电池荷电状态SOC估算

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动力电池SOC估算

SOC 1- Q
CI
注：对于电池充满一般定义为：在一定温度(如20度)下以一定电流(如0.3C)充电，达到单体最高电压后转为恒压充电，直到充电电流小于一定值(如 0.03C)；对于电池放空(SOC为0%)也有类似的定义
SOC的定义
USABC定义：在一定的放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值 Q SOC Q 本田的定义
神经网络法
精度比较高
需大量训练数据
SOC的估点适用于所有类型电池
放电实验法估算电池荷电状态（SOC）是比较准确缺点的预估方法，它采用恒流持不适用于工作中电池续放电，放电电流与时间的只能得出一个点的值乘积即为放出的电量。放电实验法常常被使用来标定电池的容量
该方法只是关注该系统的外部特征，在电量估算过程中，只关心流进和流出电池的电量。安时计量法采用积分法实时计算电池充入与放出的容量，通过长时间记录与计算电池的电量，最终可得到电池在某一时刻所剩余电量。
SOC的估算方法
开路电压法
通过电池的开路电压和电池 SOC 的对应关系，通过检测电池的开路电压估计电池 3.3 SOC。
电动汽车用电池SOC估算
目录
SOC的定义
SOC的影响因素
SOC的估算方法
电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量状况，其定义为：电池剩余电量与电池容量的比值。
SOC的定义
QC
如果以电池充满状态定义为 SOC ，定义式可表示为 1 Q SOC C CI
CI 式中，为电池剩余的电量，为电池以恒定电流I放电时所具有的容量，Q为已放出电量。
缺点温度、电流、SOH都可以影响内阻内阻值很小在毫欧级，策略误差大

动力电池荷电状态(SOC)估算方法综述

10.16638/ki.1671-7988.2019.08.011动力电池荷电状态（SOC）估算方法综述胡耘（长安大学，陕西西安710064）摘要：在动力电池管理系统(BMS)中动力电池SOC评估是最为重要的作用之一。

系统中的大多数功能都依赖于动力电池SOC评估的结果。

所以准确估算动力电池SOC，有利于保护电池，防止电池过充或过放，提高电池的寿命，达到节约能源的目的。

文章通过对SOC评估的当前各种方法的分类综述，并介绍了最新的研究成果，提出了SOC 未来的发展方向。

关键词：动力电池；电池管理系统；SOC估算中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)08-36-03Summary of methods for state of charge estimation of power batteriesHu Yun( Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710064 )Abstract: Power battery SOC evaluation is one of the most important roles in the Power Battery Management System (BMS). Most of the functions in the system depend on the results of the power battery SOC evaluation. Therefore, accurate estimation of the power battery SOC is conducive to protecting the battery, preventing overcharging or overdischarging of the battery, improving the life of the battery, and achieving energy conservation. This paper summarizes the current classification of various methods of SOC assessment, and introduces the latest research results, and proposes the future development direction of SOC.Keywords: power battery; battery management system; SOC estimationCLC NO.: U469.72 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)08-36-031 SOC的定义与分类我们将电池的荷电状态，称为SOC，指电池中剩余电荷的可用状态，用百分数表示。

基于安时积分法的电池SOC估算

基于安时积分法的电池SOC估算徐尖峰;张颖;甄玉;曹久鹤【摘要】安时积分法是蓄电池荷电状态估算过程中常用的方法,但是,安时积分法不能估算初始荷电状态,难于准确测量库伦效率和电池可用容量变化的问题.基于此问题,文章结合传统的开路电压法和负载电压法,对安时积分法估算蓄电池SOC的不足进行补偿,解决了安时积分法的缺陷.能够实时估算电池的荷电状态,并对估算过程中的不足通过负载电压法进行修正.结果表明,这种算法能得到了比较精确的估算效果.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2018(000)018【总页数】4页(P9-11,23)【关键词】安时积分法;SOC状态估算;电池的荷电状态【作者】徐尖峰;张颖;甄玉;曹久鹤【作者单位】燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000【正文语种】中文【中图分类】U469.72+2随着能源危机问题的出现，节能环保是未来汽车发展的主要方向，我国作为目前世界上最大的纯电动汽车生产国与消费市场，掌握电动汽车的核心技术刻不容缓。

