車載電池管理系統(tǒng)SOC現(xiàn)狀分析與挑戰(zhàn)

　　作為新能源行業(yè)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士，接下來的日子將隨著自己對(duì)新能源動(dòng)力電池領(lǐng)域的深入分析，將一些電動(dòng)汽車技術(shù)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)分享給大家，真正了解行業(yè)本 質(zhì)技術(shù)。此次選擇動(dòng)力電池管理系統(tǒng)的SOC分析，一方面是因?yàn)镾OC是BMS的核心，BMS是動(dòng)力電池的核心，動(dòng)力電池是新能源汽車的核心，SOC對(duì)新能 源汽車至關(guān)重要；另一方面是因?yàn)樾履茉雌囌w太龐大，很難說深，說小說深較好把控，也學(xué)習(xí)的深入。

　　SOC是當(dāng)前動(dòng)力電池剩余電量/容量的簡稱，汽車通過SOC，知道目前的電量狀態(tài)，通過SOC，我們把綜合影響因素說開去，形成一個(gè)宏觀系統(tǒng)的概念。

　　一：現(xiàn)狀分析

　　如果沒有準(zhǔn)確的SOC，會(huì)出現(xiàn)的情況：

　　1、過充/過放情況，導(dǎo)致縮短電池壽命，趴窩等；

　　2、均衡的一致性效果不理想，降低輸出功率，動(dòng)力性能降低；

　　3、為了避免趴窩，設(shè)置過多冗余電量，減少整體能量輸出；

　　所以SOC的精確估算意義重大，對(duì)車主而言，SOC直接反應(yīng)的是當(dāng)下的電量狀態(tài)，還能行駛多遠(yuǎn)的距離，確保能順利抵達(dá)目的地；對(duì)電池本身而言，SOC的精確估計(jì)背后涉及開路電壓、瞬時(shí)電流、充放電倍率、環(huán)境溫度、電池溫度、停放時(shí)間、自放電率、庫倫效率、電阻特性、SOC初值、DOD等的非線性影響，而且這些外在特性彼此影響，彼此也受不同材料、不同工藝等的影響，所以精確估計(jì)SOC數(shù)值變得非常重要，其算法也是相關(guān)企業(yè)的核心競爭力之一。

　　接下來我們將討論SOC算法的現(xiàn)狀、深入分析其影響因素和實(shí)際問題討論。

　　二：算法現(xiàn)狀

　　目前SOC主流估算方法有放電法、安時(shí)積分法、開路電壓法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、卡爾曼濾波法。

　　■放電法即是將電池作放電實(shí)驗(yàn)，以放出電量的多少為電池容量，但實(shí)際行車情況剩余電量是用來行駛的，無法單純以放電結(jié)果作為電量預(yù)估標(biāo)準(zhǔn)。

　　■安時(shí)積分法是通過初始 與工況狀態(tài)下電流和時(shí)間積分的和來計(jì)算當(dāng)前電量，當(dāng)前SOC精度主要依賴初始 和瞬時(shí)電流的精度，但是隨著時(shí)間延長，誤差累計(jì)嚴(yán)重，且無法單獨(dú)修正。

　　■開路電壓法是根據(jù)不同材料體系、工藝的電池其靜止開路電壓與SOC的對(duì)應(yīng)關(guān)系來計(jì)算。

　　但是準(zhǔn)確的開路電壓需要一段時(shí)間靜置恢復(fù)，因?yàn)槌潆姾头烹娺^程會(huì)讓電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)持續(xù)一段時(shí)間，延長部分極化狀態(tài)，形成極化電勢(shì)，提高和降低瞬時(shí)開路電壓，使單純的開路電壓在實(shí)際工況狀態(tài)下受到行車干擾而不準(zhǔn)確。故工況狀態(tài)下測(cè)得的開路電壓只能作為參考，并不是真實(shí)開路電壓。

　　■神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法由局部電壓、電流、溫度、內(nèi)阻等各種瞬時(shí)數(shù)據(jù)形成輸入層，自動(dòng)歸納規(guī)則成隱層，再通過系統(tǒng)模型的輸出層收斂和優(yōu)化形成瞬時(shí)SOC。各層信息互不通信、并無聯(lián)系，但目前達(dá)到商業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的收斂、優(yōu)化、建模技術(shù)還沒有實(shí)際解決，成本高，穩(wěn)定性差特點(diǎn)，技術(shù)還在研究階段。

　　■卡爾曼濾波法是匈牙利的R.E.Kalman 在 1960 年提出的基于最小均方差的數(shù)字濾波算法，用于最優(yōu)估算動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)。優(yōu)點(diǎn)是對(duì) 的初始誤差有很強(qiáng)的修正作用，缺點(diǎn)是需要較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，準(zhǔn)確度由電池模型決定。目前研究熱度很大。

　　總結(jié)來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法太難，卡爾曼濾波法研究非常多，但并不知道實(shí)際技術(shù)運(yùn)行數(shù)據(jù)，放電法無法實(shí)際運(yùn)用，安時(shí)積分和開路電壓法單獨(dú)使用誤差很大。目前主流的方法是安時(shí)積分加開路電壓法結(jié)合，實(shí)踐起來較為容易，惠州億能、科列和CATL等的乘用車誤差基本可以實(shí)現(xiàn)在5%以內(nèi)。

　　安時(shí)積分法和開路電壓法影響因素影響因素也非常多，這些因素的分析對(duì)我們深入了解電池特性非常有必要，也能通過分析不斷提高和改進(jìn)SOC精確度的發(fā)展方向。