锂电池荷电状态(SOC)预测方法及优缺点基础知识介绍
锂离子电池SOC详解和SOH详解
锂离子电池S OC详解和SOH详解SOC状态对锂离子电池的影响。
锂离子电池状态包括电池温度、SOC、SOH、SOS、SOF 及SOE。
为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放，延长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能，BMS系统就要对锂离子电池的荷电状态即SOC进行准确估算。
SOC是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数。
锂离子电池SOC和SOH是什么意思？SOC指荷电状态，也叫剩余电量，代表的是电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示。
其取值范围为0~1，当SOC=0时表示电池放电完全，当SOC=1时表示电池完全充满。
锂离子电池SOC不能直接测量，只能通过电池端电压、充放电电流及内阻等参数来估算其大小。
而这些参数还会受到电池老化、环境温度变化及汽车行驶状态等多种不确定因素的影响，因此准确的SOC估计已成为电动汽车发展中亟待解决的问题。
SOH是指蓄电池容量、健康度、性能状态，简单的说是电池使用一段时间后性能参数与标称参数的比值，新出厂电池为100%，完全报废为0%。
是电池从满充状态下以一定的倍率放电到截止电压所放出的容量与其所对应的标称容量的比值，简单的理解为电池的极限容量大小。
电池的内阻与SOH存在一定的关系。
SOH越低，锂离子电池内阻越大，通过检测电压、电流、温度等数据，间接计算出电池的内阻值，然后根据SOH与电池内阻的关系计算求得SOH。
但是电池的内阻在SOH变化范围不大时变化不明显，而当电池老化严重时电阻值的变化较大，因而该方法在SOH变化较小时，测量的误差会较大SOC状态对锂离子电池的影响1、锂离子电池的循环寿命与SOC的变化规律与预期一致，均是随之着SOC的降低，循环寿命显著提升。
2、SOC是BMS中最重要的参数，涉及到BMS其他所有运行工作，所以SOC的精度和鲁棒性极其重要。
假如没有精确的SOC，BMS就无法正常工作，电池会经常处于被保护状态，电池的使用寿命也因此会有所缩短。
动力电池荷电状态(SOC)估算方法综述
10.16638/ki.1671-7988.2019.08.011动力电池荷电状态（SOC）估算方法综述胡耘（长安大学，陕西西安710064）摘要：在动力电池管理系统(BMS)中动力电池SOC评估是最为重要的作用之一。
系统中的大多数功能都依赖于动力电池SOC评估的结果。
所以准确估算动力电池SOC，有利于保护电池，防止电池过充或过放，提高电池的寿命，达到节约能源的目的。
文章通过对SOC评估的当前各种方法的分类综述，并介绍了最新的研究成果，提出了SOC 未来的发展方向。
关键词：动力电池；电池管理系统；SOC估算中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)08-36-03Summary of methods for state of charge estimation of power batteriesHu Yun( Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710064 )Abstract: Power battery SOC evaluation is one of the most important roles in the Power Battery Management System (BMS). Most of the functions in the system depend on the results of the power battery SOC evaluation. Therefore, accurate estimation of the power battery SOC is conducive to protecting the