电池管理系统作为电动汽车电池，电机，电控三大技术的重要组成部分，肩负着实时监控和管理电池状态的重要任务。

准确估算电池荷电状态（SOC），对电池能量高效管理和整车性能提升有着重要的作用[1]。

电池的SOCs受到开路电压，充放电电流，温度，自放电，充放电次数等因素的影响，使得对其估算具有较大的困难[2]。

本文主要研究了锂离子等效电路模型，并且开发出基于安时积分法，开路电压法和负载电压法相结合的锂离子电池SOC估算算法[3]。

并经过了放电实验的验证，算法可行，估算精确。

电池SOC是反应电池剩余电量的重要参数，人们通常将电池的SOC作为评估电池电量的重要标志。

电池的荷电状态表示电池剩余容量占电池总容量的比值[3]。

安时积分法是估算电池SOC值是通过充放电过程中放电电流对时间的积分得出的电量变化值的方法。

磷酸铁锂电池SOC估算

3
模型复杂度
现有的SOC估算方法可能过于复杂，需要更多的计算资源，不利于在实际应用中使用。
对未来磷酸铁锂电池SOC估算方法发展的展望和期待
温度补偿
未来SOC估算方法将更加注重温度对电池性能的影响，通过引入温度补偿机制，提高估算
精度。
老化模型
未来SOC估算方法将更加关注电池老化问题，通过建立更加准确的电池老化模型，提高估算的准确性。
简化模型
未来SOC估算方法将致力于简化模型复杂度，提高计算效率，以便在实际应用中更好地推广使用。
THANKS
感谢观看
基于安时积分法的SOC估算模型建立
基于安时积分法的SOC估算模型建立步骤如下
4. 更新SOC值：将计算得到的SOC变化量累加到初始SOC值上，得到新的SOC 值。
3. 计算SOC变化量：根据采集到的电流数据和时间，使用安时积分法计算SOC 的变化量。
1. 初始化电池参数：包括电池初始容量、初始SOC值、电池额定容量等。
延长电池使用寿命
准确的SOC估算可以预防电池过度充放电，从而有效延长电池的使用寿命。
当前SOC估算方法存在的不足和需要改进的地方
1 2
温度影响
现有的SOC估算方法往往没有充分考虑到温度对电池性能的影响，导致估算精度受限于温度变化。
电池老化
现有的SOC估算方法可能无法准确反映电池老化带来的性能变化，导致估算结果存在误差。
基于模型法的SOC估算模型优缺点分析
要点一
要点二
要点三
可以用于电池的优化设计和控制策略的制定。
基于模型法的缺点
需要对电池的内部结构和化学反应原理有深入的理解，建模过程较为复杂。

基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真

基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真一、本文概述随着电动车辆的普及和可再生能源的发展，锂离子电池作为其核心能量存储元件，其性能与安全性受到了广泛关注。

电池的状态估计，特别是荷电状态（SOC）的估算，对于电池管理系统（BMS）来说是至关重要的。

精确的SOC估算能够提供电池的健康状态、剩余可用能量以及预测电池性能等信息，从而指导电池的安全使用和有效管理。

扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种高效的非线性状态估计算法，已经被广泛应用于各种动态系统的状态估计中。

在锂离子电池SOC估算领域，EKF算法能够通过考虑电池的非线性特性和不确定性，提供更为准确的SOC估计值。

因此，研究基于EKF的锂离子电池SOC估算建模与仿真对于提高电池管理系统的性能和电池的安全性具有重要意义。

本文旨在研究基于EKF的锂离子电池SOC估算的建模与仿真。

我们将介绍锂离子电池的工作原理和特性，以及SOC估算的重要性和挑战。

然后，我们将详细阐述EKF算法的原理及其在锂离子电池SOC估算中的应用。

接着，我们将建立基于EKF的锂离子电池SOC估算模型，并通过仿真实验验证模型的有效性和准确性。

我们将对研究结果进行讨论，并展望未来的研究方向。

通过本文的研究，我们期望能够为锂离子电池SOC估算提供一种更为准确和可靠的方法，为电动车辆和可再生能源领域的发展做出贡献。

二、锂离子电池模型锂离子电池模型是锂离子电池状态估算的基础，它描述了电池内部电化学反应的动力学特性和能量状态。

在众多电池模型中，等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）因其简单性和实用性被广泛应用于电池管理系统中。

