電池管理系統SOC估算方法與應用范文

本站小編為你精心準備了電池管理系統SOC估算方法與應用參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要:動力電池SOC的準確估算是BMS的核心功能之一，是提高電池利用效率和制定整車控制策略的基礎。本文對常用的SOC估算方法進行介紹，比較其優缺點，為實際的工程應用提供參考。

關鍵詞:電動汽車;荷電狀態;電池管理系統

電池管理系統(BMS)對電動汽車的電池進行維護和管理，在保障安全性的前提下，盡可能地挖掘電池的潛能，提供更優的續駛里程和駕駛體驗，是電動汽車研發的重點之一。電池荷電狀態(soc)的估算是BMS的核心功能之一，它是電動汽車電池充放電有效控制和動力性能優化管理的基礎，直接影響電池的利用率和汽車的性能表現。由于SOC不能直接測量，且受眾多因素的影響，所以對SOC估算方法的研究已成為電池管理系統的一項重要課題。SOC指電池中剩余電荷的可用狀態，一般用百分比表示。最常用的SOC定義為電池的剩余電量與其額定(標稱)電量的百分比。在實際應用時，一般以實際最大電量代替額定(標稱)電量，以考慮電池衰減、環境溫度變化等因素的影響。在電動汽車BMS行業，比較經典的SOC估算方法包括安時積分法、開路電壓法以及Kalman濾波方法等，它們各有優劣。其中，安時積分法和Kalman濾波方法可以估算電池動態過程(電池充電或放電)的SOC，且估算過程中存在隨時間變化的誤差;開路電壓法可以估算電池充分靜置后，沒有充放電時的SOC，且SOC的估算誤差和靜置時間沒有關系，只與對應的SOC和電壓測量誤差有關。在實際應用時，往往是多種方法結合，以實現在電池系統的整個生命周期階段都可以準確估算SOC，如在簡單工況時使用安時積分法;在復雜工況時采用結合在線參數辨識的Kalman濾波方法;在OCV隨SOC變化顯著的區域，如果電池達到充分靜置條件，再輔以開路電壓校準。如此得到的SOC往往比單一方法估算的SOC更加準確。

1安時積分法

安時積分法又稱電荷累積法，是目前最常用的一種SOC估算方法［1－4］。

2開路電壓法

電池充分靜置(既不充電也不放電，放置至少2h以上)后，開路電壓與SOC存在一一對應的關系。開路電壓法的原理是:事先通過電池測試獲取SOC與OCV的對應關系(如圖2所示);然后在實際使用電池時，如果電池達到了充分靜置的條件，通過測量此時電池的開路電壓，再反查OCV－SOC表獲取其SOC值［5］。

3Kalman濾波法

對BMS的SOC估算問題來說，應用Kalman濾波算法，首先要建立等效電路模型［6－7］。等效電路模型的思路是用電容、電阻、電源等基本電路元器件的組合來模擬電池的動態特征。常用的等效電路模型有Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型、MassimoCera-olo模型等［8－13］。

4結束語

本文對目前電動汽車BMS上常用的SOC估算方法進行了綜述，介紹了各方法的大致實施過程，并比較了各方法的優缺點。在實際使用時，往往是多種方法結合，綜合其優勢，以實現在電池系統的整個生命周期階段，都可以得到準確的SOC估算。

作者：張禮憲；周雨輝；魏濤；張景濤；陶西孟；楊繼群 單位：中通客車控股股份有限公司