battery, preventing overcharging or overdischarging of the battery, improving the life of the battery, and achieving energy conservation. This paper summarizes the current classification of various methods of SOC assessment, and introduces the latest research results, and proposes the future development direction of SOC.Keywords: power battery; battery management system; SOC estimationCLC NO.: U469.72 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)08-36-031 SOC的定义与分类我们将电池的荷电状态，称为SOC，指电池中剩余电荷的可用状态，用百分数表示。
锂离子电池组SOC估计模型改进与优化研究
锂离子电池组SOC估计模型改进与优化研究锂离子电池作为一种重要的储能设备，被广泛应用于电动汽车、太阳能储能等领域。
而电池的状态荷电量（State of Charge，SOC）估计模型的准确性对于电池组的性能和稳定性至关重要。
因此，对SOC估计模型进行改进与优化的研究具有重要的实际意义。
首先，我们需要了解SOC的概念和意义。
SOC是指电池当前的荷电状态，其准确估计可以提供电池剩余可用能量的信息，对于电池组的控制和管理具有重要作用。
目前，常用的SOC估计方法包括开环估计和闭环估计两种。
开环估计是基于电池的基本特性和放电曲线进行SOC估计，缺点是采用的模型存在误差，难以实时校准；闭环估计则是结合了电池的基本特性和连续监测数据，采用滤波算法进行SOC估计，准确性相对更高。
当前SOC估计模型的改进研究主要集中在以下几个方面：1. 内阻参数在线校准内阻是电池内部离子传输的阻力，会影响SOC估计的准确性。
目前的研究主要通过一些算法对内阻参数进行在线校准，以提高SOC估计的精度。
例如，可以基于电池组的工作特性和放电曲线，采用最小二乘法或拟合算法对内阻参数进行估计和校准。
2. 数据融合算法应用现代电池组一般配备有多个传感器，包括电流传感器、电压传感器、温度传感器等。
这些传感器可以提供多个角度的数据信息，可通过数据融合算法结合起来，从而提高SOC估计的准确性。
常见的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等，可以根据不同的模型特点选择适合的算法进行SOC估计。
3. 基于机器学习的SOC估计机器学习技术在众多领域取得了重大进展，因其具有强大的数据处理能力和预测性能，逐渐应用于SOC估计模型的改进。
基于机器学习的SOC估计方法可以通过大量的历史数据进行训练，建立更准确的SOC估计模型。
例如，可以利用神经网络进行SOC估计，通过对大量数据的学习和拟合，提高SOC估计的准确性和稳定性。
4. 考虑环境因素的SOC估计电池的SOC估计受到环境因素的影响较大，例如温度、放电倍率等。
锂电池SOC估算方法的研究(续2)
O厂 「孙正李军(重庆交通大学机电与车辆工程学院)«i 】汽车工穩师Automotive EngineerFOCUS 技术聚焦2 SOC 估算2.1 SOC 的定义电池荷电状态又称电池剩余电量，在数值上表示为 电池的剩余电量与标称容量的比值［4］。
其公式定义为：SOC=/Cn⑺式中:！---剩余电量,Ah ;C n ------标称容量,Ah o2.1 SOC 估算方法现阶段SOC 估算方法主要由传统方法、新型算法 和机器学习算法组成。
传统算法主要有安时积分法、内阻法、开路电压法和卡尔曼滤波(KF)算法;新型算法是 由各类观测器［1714］.卡尔曼滤波算法和仿生学算法进行 改进所提岀来的，有扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、粒子滤波(PF)算法［3］、滑膜观测器(SMO)算法、H8算法叭 高斯回归方法(GPR))、机器学习算法主要有神经网络算法(EP)、支持向量机法［3］、针对各类算法,文章主要介绍现阶段使用较多的扩展卡尔曼滤波算法、神经网络 算法、安时积分法和开路电压法:7安时积分法。