等效电路模型通过电阻、电容等元件来模拟电池的内部特性，其中最常见的模型是二阶RC网络模型。

二阶RC网络模型由一个欧姆内阻（R0）、两个并联的RC环节（R1-C1和R2-C2）以及一个开路电压源（OCV）组成。

欧姆内阻R0代表了电池内部电解质的电阻，它影响电流的瞬态响应。

常用soc计算方法

常用soc计算方法
SOC(State of Charge) 是指电池的剩余电量，也称为荷电状态。

常用的 SOC 计算方法主要有以下几种:
1. 安时积分法：该方法操作简单易行，运算量小，是目前最为常用的一种 SOC 估算方法。

其原理是在已知电池的初始值 (SOC0) 的前提下，通过计算电流对充放电时间的积分，得出电池的剩余电量。

2. 开路电压法：该方法在数值上接近电池电动势，可以用于直接测量电池的电压。

通过测量电池的开路电压，可以估算出电池的剩余电量。

3. 阻抗法：该方法通过测量电池的阻抗，来估算电池的剩余电量。

阻抗法需要对电池进行充放电实验，以获取电池的阻抗谱，然后根据阻抗谱来估算电池的剩余电量。

4. 智能估算法：该方法采用神经网络技术，对电池的 SOC 进行估算。

该方法具有较高的估算精度和实时性，适用于实时控制系统。

5. 状态观测器：该方法通过建立状态观测器模型，来估计电池的 SOC。

该方法适用于非线性系统的建模和预测，具有较高的估算精度和鲁棒性。

不同的 SOC 计算方法有不同的优缺点，选择合适的计算方法需要考虑系统的需求、成本和性能等多个因素。

车用锂离子电池SOC估算研究

A b strac t：The battery state of charge(SOC) is one of the basic parameters in the subsequent control,management,and diagnosis of the battery management system ( BMS). Its real-time accurate estimation have an important impact on the reliability and accuracy of the BMS.Among the SOC estimation algorithms,the Kalman filter algorithm is widely used due to its high estimation accuracy and good practicability.The Kalman filter algorithm to estimate SOC mainly includes three steps. Firstly,the battery model is introduced, and the commonly used electrical equivalent circuit models are analyzed in detail,including Rint model, Randles model,and nRC model.Secondary,the battery model and Kalman filter algorithm are expounded in two steps,i.e.the discretization and parameter identification of the state space equation.And then,the basic principles and application differences of several Kalman algorithms are discussed and compared mainly including the extended Kalman filter algorithm,no trace Kalman filter algorithm and cubic Kalman filter algorithm.Finally,through the analysis of the application for the Kalman filter algorithm in the SOC estimation of automotive lithium-ion batteries,further improve the SOC estimation accuracy and practicability are summarized. Keywords ：Lithium-ion battery ；Kalman filter；State of charge(SOC) estimation ；Electric equivalent circuit model ；Parameter identification；Electric car；Extended Kalman filter(EKF) ；Unscented Kalman filter(UKF)

动力电池SOC估算方法综述

工业与信息化
TECHNOLOGY AND INFORMATION
动力电池SOC泰安 271000
摘要动力电池荷电状态（State of Charge，SOC）表征动力电池当前剩余的能量，是电池管理系统的关键性参数，准确的SOC估算能够延长电池使用寿命。文章综述了常用的SOC估算算法，对比了不同方法的优缺点，并最后进行了总结。关键词 SOC估算算法；动力电池荷电状态；电池管理系统
解决SOC估算累计误差问题。欧阳明高[3]等人对比了磷酸铁锂电池初始容量、初始SOC等参数对其SOC估算精度的影响，确定了初始SOC值的精确与否严重影响着安时积分法的估算精度。
2.2 开路电压法开路电压法是通过电池SOC和其开路电压（Open Circuit Voltage，OCV）的对应关系获得电池SOC的方法，电池SOC 与开路电压映射关系，又称为开路电压表，该表的获取方法一般有两种，第一种是对满充电池进行恒流放电，并在每个SOC 节点上（可自己设置）对该电池进行长时间的静置，此时得到一组SOC-OCV对应值，以此类推，直至SOC降为0，这样我们就能得到完全的开路电压表。该方法需要电池经过长时间的静置才能得到准确的一一对应关系，并且每一个SOC状态都需要电池进行静置几小时，耗费的时间周期长[4]；第二种方法，也是目前广大学者常用的方法，在1/25C电流下进行恒流充放电实验，电池经历恒流充满、恒流放电完全，我们得到的电压曲线就是开路电压曲线[5]。由于开路电压表获取程序相对烦琐，受温度等外界因素影响严重，因此开路电压法经常作为辅助方法使用，即通过开路电压法得到初始SOC值，同时对充放电效率、温度进行补偿，再采用安时积分法对SOC估算，以大大提高估算的精确度[6-7]。文献[8]将安时积分法、开路电压法及负载电压法相结合，通过开路电压法确定SOC的初始值，并将充放电效率、温度因素考虑在内，最终得到改进算法的估算误差基本在3%以内。 2.3 卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法的实质是根据测量值和观测值估计真实值的过程，该方法主要分为预测和校正两大部分，同时不断更新协方差估计，是一种闭环估算方法。它克服了安时法中误差累积效应，不要求初始SOC值的准确性，但较为依赖于电池等效电路模型，常见的等效电路模型有Rint模型、RC 模型、Thevenin 模型、PNGV 模型[9]。传统的卡尔曼滤波法只能描述线性系统，但是由于电池内部是一个非常复杂的非线性系统，因此在估算SOC时常采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）以及各种变形算法自适应扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter，AEKF）、自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter， AUKF），将非线性电池系统转化为线性系统再进行SOC估算。Perez[10]等人采用扩展卡尔曼滤波器来估算锂离子动力电池的SOC，通过二阶等电路模型建立状态方程，从而求解出电池的SOC。文献[11]提出基于自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的 SOC 估算方法，通过UT变换避免了泰勒级数展开计算，因此不存在非线性误差，结合对电池系统过程噪声和测量噪声的协方差的实时校正，最后将EKF、UKF、AEKF和AUKF四种算法进行了

