足：需得到準確的SOC-OCV曲線；需組建準確的電池模型；需準確運算電池模型中的所有阻抗，上述系數會受到溫度以及電流等方面的干擾，所以無法進行準確運算，但是上述系數即便出現較小變動都會嚴重干擾SOC的運算，繼而對SOC的估算準確度造成干擾。

1.5 檢測電池電解液的相應品質

利用檢測電池電解液的相應品質來運算SOC數據，這種方法能夠在鉛酸電池上進行很好地運用，在原理層面能夠準確檢測SOC數據。然而純電動汽車一般運用的是鋰電池，構架是不開放的，如今還未有相應的方法可以對這類電池電解液的品質進行檢測，因此無法進行相應的運用。

1.6 電化學解析措施

利用解析電池自身構架、組成以及相應的反應，由原理層面來運算SOC-OCV方程。該方法可以規避開路電壓法的不足，可以相應提升SOC-OCV的運算實力，然而卻有兩個層面的缺陷需要解決：(1)極板外形以及制造流程等方面的差異均會干擾SOC-OCV方程，但它們均是電池制造方面的關鍵技術，涉及到一定的商業秘密，所以無法搜集相應的信息來開展解析；(2)因為極板的制造流程等有較多的處理模式，相同類別相異批次的電池開路電壓和SOC間的關系會出現差異，所以不能組建準確的方程，僅可以使用經驗類的方程，對多種狀況中的偏差進行檢測。

2 電動汽車對SOC估算算法的要求

因為純電動汽車將電力當作唯一動力，需實時調控電池組的充放電過程，所以對SOC的估算有更高的需求：

(1)需進行實時估算。純電動汽車依照汽車的實際狀況對SOC進行實時調控，所以需實時給予相應的SOC信息。由于開路電壓法以及內阻法等無法對SOC進行實時檢測，所以無法在這類汽車上進行運用，但是由于神經網絡法運算量非常大，目前依然處在模擬時期，無法進行實時性的估算。

(2)能夠修正累積偏差。純電動汽車在運用電池的進程中，無法讓電池進行充分的充放電，然而依然可以使電池充放至平臺以下，能夠在首尾處做相應修正。另外，在充電過程中能夠對相應的電流進行管控，在離線狀態下對電池曲線進行檢測，利用查表形式對其做相應的修正。

(3)如果是長期靜置之后，可以依照電池的OCV對SOC做相應的估測，如果首尾處偏差很大，就可以及時對其開展修正。

3 結論

本文根據現有的定義，主要研究了鋰離子電池管理系統中SOC的估算方法，從電池的特性出發，闡述了鋰離子電池管理系統對于鋰電池的重要性以及對該系統研究的必要性。介紹了目前的多個估算方法，同時依照鋰電池的特點，對估算方法的優點和缺點進行了解析，為電動汽車用鋰電池的SOC估算的高準確度提供了科學依據。

[1]黃文華，韓曉東，陳全世，等.電動汽車SOC估計算法與電池管理系統的研究[J].汽車工程，2007(3)：198-202.

[2]儲著飛.低功耗SOC設計關鍵技術研究[D].寧波：寧波大學，2014.

[3]王笑天，楊志家，王英男，等.雙卡爾曼濾波算法在鋰電池SOC估算中的應用[J].儀器儀表學報，2013(8)：1732-1738.

[4]張利，朱雅俊，劉征宇.鋰離子電池SOC與模型參數聯合估算研究[J].電子測量與儀器學報，2012(4)：320-324.

[5]于海芳，逯仁貴，朱春波，等.基于安時法的鎳氫電池SOC估計誤差校正[J].電工技術學報，2012(6)：12-18.

[6]毛華夫，萬國春，汪鐳，等.基于卡爾曼濾波修正算法的電池SOC估算[J].電源技術，2014(2)：298-302.

[7]季迎旭，杜海江，孫航.蓄電池SOC估算方法綜述[J].電測與儀表，2014(4)：18-22.

[8]楊陽，湯桃峰，秦大同，等.電動汽車鋰電池PNGV等效電路模型與SOC估算方法[J].系統仿真學報，2012(4)：938-942.