安时积分法是通过电池充放电时,通过一段时间内经过电池电流对时间的积分，得到电 池累积充入和放岀的电量，进而估算岀电池的SOC ［9、如式、所示。
SOC=SOC o-(8)"%式中:SOC c ——SOC 初值；!----库伦效率；/——充放电电流,A ；#---充放电时间,S ;C n---标称容量,Ah o使用安时积分法估算SOC,方法简单，计算量较小。
但由于其开路特性，没有反馈环节,随着初值的误 差而逐渐产生误差累计，导致其估算精度较差。
现阶段单一使用安时积分法进行估算,结果可信度不高,主要 是通过改进或者和其他新型算法进行联合估计SOC 。
文献提岀了带安时校正的EKF 算法,该方法通过在EKF 算法的估算中加入安时校正环节,并根据SOC 来调整校正权重因子，提高了估算精度。
2) 开路电压法。
soc荷电状态定义公式
soc荷电状态定义公式摘要：1.什么是荷电状态（SOC）2.SOC 的定义公式3.SOC 的应用和重要性4.如何提高SOC 的准确性正文：1.什么是荷电状态（SOC）荷电状态（State of Charge，简称SOC）是指电池在使用一段时间或长期搁置不用后的剩余可放电电量与其完全充电状态的电量的比值，常用百分数表示。
简单来说，SOC 就是电池的剩余电量。
2.SOC 的定义公式SOC 的定义公式为：SOC = (Q_remaining / Q_total) ×100%其中，Q_remaining 表示电池剩余的可放电电量，Q_total 表示电池的总可放电电量。
3.SOC 的应用和重要性SOC 对于电池管理系统（Battery Management System，简称BMS）而言具有重要意义。
BMS 通过实时监测和计算SOC，可以确保电池在安全、可靠的工作状态下运行，避免过充、过放等导致的安全事故。
此外，SOC 也是评估电池性能和寿命的重要指标。
4.如何提高SOC 的准确性提高SOC 准确性的方法主要有以下几点：（1）精确测量电池的充放电曲线。
这需要电池制造商提供高质量的电池，以及精确的测量设备。
（2）建立精确的电池模型。
通过大量的实验数据，建立电池的充放电模型，以便更准确地计算SOC。
（3）实时更新SOC。
在使用过程中，电池的SOC 会发生变化。
因此，需要实时测量和更新SOC，以确保其准确性。
总之，荷电状态（SOC）是电池管理中非常重要的指标，它关系到电池的安全、可靠运行以及电池的性能和寿命。
磷酸铁锂电池SOC估算研究
磷酸铁锂电池SOC估算研究引言为了应对能源危机，减轻全球气候变暖，许多国家都开始重视节能减排和发展低碳经济。
电动汽车因为采用电力进行驱动，可以降低二氧化碳的排放量甚至实现零排放，所以得到各国的重视而迅速发展。
但是电池成本仍然较高，动力电池的性能和价格是电驱汽车发展的主要“瓶颈”。
磷酸铁锂电池因其寿命长、安全性能好、成本低等特点成为电动汽车的理想动力源。
随着电动汽车的发展，电池管理系统（BMS）也达到了广泛应用。
为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放，延长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能，BMS系统就要对电池的荷电状态即SOC（state-of-charge）进行准确估算。
SOC是用来描述电池使用过程中可充和让放出容量的重要参数。
问题的提出电池的SOC和很多因素相关（如温度、前一刻充放电状态、极化效应、电池寿命等），而且具有很强的非线性，给SOC实时在线估算带来很大的困难。
目前电池SOC估算策略主要有：开路电压法、按时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等。
开路电压法的基本原理是将电池充分静置，使电池端电压恢复至开路电压，静置时间一般在1小时以上，不适合电动汽车的实时在线监测。