电池荷电状态SOC及估算方法

电池荷电状态SOC及估算方法1、电池荷电状态SOC的定义电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量情况，其定义为当前可用容量占初始容量的百分比（国标）。

美国《电动汽车电池实验手册》中将SOC定义如下：在指定的放电倍率下，电池剩余电量与等同条件下额定容量的比值。

SOC=QO/QN日本本田公司的电动汽车（EV Plus）定义SOC如下：SOC = 剩余容量/(额定容量-容量衰减因子)其中剩余容量=额定容量-净放电量-自放电量-温度补偿动力电池的剩余电量是影响电动汽车的续驶里程和行驶性能的主要因素，准确的SOC估算可以提高电池的能量效率，延长电池的使用寿命，从而保证电动汽车更好的行驶，同时SOC也是作为电池充放电控制和电池均衡的重要依据。

实际应用中，我们需要根据电池的可测量值如电压电流结合电池内外界影响因素（温度、寿命等）来实现电池SOC的估算算法。

但是SOC受自身内部工作环境和外界多方面因素而呈非线性特性，所以要实现良好的SOC估算算法必须克服这些问题。

目前，国内外在电池SOC估算上已经部分实现并运用到工程上，如安时法、内阻法、开路电压法等。

这些算法共同特点是易于实现，但是对实际工况中的内外界影响因素缺乏考虑而导致适应性差，难以满足BMS对估算精度不断提高的要求。

所以在考虑SOC受到多种因素影响后，一些较为复杂的算法被提出,例如：卡尔曼滤波算法、神经网络算法、模糊估计算法等新型算法，相比于之前的传统算法其计算量大，但精度更高，其中卡尔曼滤波在计算精度和适应性上都有很好的表现。

2、几种SOC估算算法简介（1）安时法安时法又被称为电流积分法，也是计算电池SOC的基础。

假设当前电池SOC 初始值为SOC0，在经过t时间的充电或放电后SOC为：Q0是电池的额定容量，i(t)是电池充放电电流（放电为正）。

事实上，SOC定义为电池的荷电状态，而电池荷电状态就是电池电流的积分，所以理论上讲安时法是最准确的。

同时，它也易于实现，只需测量电池充放电电流和时间，而在实际工程应用时，采用离散化计算公式如下：在电池实际工作中使用安时法计算SOC，受到测量误差和噪声干扰因素会对测量结果造成影响从而无法正确估算SOC（自放电及温度等因素也没有考虑），同时电池的初始SOC值无法通过安时法得到。

电动汽车动力电池SOC估算方法浅谈

电动汽车动力电池SOC估算方法浅谈李骏;魏炜阳;龚思惠;刘霏霏【摘要】电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的关键技术之一.由于电动汽车运行工况复杂多变,电池SOC的估算受电池温差、充放电电流、单体电池一致性等因素的影响,所以很难精确估算出电池的SOC值.而准确估算动力电池SOC可以实时监测电压的变化,有效防止电池过充或者过放带来的危害.文章首先分析了动力电池SOC估算的影响因素,然后对经典SOC估算方法、智能SOC估算方法和耦合SOC估算方法综述,对比分析了各自的优缺点,最后总结了电池SOC的估算方法并提出展望.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2019(000)014【总页数】6页(P12-16,21)【关键词】电动汽车;动力电池;荷电状态(SOC);估算方法【作者】李骏;魏炜阳;龚思惠;刘霏霏【作者单位】华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】U469.7新时代的主题是节能、环保和安全，电动汽车凭借其节能、环保的优点，顺应时代发展的主题，引领汽车发展的趋势，促进经济发展的提升。

