電動汽車SOC影響因素研究

姚朝華　張偉　楊玉梅　韓友國　吳洪濤　許伶莉

【摘 要】電池荷電狀態（SOC）是衡量電動汽車剩余電量的重要參數，常用的SOC估算方法多以容量作為參照標準，因此容量的準確度直接影響SOC的準確性。由于電動汽車行駛過程中，電流波動大，工作環境溫度不穩定，充放電頻繁等因素，引起鋰離子電池的容量不能維持穩定不變，進而導致SOC估算不準確。本論文結合鋰離子電池工作原理，著重從充放電倍率、溫度、自放電、循環耐久等四個方面，淺要分析了這些因素對電動汽車SOC的影響。

【關鍵詞】電動汽車；鋰電池；SOC估算

中圖分類號： U469.72 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）02-0006-002

【Abstract】The battery charged state of（SOC） is one of the important parameters to measure the electric car battery，commonly used SOC estimation method with more capacity as a reference standard，so the accuracy of the capacity directly affects the accuracy of the SOC.Due to the electric car driving process，the current volatility，working environment temperature is not stable， factors such as charge and discharge frequently， caused the capacity of lithium ion battery can't maintain stable，leading to SOC estimation is not accurate.Based on the working principle of lithium ion battery， this paper focuses on four aspects，such as charging and discharging ratio， temperature， self-discharge and cycle durability，and analyzes the influence of these factors on electric vehicle SOC.

【Key words】Electric vehicle；Lithium batteries；SOC estimation

電池系統作為電動汽車的重要動力輸出，是電動汽車三電核心元件之一。電池荷電狀態SOC（State of Charge）估算是衡量電動汽車剩余電量的重要技術參數，其精確程度在一定程度上決定了電動汽車的質量水平[1]。如何在使用過程中實時、精確的將SOC狀態反饋給用戶，是近年來電池管理系統BMS（Battery Management System）估算功能方面研究的熱點。但是，電動汽車受實際使用環境和工況如溫度，電流，循環壽命等因素的影響，整車SOC呈現顯著的非線性特征，加大了SOC的計算難度。因此，SOC準確而高效的估算，成為近年來大多數新能源車企面臨的一項技術難題。

1 SOC定義

美國先進電池聯合會USABC（U.S.Advanced Battery Consortium）在其《電動汽車電池實驗手冊》中有關SOC的定義為：電池在一定放電倍率下，剩余電量與相同條件下額定容量的比值。SOC概念的定義，可從容量、能量、功率和健康狀態等角度進行考慮，以容量定義SOC時，其數學表達式[2]通常為如下公式（1）：

SOC=■*100%

式（1）中：Qt為剩余電量，Q0為額定電量。

日本本田公司電動汽車EV Plus定義SOC為公式（2）：

SOC=■

式（2）中：剩余容量=額定容量-凈放電量-自放電量-溫度補償容量

2 SOC影響因素分析

電動汽車日常使用過程中，電流變化浮動劇烈，工作環境溫度經常變化，充放電次數比較頻繁，導致動力電池的容量經常發生變化。以容量定義SOC時，SOC計算公式中額定容量隨環境與工況不同發生變化，造成SOC估算的不準確。因此，從整車使用角度，SOC的影響因素大致可歸納為以下幾類：充放電倍率、溫度、自放電和循環耐久等。

2.1 充放電倍率

鋰電池在不同充放電率下放出和充進的容量不同。一般情況下，充放電倍率與電池充電或者放電的容量成反比，倍率越高，容量越小，反之亦然。充放電倍率對于容量影響的主要原因為：

①濃差極化。電池高倍率放電時，在極短的時間內，鋰離子大規模從負極層間脫出，并在極短時間內大量聚集在負極表面，并與較遠的電解液中離子，形成濃度差，造成濃差極化，最終導致容量不能被完全釋放出來。

②材料的結晶度和結構完整性。充放電過程中，由于鋰離子不斷的嵌入和脫出，使得正負極微觀晶體結構相應膨脹和收縮[3]。高倍率充放電時，這種膨脹和收縮的應力增大，正負極材料的體積在快速變化中，容易引起結構破裂，甚至坍塌，導致脫出與嵌入鋰離子的能力下降或失去脫出嵌入鋰離子的能力，容量就會衰減，而這種鋰離子電池容量損失不可恢復。

2.2 溫度

電動汽車實際使用中的環境溫度范圍通常在-30℃-60℃區間。溫度升高時，鋰離子遷移速度加快，電池容量增加。且行駛過程中，動力電池中各單體電芯之間會產生溫差和溫升，電池的整體溫度也會隨時間有變化，導致動力電池容量與SOC動態變化。

林春景等[4]詳細研究了動力電池在整車使用環境-20℃～50℃下，充放電過程中內阻隨SOC變化的規律，表明電池的總內阻在低溫下和低SOC下的變化更明顯。溫度對容量影響的主要原因為：