图1比较了锰酸锂电池和磷酸锂电池的开路电压（OCV）与SOC的关系曲线，Lifepo4电池的OCV曲线比较平坦，因此单纯用开路电压法对其SOC进行估算比较困难。
图1 锰酸锂和磷酸锂的OVC—SOC曲线目前实际应用的实时在线估算SOC的方法大多采用安时计量法，由于安时计量存在误差，随着使用时间的增加，累积误差越来越大，所以单独采用该方法对电池的SOC进行估算并不能取得很好的效果。
实际使用时，太多会和开路电压法结合使用，但Lifepo4平坦的OCV-SOC曲线对安时计量的修正意义不大，所以有学者利用充放电后期电池极化电压较大的特点来修正SOC，，对于LIFEPO4电池来讲极化电压明显增加时的电池SOC大约在90％以上。
电池soc估计方法
电池soc估计方法
随着电动汽车的普及，电池状态的监测和管理变得越来越重要。
其中，电池的SOC（State of Charge，电池电量）是一个重要的参数，它反映了电池的充放电情况，是电池管理的核心。
本文将介绍几种常见的电池SOC估计方法。
1. 基于开路电压法
开路电压法是一种简单、易实现的电池SOC估计方法。
它基于电池的开路电压与电池的SOC之间的关系，通过测量电池的开路电压来估计电池的SOC。
但是，由于电池的开路电压受到温度、内阻等因素的影响，所以该方法的精度较低，仅适用于简单的应用场景。
2. 基于电池内阻法
电池内阻法是一种比较精确的电池SOC估计方法。
它基于电池内阻与电池的SOC之间的关系，通过测量电池的内阻来估计电池的SOC。
但是，该方法需要测量电池的内阻，需要专用的测试设备，成本较高，不适用于大规模应用。
3. 基于卡尔曼滤波法
卡尔曼滤波法是一种常用的电池SOC估计方法。
它基于电池的充放电特性，结合电池的开路电压、电流等参数，通过卡尔曼滤波算法来估计电池的SOC。
该方法精度较高，适用于复杂的应用场景，但
需要较高的计算能力。
4. 基于神经网络法
神经网络法是一种新兴的电池SOC估计方法。
它基于电池的充放电特性，通过训练神经网络模型来估计电池的SOC。
该方法可以自适应地学习电池的特性，适用于复杂的应用场景，但需要大量的训练数据和计算能力。
不同的电池SOC估计方法具有不同的优缺点，应根据具体应用场景选择合适的方法。
在实际应用中，还应结合电池的健康状况、温度、负载等因素进行综合考虑，以提高估计精度和电池寿命。
动力电池SOC估算方法综述
TECHNOLOGY AND INFORMATION
动力电池SOC泰安 271000
摘 要 动力电池荷电状态（State of Charge，SOC）表征动力电池当前剩余的能量，是电池管理系统的关键性参 数，准确的SOC估算能够延长电池使用寿命。文章综述了常用的SOC估算算法，对比了不同方法的优缺点，并最后 进行了总结。 关键词 SOC估算算法；动力电池荷电状态；电池管理系统
解决SOC估算累计误差问题。欧阳明高[3]等人对比了磷酸铁锂 电池初始容量、初始SOC等参数对其SOC估算精度的影响，确定 了初始SOC值的精确与否严重影响着安时积分法的估算精度。
2.2 开路电压法 开路电压法是通过电池SOC和其开路电压（Open Circuit Voltage，OCV）的对应关系获得电池SOC的方法，电池SOC 与开路电压映射关系，又称为开路电压表，该表的获取方法一 般有两种，第一种是对满充电池进行恒流放电，并在每个SOC 节点上（可自己设置）对该电池进行长时间的静置，此时得到 一组SOC-OCV对应值，以此类推，直至SOC降为0，这样我们 就能得到完全的开路电压表。该方法需要电池经过长时间的静 置才能得到准确的一一对应关系，并且每一个SOC状态都需要 电池进行静置几小时，耗费的时间周期长[4]；第二种方法，也 是目前广大学者常用的方法，在1/25C电流下进行恒流充放电 实验，电池经历恒流充满、恒流放电完全，我们得到的电压曲 线就是开路电压曲线[5]。由于开路电压表获取程序相对烦琐， 受温度等外界因素影响严重，因此开路电压法经常作为辅助方 法使用，即通过开路电压法得到初始SOC值，同时对充放电效 率、温度进行补偿，再采用安时积分法对SOC估算，以大大提 高估算的精确度[6-7]。