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電池SOC估計淺談

2021-03-14 21:00:00·  來源：新能源汽車控制  
　
電池SOC（荷電狀態(tài)），代表電池剩余可用電量占總?cè)萘康陌俜直?，是電池管理系統(tǒng)中最為重要狀態(tài)之一，為電動汽車的電池安全管理、充放電控制、整車能量管理等功能提供重要參考。所以，進(jìn)行高精度的SOC估計是所有電動汽車BMS軟件開發(fā)必須面對的問題。 本文將先介
電池SOC（荷電狀態(tài)），代表電池剩余可用電量占總?cè)萘康陌俜直龋请姵毓芾硐到y(tǒng)中最為重要狀態(tài)之一，為電動汽車的電池安全管理、充放電控制、整車能量管理等功能提供重要參考。所以，進(jìn)行高精度的SOC估計是所有電動汽車BMS軟件開發(fā)必須面對的問題。

本文將先介紹常見的SOC估計方法及其優(yōu)缺點，再選擇一種最為普遍的方法（基于電路模型的SOC估計方法）進(jìn)行系統(tǒng)的介紹，讓大家了解整個估計算法的實現(xiàn)流程。

01、常見的SOC估計方法
工程上常見的SOC估計方法主要有：開路電壓法、安時積分法、基于模型的方法等。

開路電壓法
開路電壓（OCV），即電池在開路狀態(tài)下的端電壓，一般與電池SOC呈一定單調(diào)關(guān)系。如果先通過試驗測試出不同SOC下開路電壓的數(shù)據(jù)，擬合出兩者之間的關(guān)系曲線，那么就可以根據(jù)測量的開路電壓來估計電池的SOC。

該方法估計精度較高，但缺點也很明顯，需要在開路的情況下進(jìn)行測量開路電壓，而且需要在靜置一段時間后才能保證估計精度。所以其使用范圍有限，一般在車輛啟動之前（電池?zé)o充電放電電流），通過該方法來估計初始的SOC值。

安時積分法
安時積分法，直接通過SOC的定義來實時計算SOC值。
在已知SOC初始值的前提下，只要可以測量出電池的電流（式中放電電流為正），通過電流積分，可以準(zhǔn)確地計算出電池電量的變化情況，進(jìn)而得到剩余電量SOC。

該方法在短時間內(nèi)的估計結(jié)果比較可靠，但由于電流傳感器的測量誤差以及電池容量的逐漸衰退，長時間的電流積分會引入一定的偏差。所以其一般與開路電壓法估計初始值配合，用于精度要求不高的SOC估計，也可以與基于模型的方法配合，用于短時的SOC預(yù)測。

基于模型的方法
基于模型的方法中最經(jīng)典的就是，以等效電路模型為基礎(chǔ)，利用卡爾曼濾波算法，進(jìn)行SOC估計。

該方法先利用建立的精確模型進(jìn)行SOC的先驗估計和端電壓的預(yù)測，再根據(jù)端電壓的實際測量值與預(yù)測值對比情況進(jìn)行增益修正，不斷迭代優(yōu)化，實現(xiàn)SOC的最優(yōu)估計。該方法在準(zhǔn)確模型的基礎(chǔ)上，可以實現(xiàn)SOC的高精度估計，即使初始SOC誤差較大，SOC估計值也能很快的收斂，魯棒性好，是目前工程上最主流的方法。
需要注意的是，該方法假設(shè)電池的容量已知。

02、基于電路模型的SOC估計流程
在介紹基于電路模型的SOC估計算法之前，有必要從整體的角度去理解SOC的估計流程，如下圖所示。

主要分為三個步驟：
1） 開路電壓與SOC關(guān)系曲線獲取
通過試驗測試，得到不同SOC下的開路電壓；用高階多項式去擬合數(shù)據(jù)，得到其關(guān)系曲線。后面進(jìn)行電池模型參數(shù)辨識、卡爾曼濾波算法都需要利用該關(guān)系進(jìn)行計算。

2） 電池模型參數(shù)辨識
參數(shù)辨識是為下一步SOC的先驗估計提供基礎(chǔ)。需要先根據(jù)電路模型得到電流、端電壓之間的傳遞函數(shù)，再進(jìn)行離散化得到差分形式的遞推方程，就可以利用最小二乘法在線辨識出電池模型參數(shù)。

3） 卡爾曼濾波SOC估計
以等效電路模型、安時積分公式建立狀態(tài)方程，以端電壓與SOC關(guān)系曲線建立量測方程，以電流為輸入、端電壓為輸出進(jìn)行SOC的實時估計。

以上，介紹常見的SOC估計方法，并對其中的卡爾曼濾波估計方法進(jìn)行了流程上的大致介紹。后面將參考上述流程，對參數(shù)在線辨識、SOC實時估計進(jìn)行詳細(xì)的仿真介紹。
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