鉅大LARGE | 點擊量：969次 | 2023年09月06日
電池剩余電量SOC估算方法,電池系統SOC可用范圍
鋰離子電池剩余電量SOC估算方法，電池系統SOC可用范圍。荷電狀態又叫剩余電量，SOC是反應鋰離子電池包內當前電量占總體可用容量百分比的一個參數。SOC即電池的剩余電量，也稱為荷電狀態。表示電池使用或長期擱置一段時間后，其剩余容量與總的可用容量的比值，常用百分數表示。
對電池SOC的準確估算，既是電動汽車估算續航里程最基本的要求，又是提升電池利用效率和安全性能的基本保證。
鋰離子電池剩余電量SOC估算方法
開路電壓法：先離線測量得到不同溫度不同SOC下的開路電壓值，形成表格。電池系統裝車以后，每當出現停止供電狀態，就可以調用表格數據，根據測量得到的開路電壓判斷電池荷電狀態。
安時積分法：實時測量鋰離子電池包主回路電流，并將其對時間積分，充電為負放電為正。放電過程用初始電量減去積分結果得到當前電量；充電過程用初始電量加上積分結果得到當前電量。
符合Exic IIB T4 Gc防爆標準
充電溫度：0~45℃
-放電溫度：-40~+55℃
-40℃最大放電倍率：1C
-40℃ 0.5放電容量保持率≥70%
內阻法：內阻跟隨SOC變化的趨勢非常平緩，很小的內阻變化或者測量誤差就可以造成SOC值較大的誤差。測量接觸電阻過大、電池電流較大、出現較大的極化內阻的干擾；鋰離子電池溫升不一致使得溫度監測點的溫度和電池本體溫度不一致，造成溫度補償出現偏差等等。
卡曼濾波算法：核心思想是根據當前儀器的“測量值”，上一刻的“預測量”，以及“誤差”來計算得到當前的“最優值”。其亮點是把誤差納入了計算，誤差獨立存在不受測量數據的影響。
神經網絡算法：模擬人腦及神經元來處理非線性系統的新型算法，無需深入研究鋰離子電池的內部結構，只需提前從鋰離子電池中提取出符合工作特性的輸入與輸出樣本，并將其輸入到建立系統中，就能獲得運行中的SOC值。
電池系統SOC可用范圍
SOC可用范圍：SOC范圍減掉SOC的緩沖區域，剩下的部分就是SOC可用范圍了。SOC狀態范圍百分比一般是從0%到100%，但考慮到化學電池反應特性：閥值邊界，靜態和動態差異、倍率差異、估值精度差異等，SOC估值要留出緩沖區間，以確保鋰離子電池時時刻刻工作在安全區域。
SOC可用范圍優化就是確定電池不同條件、工況下的下限值。鋰離子電池上限的緩存區間很小，可以挖掘的空間不大。上限的緩存重要是在充電安全方面，保證不過充為目的?？斐鋾r充到SOC80%；慢充時依靠涓流小電流充電，可以達到95%以上。電池下限值重要是考慮放電工況，放電電流的變化能力，會影響動力輸出或駕乘感受。同時其緩存的寬度還是很大的。
通過上面分析，SOC可用范圍大小，關鍵還是由鋰離子電池參數的準確，以及BMS算法的精度決定的。這兩個方面缺一不可。同時在保證電池安全的前提下，面對各種工況，BMS策略和算法不能一刀切，更要精準多層次實現。在鋰離子電池安全的前提下把電池能力用足，優化最大化SOC可用范圍。
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