文献[8]将安时积分法、开路电压法及负载 电压法相结合，通过开路电压法确定SOC的初始值，并将充放 电效率、温度因素考虑在内，最终得到改进算法的估算误差基 本在3%以内。 2.3 卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波法的实质是根据测量值和观测值估计真实值的 过程，该方法主要分为预测和校正两大部分，同时不断更新协 方差估计，是一种闭环估算方法。它克服了安时法中误差累积 效应，不要求初始SOC值的准确性，但较为依赖于电池等效电 路模型，常见的等效电路模型有Rint模型、RC 模型、Thevenin 模型、PNGV 模型[9]。 传统的卡尔曼滤波法只能描述线性系统，但是由于电池内 部是一个非常复杂的非线性系统，因此在估算SOC时常采用扩 展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）和无迹卡尔曼滤 波（Unscented Kalman Filter，UKF）以及各种变形算法自适应 扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter，AEKF）、 自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter， AUKF），将非线性电池系统转化为线性系统再进行SOC估 算。Perez[10]等人采用扩展卡尔曼滤波器来估算锂离子动力电池 的SOC，通过二阶等电路模型建立状态方程，从而求解出电池 的SOC。文献[11]提出基于自适应无迹卡尔曼滤波AUKF的 SOC 估算方法，通过UT变换避免了泰勒级数展开计算，因此不存在 非线性误差，结合对电池系统过程噪声和测量噪声的协方差的 实时校正，最后将EKF、UKF、AEKF和AUKF四种算法进行了
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一、荷电状态（SOC）定义
SOC即State of Charge，指电池的荷电状态。
从电量、能量等不同的角度，SOC 有多种不同的定义方式。
美国先进电池联合会（USABC）定义的SOC被广泛采用，即电池在一定的放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值。
相应的计算公式为：
式中，Q m为电池按照恒定的电流I进行放电时的最大放电容量；Ｑ(I n)为在t 时间里，标准的放电电流I下电池所释放的电量。
二、锂电池荷电状态预测方法
锂电池的荷电状态是电池管理系统的重要参数之一，也是整个汽车的充放电控制策略和电池均衡工作的依据。
但是由于锂电池本身结构的复杂性，其荷电状态不能通过直接测量得到，仅能根据电池的某些外特性，如电池的内阻、开路电压、温度、电流等相关参数，利用相关的特性曲线或计算公式完成对荷电状态的预测工作。
锂电池的荷电状态估算是非线性的，目前常用的方法主要有放电实验法、开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。
1 放电实验法放电实验法的原理是：以恒定的电流使电池处于不间断的放电状态，当放电到达截止电压时对所放电量进行计算。
放电电量值为放电时所采用的恒定电流值与放电时间的乘积值。
放电实验法经常在实验室条件下估算电池的荷电状态，并且目前许多电池厂商也采用放电法进行电池的测试。
它的显著优点是方法简单，估算精度也相对较高。
其缺点也很突出：不可以带负载测量，需要占用大量的测量时间，并且放电测量时，必须中断电池之前进行的工作，使电池置于脱机状态，因此不能在线测量。
行驶中的电动汽车电池一直处于工作状态，其放电电流并不恒定，此法不适用。
但放电实验法可在电池检修和参数模型的确定中使用。
2 开路电压法
电池长时间充分静置后的各项参数相对稳定，此时的开路电压与电池荷电状态间的函数关系也是相对比较稳定的。
若想获得电池的荷电状态值，只需测得电池两端的开路电压，并对照OCV-SOC曲线来获取相应信息。
开路电压法的优点是操作简单，只需测量开路电压值对照特性曲线图即可获得荷电状态值。
