SOC估算方法及缺陷和影响SOC估算的因素

　　电池组一致性问题是电池组使用期间的最常见问题，也是最难以解决的技术难题，对于电动汽车而言，非常影响车辆的实际充放电电量和汽车的续航里程，情况严重的还会发生热失控故障并引发车辆自燃，车载BMS的SOC估算准确度往往都是建立在电池组一致性良好的情况下，电池组一致性问题的存在将彻底扰乱SOC估算准确性。

　　只有解决或者降低一致性问题的发生及影响，SOC估算才有实际意义，本文通过高效率的主动型、实时高效电池均衡系统运行实例及数据，证明了该技术对于提高电池组SOC估算值的作用是明显、高效的。

　　SOC估算方法及缺陷

　　电池组SOC估算的方法有很多种，既有传统的电流积分法、电池内阻法、放电试验法、开路电压法、负载电压法，也有较为创新的卡尔曼滤波法、模糊逻辑理论法和神经网络法等，各种估算方法都有自己的优缺点，适合不同电池系统。

　　在BMS中，SOC(State Of Charge 电池荷电状态)、SOP(State Of Power电池能源状态)、SOH(State of Health电池健康状态) 都是非常重要的管理指标，直接关系到BMS的管理质量和成败，特别是实时SOC值，匹配一个与之相对应的预估行驶里程，它是使用者在实际使用中判断电池系统状态的依据，直接影响出行计划的安排和实施。

　　在上述各种估算方法中，都是建立在电池组一致性良好的条件下，均存在一个严重缺陷，那就是如果电池组发生了一致性问题，特别是一致性问题突出的情况下，SOC估算就会产生非常大的估算误差，给使用者带来误导甚至引发事故。

　　例如，电动汽车出发前显示可行驶里程远远高于驾驶者的实际路程，但行驶途中却突然急速掉电，甚至突然没电，半路抛锚，如果是在高速公路上行驶，非常容易发生被追尾事件。

　　影响SOC估算的因素

　　锂离子动力电池组的实时SOC是一个变量，无法直接测量，不能通过传感器件直接测量得到，在工作时会受到外部环境多方面因素的影响。包括温度、放电电流、放电倍率、内阻、自放电率、衰减程度等等。

　　在上述因素中，影响最大的因素是电池组的衰减程度，衰减程度直接影响和决定了电池组的SOC估算值和可用范围，衰减程度只是外在表现，实际是由于一致性问题引起的。

　　电池组的SOC值取决于电池组中容量最小、即衰减程度最严重的单元电池，即类似于“木桶原理”中的最短木板，其它电池即使未发生容量的衰减，超过衰减电池容量的部分也是无法得到利用的，不仅影响实际续航时间，还白白浪费宝贵的容量。如图1所示，图例为衰减后的13串锂电池组容量分布示意图。

　　图1 13串衰减锂电池组容量分布示意图

　　通过示意图可以看到，衰减后的电池组，7#电池由于衰减最严重，在整个电池组中的剩余容量最小，因此电池组的SOC值就取决于7#电池，其它电池的衰减程度虽然相对较小，剩余容量都远远高于7#电池，但是由于BMS的存在，需要保护容量最小的7#电池不发生过放电，其它电池的容量即使再多也会被BMS忽略，不起任何作用。

　　因此，电池组实际放电容量的最大值就是7#电池的容量，即电池组的可使用容量的最大值就是图中的最低容量线的容量。图中，还有一条平均容量线，它介于最高容量和最小容量之间，近似于所有容量之和的平均值。

　　由于一致性问题的存在，最低容量与平均容量存在较大的差异，一致性问题越严重，这个差异越大，最终将导致可用SOC与平均SOC存在较大差异，这将直接影响电池组的实际续航时间。

　　SOC估算需要用到电流、单体电池电压、单体电池内阻等参数，最终转换成实际SOC值，在一致性问题的影响下，不管SOC估算策略如何，受限于BMS在均衡管理功能上的短板，SOC估算值只能无限接近于组内最小容量电池的SOC，低于平均SOC值。

　　即整组电池中，发生衰减的一、两块电池的SOC值决定了整个电池组的SOC值，与其它电池的SOC值基本无关。电池组的一致性问题越严重，SOC估算值就越低，就会更严重偏离SOC平均值，不仅导致电池组的SOC利用率下降严重，更严重影响实际电池组的实际续航时间和利用效率。

　　衰减电池普遍具有内阻偏高的特点，当对其进行充放电操作时，电压的波动幅度明显高于正常电池，这一特征，会严重影响SOC的实时估算，甚至会使计算值严重偏离实际值，影响用户的实际体验。

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