基于電化學阻抗譜的新能源汽車動力電池荷電狀態在線估算方法研究

中圖分類號：U469.7 收稿日期：2025-07-03 DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.08.011

Research on Online Estimation Method of State of Charge for New Energy Vehicle Power Batteries Based on Electrochemical Impedance Spectroscopy

Pan Haijun Guizhou Technical College of Mechanics and Electrics，Duyun 558ooo，China

Abstract：WiththevigorousdevelopmentofChina'snewenergyvehicleindustry，theindustry'srequirementsforbaterymanagementsystemsareincreasing.TraditionalbatterySOCestimationmethodshavecertaindficiencies，whiletheestimationmethodbased onelectrochemical impedancespectroscopy（EIS）hasadvantagessuchashighacuracyandonline monitoring.ThispaperfistelucidatestheimportanceofSOCestimationforewenergyvhiclepowerbateries，ntroducs theconceptandcharacteristicsofelectro chemical impedance spectroscopy，andthenfocusesontheonline estimation methodofSOCfornewenergyvehiclepowerbateries basedon EIS，providing strong support for the optimizationof battry management systems for new energy vehicles.

Keywords：New energy vehicles;Power batteries;State of charge estimation

1前言

隨著新能源汽車產業的快速發展，汽車行業對動力電池管理系統的要求越來越高，準確掌握電池的荷電狀態（SOC）是提高電池使用效率、延長使用壽命的關鍵。基于電化學阻抗譜的SOC估算方法由于其高精度、在線監測等優勢，逐漸成為研究熱點[1]。電化學阻抗譜能夠反映電池內部電化學過程的動力學特性，通過測量和分析電池在不同頻率下的阻抗譜，結合等效電路模型和參數辨識算法，可以實時、精確地估算電池的 SOC^[2] 。本文將深人研究基于電化學阻抗譜的新能源汽車動力電池SOC在線估算方法，為新能源汽車動力電池管理系統的優化提供有力技術支撐。

2電化學阻抗譜的概念及特性

電化學阻抗譜（Electrochemical Impedance Spectros-copy，EIS）是一種廣泛應用于電化學系統分析的頻域測量技術，能夠在不破壞電池運行狀態的前提下，獲取其內部電化學反應過程的動態特性參數[3]。作為一種非侵入式檢測手段，EIS通過在不同頻率下施加微小擾動電壓或電流信號，并測量其響應信號，從而得到電池的復阻抗信息，該信息可反映電池內部的歐姆阻抗、電荷轉移阻抗、電極電解質界面行為以及擴散過程等多種物理電化學現象4。近年來，隨著新能源汽車對動力電池管理系統（BMS）智能化和精細化要求的不斷提高，EIS因其高靈敏度、高分辨率和高適應性等優點，逐漸成為動力電池荷電狀態（SOC）估算的重要技術手段[5]。

電化學阻抗譜技術以頻率為變量，在較寬的頻率范圍內（通常從幾 到數百 kHz ）對電池響應進行掃描，不同頻率對應電池內部不同的電化學過程。高頻區域主要反映電池的電解質電導率和極化行為，中頻區域反映電極/電解質界面的電荷轉移過程，低頻區域則代表擴散過程（如Warburg阻抗）[6]。研究人員通過阻抗圖（Nyquist圖和Bode圖）可以清晰識別這些過程的特征參數，從而建立起準確的電池等效電路模型。借助這些模型，研究人員能夠對電池在不同工況下的狀態演化進行動態建模和參數辨識，為SOC在線估算提供理論基礎和數據支撐。與傳統基于電壓、電流或庫侖積分的估算方法相比，EIS能夠在無須對電池進行大幅充放電實驗的條件下獲取更豐富的內部狀態信息，尤其適用于電池運行過程中的實時在線監測[7]。

EIS測得的阻抗譜對電池的荷電狀態、健康狀態、溫度變化、老化程度等因素極為敏感。隨著SOC的變化，電池的各項阻抗參數（如等效串聯電阻 R_s 電荷轉移電阻 R_ct 電容元件 C_dl 等）會以不同規律發生變化[8]。研究表明，在保持其他條件不變的前提下，SOC的變化會導致Nyquist圖中阻抗半圓的大小、起始點、斜率等特征發生系統性變化，這種規律性使得EIS可以作為SOC估算的響應信號源，為高精度估算提供可靠依據。電化學阻抗譜在電池狀態估算中所反映的主要參數如表1所示。

表1電化學阻抗譜在電池狀態估算中所反映的主要參數

3基于電化學阻抗譜的新能源汽車動力電池荷電狀態在線估算方法

3.1基于電化學阻抗譜的等效電路模型構建

在新能源汽車動力電池SOC在線估算方法中，構建準確的等效電路模型（EquivalentCircuitModel，ECM）是實現阻抗譜數據與SOC之間映射關系的核心環節。基于電化學阻抗譜構建等效電路模型，需要兼顧模型的物理可解釋性、結構合理性與參數辨識性，具體構建過程如表2所示。