①電解液的導電能力。低溫時，不同于常溫或者高溫時，電解液中的溶劑凝固，粘度變大，使離子遷移變得困難，遷移速度隨之降低，導電能力下降。因此，低溫下電池系統的充放電的效率也會降低，容量會變小。高溫時，離子遷移速度加快。

②內阻。電池內阻可以作為表征電池內部導電鋰離子傳輸難易程度的主要指標，電池內阻主要包括歐姆內阻，極化內阻和電池總內阻。電池內阻增大時，鋰離子傳導變得困難，電性能降低，容量會明顯衰減。

2.3 自放電

鋰離子電池的自放電損失主要分為可逆損失和不可逆容量損失。充電時容量可恢復的稱為可逆容量損失，充電時容量不可恢復的稱為不可逆容量損失。后者會造成容量衰減，導致SOC不準。

Pistoia G等[5]闡述了錳酸鋰正極會與溶劑形成微電池，產生自放電，從而造成不可逆的容量損失。同樣的，負極活性物質也會與電解液形成微電池，Darling R等[6]分析了負極材料與溶劑發生反應造成的不可逆的容量損失。李偉善等[7]在分析鋰電池容量衰減的原因時，研究了容量不可恢復的原因：

①電池內部的副反應。電解液熱穩定性較差，溫度高，自身會發生分解。或與電池正負極發生氧化還原反應等；

②電池內部微短路。電芯生產工藝中，電極活性物質顆粒殘留在極片上或者極片切片時，極片邊緣的毛刺未即使刷去時，多余的顆粒或者毛刺可能會刺穿隔膜并與另一極形成回路，充放電時會引起電池內部微短路。

2.4 循環耐久

鋰離子電池充放電過程就是鋰離子通過電解液在正、負極材料之間來回脫出和嵌入的過程。隨著充放電次數增加，容量會逐漸減小。

劉文剛等[8]以18650圓柱電池為分析對象，得出容量衰減的主要原因是鋰離子電池內部活性鋰離子的減少。文章還指出隨著循環的增多，SEI膜孔隙率降低，鋰離子在正負極移動阻力增大，使容量損失；電極材料晶格結構發生改變，表面電荷傳遞離子的阻力變大，嵌入與脫出鋰離子的能力下降，導致容量損失。

研究[9]表明，主要原因還在于：內部副反應的增多，電極與電解液發生化學反應，電極表面產生鈍化膜，正負極活性材料相變和溶解，內腐蝕等。但不同體系、不同材料的鋰電池，循環耐久衰減的機理并不相同，難以建立準確無誤的數學模型，進行精準的估算和預測。

3 結論

目前主流的SOC估算均不能滿足電動汽車實時、高精度計算的要求，主要是電池系統容量和估算方法的不精確造成的。基于SOC對于整車的不可或缺性，因此尋找出一種涵蓋不同類型電池的SOC估算通用模型，仍是BMS研究中的技術難點。可以從以下幾方面著手：①結合影響容量的因素，從電芯、模組和系統級別，經過試驗，獲取大量數據，建立數據庫，讓SOC估算變得有據可依；②從硬件上提高電壓、電流等數據的采集精度，提高數據的準確性；③根據數據庫，建立數學模型，并從軟件上進行大量的模型仿真，模擬整車行駛過程中SOC的實時變化；④在整車上進行模型驗證，并進行修正SOC，最大限度的減少SOC誤差，提高SOC的估算精度；⑤最終建立通用SOC估算模型。

【參考文獻】

[1]Cheng F，Liang J，Tao Z，et al.Functional materials for rechargeable batteries[J].Advanced Materials，2011，23（15）：1695-1715.

[2]彭金春，陳全世，韓曾晉.電動汽車鉛酸電池充放電過程建模[J].汽車技術，1997，6：5-8.

[3]謝輝.PVDF基復合型聚合物電解質的研究及其應用[D].天津大學，2009.

[4]林春景，李斌，常國峰，等.不同溫度下磷酸鐵鋰電池內阻特性實驗研究[J].電源技術，2015，39（1）：22-25.

[5]Pistoia G，Antonini A，Rosati R，Zane D.Storage characteristics of cathodes for Li-ion batteries[J].Electrochim.Acta，1996，41：2683.

[6]Darling R，Newman J，Modeling a Porous Intercalation Electrode with Two Characteristic Particle Sizes[J].J Electrochem Soc，1997，144：4201.

[7]李偉善，邱仕洲.鋰離子電池容量衰減的原因分析[J].電池工業，2001，6（1）：21-24.

[8]劉文剛，周波，王曉丹，等.18650型鋰離子電池的循環容量衰減研究[J].電源技術，2012，36（3）：306-309.

[9]Zhang Y，Wang C Y，Tang X.Cycling degradation of an automotive LiFePO 4，lithium-ion battery[J].Journal of Power Sources，2011，196（3）：1513-1520.