傳統(tǒng)燃油車上有油表，還有多少油，還能跑多遠(yuǎn)，看一眼心里就有數(shù)了。換做是電動(dòng)汽車，駕駛員則需要了解電池包還剩下多少電量。荷電狀態(tài)又叫剩余電量，SOC，StateofCharge，是反應(yīng)電池包內(nèi)當(dāng)前電量占總體可用容量百分比的一個(gè)參數(shù)。駕駛員根據(jù)滿電狀態(tài)總的里程數(shù)，可以推斷出當(dāng)前電量的續(xù)航能力，也有車型直接顯示續(xù)航距離。

電量估計(jì)不準(zhǔn)確的電動(dòng)汽車，往往給車主帶來一些困擾。

電量跳變，即將停車的時(shí)候，掃了一眼電量，還剩下50%，估計(jì)回程勉強(qiáng)夠用了。過一會(huì)回來發(fā)動(dòng)車子，發(fā)現(xiàn)電量指示在了40%，貌似回不去了……

突然掉電，電量還有30%的時(shí)候，一腳加速，驟然報(bào)警電量過低，停車了……

SOC的準(zhǔn)確性，一直是電動(dòng)汽車用戶詬病的重點(diǎn)，在網(wǎng)絡(luò)論壇上時(shí)常能看到，電動(dòng)汽車車主說又被放到半路的抱怨帖。發(fā)展多年的電動(dòng)汽車，SOC的準(zhǔn)確估計(jì)仍然沒有做的特別好。

1SOC估計(jì)干什么用

告知駕駛員剩余里程，是SOC對(duì)駕駛員的價(jià)值，同時(shí)，電動(dòng)汽車和電池包的管理控制過程，也需要SOC的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。

防止過充過放

SOC作為充放電的重要閾值，對(duì)電池包起到調(diào)節(jié)和保護(hù)作用。充電過程中，如果電池包電量過低，比如低于10%，則充電電流不能馬力全開，而是限流充電，直至達(dá)到正常電量范圍，方可放開限制。放電階段，當(dāng)電量已經(jīng)比較低，但仍然在放電截止電量以上，比如低至20%SOC，一般會(huì)限制功率輸出，防止大電流造成系統(tǒng)觸及停車電壓，并且期望以最節(jié)能的方式運(yùn)行，跑更遠(yuǎn)的距離。

作為低電量限流閾值

為什么電池包電量較低的時(shí)候，需要設(shè)置限流策略?電量較低時(shí)，電池端電壓較低，如果突然發(fā)生大電流放電，電池極化內(nèi)阻會(huì)迅速增大，使得內(nèi)阻占?jí)荷仙?，電池電?shì)減去內(nèi)阻占?jí)汉蟮碾姵囟穗妷簞t會(huì)相應(yīng)降低。如果電流足夠大，則端電壓可能被拉低到停止供電電壓以下。如果低電壓持續(xù)時(shí)間超過延時(shí)時(shí)間，電池管理系統(tǒng)判斷電池電壓過低，無法繼續(xù)工作，需要斷電。于是主動(dòng)斷掉電池包主回路接觸器。突然的掉電于是發(fā)生了。當(dāng)然，有的車型電源主回路接觸器的控制權(quán)限在整車控制器上。

作為整車控制策略閾值

電動(dòng)汽車上有多種用電器，空調(diào)，音響，轉(zhuǎn)向助力，剎車助力等等。當(dāng)SOC降低到一定程度，用電器的權(quán)限需要作出排序，比如剎車助力無論什么電量都必須供電，空調(diào)音響，電量少于一定值時(shí)必須停止供電等等。

2算法

已經(jīng)為大家熟知的算法有開路電壓法，安時(shí)積分法和內(nèi)阻法。新近被研究較多的方法包括卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。新的方法正在不斷涌現(xiàn)，只是多數(shù)都在研究討論階段，實(shí)際應(yīng)用中的算法仍然以舊方法為主。

開路電壓法

鋰電池的開路電壓與電池的荷電量有明確單調(diào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，只要獲得準(zhǔn)確的開路電壓就可以推算出電池電量。幾款電芯的開路電壓與SOC對(duì)應(yīng)曲線如下圖所示。

先離線測(cè)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(tǒng)裝車以后，每當(dāng)出現(xiàn)停止供電狀態(tài)，就可以調(diào)用表格數(shù)據(jù)，根據(jù)測(cè)量得到的開路電壓判斷電池荷電狀態(tài)。

開路電壓法，對(duì)電池電量的判斷準(zhǔn)確，但條件限制比較多。必須在回路斷開的情況下，電池靜置一段時(shí)間以后。這個(gè)要求使得在線測(cè)量不可能實(shí)現(xiàn)。

有人針對(duì)上述問題展開研究，發(fā)現(xiàn)回路停止供電一定時(shí)間后的電池端電壓與開路電壓保持一個(gè)穩(wěn)定的關(guān)系。采用這種方法，可以避免長時(shí)間靜置的過程，使得開路電壓法的應(yīng)用范圍得到了拓展。

安時(shí)積分法

實(shí)時(shí)測(cè)量電池包主回路電流，并將其對(duì)時(shí)間積分，充電為負(fù)放電為正。放電過程，用初始電量減去積分結(jié)果，得到當(dāng)前電量;充電過程，用初始電量加上積分結(jié)果，得到當(dāng)前電量。