电池管理系统是电动汽车动力输出与制动能量回收的管控中心，该系统的更新影响着电动汽车的发展进程。

动力电池SOC（state of charge）估算技术是电池管理系统的关键技术之一，电池SOC准确估算有利于电池管理系统的发展。

目前，国内外研究动力电池SOC的方法主要分为两大类：一类是从电池内部入手，研究电池的电化学性质，采用物质能量守恒定律以及电池的物理性质（路端电压、内阻等）来计算电池的剩余电量；另一类是从外部入手，先对电池建立数学模型，然后测量电池工作状态下外部输入参数（电压、温度、电流等），最后通过预先设定的算法来估计电池的SOC值。

动力电池SOC的精确估算是驾驶员预估续航里程，安排出行计划的重要依据。

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目录
1 电池荷电状态（SOC）估算的几个基本概念 (2)
2 常用SOC估算方法 (2)
3 电池等效模型 (3)
4 模型相关参数获取 (4)
1 电池荷电状态（SOC ）估算的几个基本概念
电池的荷电状态（SOC ），即指电池中剩余可用电荷的状态，用百分比表示，当电池完全充满电时，其SOC 值为100%，而当电池完全放电时，则其SOC 为0%。

SOC 基本定义可以用下式表示
max
1()SOC i t dt Q η
=−
⎰
式中：
Q max – 电池最大允许充放电容量 i – 充放电电流，充电为负 η
– 充放电的库伦效率
电池的放电容量Q dis 指的是电池以某一固定倍率进行放电，直至它的端电压达到电池的放电截止电压时所放出的电量。

因为电池放电容量依据的是电池的端电压而非开路电压，所以其与电池内阻密切相关，是放电速率和温度的函数。

由于电池内阻的存在，放电容量Q dis 总是小于电池的总容量Q ，除非放电倍率无穷小。

同样，当电池端电压以无限小的倍率放电至截止电压时，SOC 也不会为零。

电荷在充放电过程中不会损失，故库伦效率通常都很高，在 99%左右。

2 常用SOC 估算方法
电池的 SOC 估算主要有开路电压法、安时积分法、阻抗谱法、神经网络法及卡尔曼滤波法。

行业主流算法：卡尔曼滤波法。

离线测量获取曲线
离线测量修正曲线
对初始状态有依赖有累计误差
只能用于初始化SOC 阶段
需要训练数据动态过程阻抗变化小误差大
在线估计
应用尚未成熟
在线估计
算法复杂度并不高抑制白噪声
SOC 中间区域电压平坦，误差大
3 电池等效模型
电池建模是电池设计、制造和使用的有效工具，电池状态的估算算法（如SOC 和SOH 估算）都必须以电池的模型开发作为工作的基础，在此基础上才能有效地进行模型参数的辨识和电池状态估计算法的实现。

常用的电池模型有Rint 模型（又称内阻等效模型）、Thevennin 模型（又称一阶RC 模型）、PNGV 模型、DP 模型（又称二阶RC 模型）等，一般选用二阶RC 模型。

4 模型相关参数获取
电池模型中包含大量未知的参数，在实际应用中需要选择合适的算法及试验数据来确定模型的参数。

在对模型的参数进行辨识及优化时，将以测量到的电池端电压和模型仿真得到的电池端电压之间的误差最小作为参数辨识的评价准则。

参数辨识过程可按照如下步骤进行：
1）利用双线性变换法将复频域模型映射到Z域，再进行幂级数展开法的逆Z变换，得到离散化的可辨识的锂电池模型；
2）设计锂电池开路电压的静态试验和动态试验，得到可靠的OCV-SOC曲线；
3）设计算法对模型参数进行辨识，并根据仿真、试验结果对模型进行验证及参数优化。

静态
动态
4.1 SOC-OCV曲线测定
>> 基础测试
在室温（22±3℃）条件下，对新电池以1C电流大小进行试验，实验过程中，通过精密电流测试装置进行电流积分，计算得到电池的容量。

试验中SOC每变化5%，将电池静置3小时，测得稳态开路电压，并绘制得到电池的SOC-OCV关系。

>> 条件测试
在不同的温度条件下（-20,0,10,40℃）对不同SOH状态的电池（容量衰减到原容量的90%，80%，70%）的电池，重复上述实验。

注：由于目前还没有统一的SOC-OCV测试标准，不同电池厂商的测试方法可能不同。

SOC-OCV曲线簇变化维度可以选择两个，实验温度T和寿命状态SOH.根据验数据，应用电池的工作环境和健康状态进行自身SOC-OCV特征曲线的修正。

4.2 模型参数的获取
一般采用最小二乘法对电池SOC值与开路电压Uoc关系函数模型的参数进行辨识。

5 SOC所需采样点。