研究人員通過對電池在不同SOC下的電化學阻抗譜（EIS）進行測試與分析，可以獲得Nyquist圖與Bode圖等頻域響應特征。不同頻率區間反映不同的電化學行為，例如：高頻區主要表現為歐姆阻抗，中頻區體現電荷轉移與雙電層效應，低頻區則對應鋰離子的擴散過程。根據這些響應特征，研究人員可選用電阻、電容、恒相位元件（CPE）、Warburg阻抗等標準電路元件進行建模組合。其中，Randles模型是一種經典的等效電路結構，適用于大多數鋰離子電池系統，但在實際應用中通常需進行結構改進，以適應不同電池類型的動態響應特征。例如，可將電容改為CPE元件以增強低頻擬合能力，或引人多個RC并聯支路模擬中間過程。模型結構的選取應以阻抗擬合效果和物理意義匹配為雙重標準，確保既能準確表達阻抗變化趨勢，又能映射電池狀態變化。

表2基于電化學阻抗譜構建等效電路模型的一般流程

在結構確定后，研究人員需對模型中各電路元件參數（如 R_s?R_ct?C_dl?Z_w 等）進行數值辨識，常用辨識方法包括最小二乘法（LSM）復阻抗擬合算法（ComplexNonlin-earLeastSquares，CNLS）等，配合阻抗分析儀器軟件或自建算法平臺進行擬合優化，然后對大樣本、多工況的阻抗數據進行參數提取，建立SOC與各參數間的函數關系，實現參數與電池狀態信息的耦合表達。為確保模型的準確性與泛化能力，研究人員還需進行殘差分析、擬合優度評價（如 x²，R²） 、交叉驗證等測試，評估模型在不同SOC、溫度和老化條件下的適應性。研究人員可將模型作為后續SOC估算算法（如最小方差估計、擴展卡爾曼濾波、神經網絡回歸等）的輸入基礎，支撐SOC的動態預測與實時更新。

3.2基于電化學阻抗譜的SOC估算算法設計

在新能源汽車動力電池管理系統中，基于電化學阻抗譜進行SOC估算，重點在于將頻域阻抗特征與SOC之間的非線性映射關系進行建模與求解。相較于傳統的開路電壓法、電流積分法等，EIS提供了更為豐富的動態響應信息，能夠提升SOC估算的精度與實時性，具體如表3所示。

基于等效電路模型與參數辨識結果，研究人員可獲得電池在不同SOC下的典型阻抗參數，如等效串聯電阻 R_s 電荷轉移電阻 R_ct 、雙電層電容 C_dl 、Warburg阻抗系數 σ 等，這些參數隨SOC變化呈現出一定的單調性、非線性或區段性規律，具有良好的狀態指示作用。研究表明，在保持溫度、老化程度等條件一致時，部分參數與SOC之間可建立函數關系，例如線性、指數、對數、多項式或分段函數等，以某種簡化擬合為例，電荷轉移電阻與SOC的關系可表達為：

表3基于電化學阻抗譜的SOC估算算法設計流程

R_ct（SOC）=ae^-bSOC+c

式中， a，b，c 為擬合系數。通過大量實驗數據擬合SOC與阻抗特征之間的映射關系，可為后續算法設計提供特征輸入變量。若采用多參數聯合建模，則可構建SOC估算的多元回歸模型：

SOC=f（R_s，R_cf，C_dt，σ，θ）

函數 f 可通過擬合方法（如多項式回歸、支持向量回歸、神經網絡等）實現非線性映射建模。

由于電池在實際運行過程中會受到溫度變化、老化影響、負載波動等因素干擾，單一模型難以完全適應復雜工況。因此，研究人員需設計具有自適應能力的融合估算算法，常見方式包括擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）、粒子濾波（PF）神經網絡（如BP-NN、LSTM）高斯過程回歸（GPR）等。以EKF為例，其通過狀態轉移方程與觀測方程結合，實現從阻抗參數到SOC的動態估算過程。算法基本結構如下。

狀態方程：

SOC_k=SOC_k-1+Δt?f（I_k）+w_k

式中 ，f（I_k） 為電流輸入對SOC的影響函數； w_k 為過程噪聲。

觀測方程：

Z_k=h（SOC_k，Θ_k）+v_k

式中， Z_k 為EIS測得的阻抗特征向量； Θ_k= {R_s，R_ct，C_dl，σ};h（?） 為阻抗-狀態映射函數； v_k 為觀測噪聲。

EKF通過迭代更新狀態估計與協方差矩陣，實現SOC的連續修正。在神經網絡方法中，可利用阻抗參數作為網絡輸入，訓練得到SOC輸出模型，具備更強的非線性擬合能力與自學習能力，適用于多工況、多電池類型的應用場景。

4結語

基于電化學阻抗譜的新能源汽車動力電池SOC在線估算方法具有高精度、無侵入性和實時監測等顯著優勢，是提升電池管理系統智能化水平的關鍵技術手段，建立準確的電池等效電路模型，從頻域阻抗特征中提取內部狀態參數，并結合機器學習等先進算法，可以實現SOC的精確估算與動態預測，為新能源汽車的安全高效運行提供了重要支撐。隨著測試設備的升級、算法的不斷優化以及人工智能技術的深入融合，基于電化學阻抗譜的SOC估算方法必將實現更高的精度、更強的適應性和更好的工程化應用，為電動汽車動力電池的智能管理注人新的活力，助力新能源汽車產業的可持續創新發展。

參考文獻：

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作者簡介：潘海軍，男，1992年生，助教，研究方向為汽車技術、職業教育。