安時(shí)積分法的一個(gè)問題是，初始電量的判斷，無法直接得到。另外，由于系統(tǒng)電流的波動(dòng)性很大，而電流采樣是間隔一定時(shí)間進(jìn)行一次，使得采樣值與一段時(shí)間的平均值并不一定近似，長時(shí)間累積下來，造成比較明顯的誤差，并且誤差不是安時(shí)積分法自己能夠消除的。因此，安時(shí)積分的實(shí)際應(yīng)用必須與其他方法相結(jié)合，解決初值和累積誤差的問題。

內(nèi)阻法

電芯的SOC與內(nèi)阻之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)時(shí)測(cè)量內(nèi)阻，進(jìn)而得到電池的SOC，理論上是可行的。

但從上面圖中可以發(fā)現(xiàn)，內(nèi)阻跟隨SOC變化的趨勢(shì)非常平緩，很小的內(nèi)阻變化或者測(cè)量誤差，就可以造成SOC值較大的誤差。并且，內(nèi)阻測(cè)量過程也存在著各種出現(xiàn)誤差的可能。測(cè)量接觸電阻過大;電池電流較大，出現(xiàn)較大的極化內(nèi)阻的干擾;電池溫升不一致，使得溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)的溫度和電池本體溫度不一致，造成溫度補(bǔ)償出現(xiàn)偏差等等。內(nèi)阻法估計(jì)SOC，實(shí)際應(yīng)用案例比較少。

擴(kuò)展卡爾曼濾波算法

卡爾曼濾波法，引入時(shí)域的概念，就是把一個(gè)過程看作是在時(shí)間軸上連續(xù)播放的無數(shù)狀態(tài)集合。用狀態(tài)方程描述動(dòng)態(tài)過程，用測(cè)量方程描述觀測(cè)信息，用前一時(shí)刻的估計(jì)值和當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)值相互迭代，更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)。有人把卡爾曼濾波算法描述成：利用安時(shí)積分算法計(jì)算SOC，并用開路電壓法去校核安時(shí)積分的結(jié)果。安時(shí)積分法與狀態(tài)相對(duì)應(yīng)，開路電壓法與測(cè)量相對(duì)應(yīng)。想要引入溫度變量，則必須選擇表達(dá)內(nèi)阻與電壓關(guān)系的電路模型，因?yàn)殡姵貐?shù)中，內(nèi)阻是相對(duì)容易測(cè)量并且與溫度密切相關(guān)的量。

卡爾曼濾波基礎(chǔ)上延伸出來的各種算法，在多個(gè)計(jì)算領(lǐng)域得到應(yīng)用，并且已經(jīng)成為動(dòng)力電池剩余電量估計(jì)的新方法中，最為主流的一種。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

在人工智能大流行的背景下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法同樣被應(yīng)用于SOC估計(jì)。輸入?yún)?shù)是回路電流和電池端電壓，輸出結(jié)果是SOC。其余部分為通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。只要能夠提供足夠數(shù)量的電壓、電流與SOC之間正確對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，模型的輸出精度就可以不斷提高。

理論上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是非常理想的估計(jì)方法，只是應(yīng)用的時(shí)機(jī)還不成熟，數(shù)據(jù)積累和計(jì)算能力的提高，都將推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在動(dòng)力電池SOC計(jì)算領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。

3影響SOC準(zhǔn)確性的因素

從定義看，直接決定SOC數(shù)值的是兩個(gè)參數(shù)，電池的最大可用容量和當(dāng)前電量。從各種算法都要用到的參數(shù)看，電池端電壓和回路電流是最重要的測(cè)量參數(shù)。

最大可用容量

隨著電池循環(huán)次數(shù)的增加，電池逐漸老化。電池的最大可用容量跟著老化程度的加深而變小。系統(tǒng)中用來計(jì)算SOC的最大可用容量必須做出實(shí)時(shí)調(diào)整，才可能得到近似準(zhǔn)確的SOC。

電流測(cè)量

影響電流測(cè)量精度的因素常見的包括：電流傳感器的精度、量程是否適當(dāng)、電磁干擾的存在以及采樣算法是否合理。

采樣算法，如果沿著時(shí)間軸均勻采樣，就會(huì)存在采樣點(diǎn)的電流值嚴(yán)重偏離這一階段平均值的問題。一種比較合理的方式是，電流變化劇烈的時(shí)段，增加采樣密度，電流平緩的階段，減小采樣密度，使得采樣值與真實(shí)值更加接近。

電壓測(cè)量

電壓測(cè)量可以區(qū)分成實(shí)時(shí)工作端電壓測(cè)量和開路電壓測(cè)量兩種情況。

工作電壓的實(shí)時(shí)測(cè)量，主要的影響因素是實(shí)時(shí)電流的大小，電流一方面影響電池極化內(nèi)阻的大小，另一方面又決定了內(nèi)阻占?jí)旱谋壤?。另一個(gè)偶然因素是電壓測(cè)量點(diǎn)到電池極耳之間的阻值大小，可能是接觸不良，也可能是存在過長的導(dǎo)線，總之，如果這段電阻過大，達(dá)到了電芯內(nèi)阻的數(shù)量級(jí)，則電壓測(cè)量結(jié)果會(huì)受到影響。

開路電壓測(cè)量，是比較簡(jiǎn)單的情形，影響因素比較少，需要提出的是，電池靜置時(shí)間需要足夠長。