但是其缺点有很多：首先此方法要想获得准确值，必须使电池电压处于相对稳定状态，但电池往往需要长时间的静置，方可处于此状态，从而无法满足实时监测要求，往往应用于电动汽车长时间的驻车时。
当电池充放电比率不同的情况下，由于电流的波动会使电池开路电压发生变化，从而导致电池组的开路电压不一致，使得预测的剩余电量与电池实际剩余电量产生较大偏差。
3 安时积分法安时积分法不考虑电池内部的作用机理，根据系统的某些外部特征，如电流、时间、温度补偿等，通过对时间和电流进行积分，有时还会加上某些补偿系数，来计算流入流出电池的总电量，从而估算电池的荷电状态。
目前安时积分法在电池管理系统中被广泛应用。
安时积分法的计算公式如下：
式中，SOC0是电池电荷状态的初始电量值；C E是电池的额定容量；I(t)为电池在t时刻的充放电电流；t为充放电的时间；η为充放电效率系数，又被称作库伦效率系数，代表了充放电过程中电池内部的电量耗散，一般以充电放电的倍率和温度修正系数为主。
安时积分法的优点是受电池自身情况的限制相对较小，计算方法简单、可靠，能够对电池的荷电状态进行实时的估算。
其缺点是由于安时计量法在控制中属于开环的检测，如果电流的采集精度不高，给定的初始荷电状态有一定误差，伴随着系统运行时间的延伸，之前产生的误差会逐渐累积，从而影响荷电状态的预测结果。
并且由于安时积分法只是从外特性来分析荷电状态，多环节存在一定误差。
从安时积分法计算公式中可以看出，电池的初始电量对计算结果的准确性影响较大。
为了能使电流测量的精度得到提高，通常采用高性能的电流传感器来测量电流，但这样加大了成本。
为此，许多学者在应用安时积分法的同时应用开路电压法，将二者结合。
开路电压法用来估算电池的初始荷电状态，安时积分法用于实时估算，并且在算式中添加相关修正因子，以提高计算准确性。
4 卡尔曼滤波法卡尔曼滤波算法是利用时域状态空间理论的一种最小方差估计，属于统计估计的范畴，宏观上就是尽可能减小和消除噪声对观测信号的影响，其核心是最优估计，即系统的输入量在预估基础上对状态变量进行的有效修正。
该算法的基本原理是：将噪声与信号的状态空间模型作为算法模型，在测量时，应用当前时刻的观测值与上一时刻的估计值，对状态变量的估算进行更新。
卡尔曼滤波算法对锂电池荷电状态进行预测的实质是安时积分法，同时用测量的电压值来对初步预测得到的值进行修正。
卡尔曼滤波法的优点是适合计算机对数据进行实时运算处理，应用范围广，可以用于非线性系统，对行驶过程中电动汽车的荷电状态预测具有较好的效果。
卡尔曼滤波法的缺点是对电池模型的准确程度依赖较大，为了提高该算法预测结果的准确性和精度，需要建立可靠的电池模型。
此外，卡尔曼滤波法的算法相对比较复杂，因此其计算量也相对较大，对运算器的性能有较高要求。
5 神经网络法神经网络的目的是模仿人类的智能行为，通过并行结构与自身较强的学习能力获得数据表达的能力，能够在外部激励存在时给出相应的输出响应，并使具有良好的非线性映射能力。
神经网络法应用于锂电池荷电状态检测的原理是：将大量相对应的电压、电流等外部数据以及电池的荷电状态数据作为训练样本，通过神经网络自身学习过程中输入信息的正向传播和误差传递的反向传播反复进行训练和修改，在预测的荷电状态达到设计要求的误差范围内时，通过输入新的数据来得到电池的荷电状态预测值。
神经网络法的优点是可以对各种电池的荷电状态进行估算，适用范围广；不需要建立特定的数学模型，不用考虑电池内部复杂的化学变化过程，只需选择合适的样本，以及建立较好的神经网络模型，并且样本数据越多，其估算的精度越高；能够随时确定电池的荷电状态。
神经网络法的缺点是对硬件要求较高，训练时所采用的数据样本的准确性、样本容量和样本分布以及训练方法都会对电池的荷电状态预测产生很大的影响。
本文对目前几种主要的锂电池荷电状态预测方法做了简单的介绍，详细分析了它们各自的优缺点。
目前安时积分法仍然是应用最多的荷电状态预测方法，但由于安时积分法自身的局限性，往往结合开路电压法等其他方法共同完成对锂电池初始荷电状态的检测。
从发展趋势来看，锂电池的荷电状态预测考虑的因素越来越全面，所采用的预测方法往往是前述好几种方法的综合应用，使得预测结果更加准确。
而且目前锂电池的等效电路模型不断发展，更加接近实际，使得荷电状态预测精度得到进一步提升。