动力电池重要参数定义及测量计算方法总结模板计划模板.doc

1.概述

本文档的编写主要是为了方便公司内部研发人员更加快速清楚

地认识电池的一些重要特性参数及其测量计算方法。主要包括动力电池的荷电状态 SOC，电池健康状态SOH，内阻 R等。

此文档主要参考了动力电池的国家标准与行业标准，以及网上的一些权威资料信息，同时结合自身工作经验整合编写而成。

2.电池荷电状态 SOC及估算方

法电池荷电状态 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）。

美国先进电池联合会（USABC）的《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=Q O/Q N

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。

2.2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。

通常，安时法使用上次电池充放电保留的SOC值作为下次计算初始

值，但这样会使 SOC误差不断累积。所以实际工程上安时法一般作为

其他算法的基础或结合其他算法来进行估算。

（2）开路电压法

锂离子电池的电动势与电池的SOC之间存在一定的函数关系，由此可以通过开路电压进行测量从而得到电池的SOC值。要通过开路电压法得到电池电动势的准确值，首先需要电池静置一段时间，此时的开路电压（ OCV）的值可以认为与其电动势数值相等，这样就可以得

到电池电动势并以此得到电池的SOC。通过实验获得锂电池充放电的

SOC-OCV曲线，然后根据 SOC-OCV曲线查询不同开路电压的 SOC

值。开路电压法需要电池在一段时间静置下以消除电池电压、容量在外

界因素影响下造成的误差，不适用于电池 SOC的实时测量。另外，电池

SOC在中间段开路电压变化很小，导致中间 SOC测量及估算误差较

大。（3）卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波法是利用系统和测量动态的知识、假设的系统噪声和测量误差的统计特性，以及初始条件信息，对测量值进行处理，求得系

统状态的最小误差估计。电动汽车用的电池组，可看作是由输入和输

出组成的动态系统。在了解系统一定先验知识的前提下，建立系统的

状态参数方程，再利用输出的校验作用，获得对系统包括荷电状态在

内无法直接测量的内部参数估计。在电池等效电路模型或电化学模

型的基础上，建立系统的状态方程和测量方程。根据电池组放电试验

数据，应用卡尔曼滤波算法估计电池组的开路电压，实现对电池荷电状态的估计。其优点是能够根据采集到的电压电流，由递推法法得到SOC的最小方差估计，解决 SOC初值估计不准和累计误差的问题；缺点是对电池模型依赖性很强，对系统处理器的速度要求较高。

3.电池健康状态（ SOH）定义与计

算电池健康状态 SOH的定义

电池 SOH的标准定义是在标准条件下动力电池从充满状态以一

定倍率放电至截止电压所放出的容量与其所对应的标称容量（实际初

始容量）的比值，该比值是电池健康状况的一种反映。

简单来说，也就是电池使用一段时间后某些直接可测或间接计算

得到的性能参数的实际值与标称值的比值，用来判断电池健康状况下

降后的状态，衡量电池的健康程度，其实际表现在电池内部某些参数（如内阻、容量等）的变化上。故根据电池特征量定义电池健康状态SOH具体有如下几种方法：

（1）从电池剩余电量的角度定义SOH：

SOH=Q aged/Q new

其中， Q aged为电池当前可用的最大电量， Q new为电池未使用时

的最大电量。

（2）从电池容量的角度定义 SOH：

SOH=C M/C N

其中， C M为电池当前测量容量，C N为电池标称容量。