电池管理系统（BMS）系列—状态估计（一）之SOC

loohoolinda

在BMS系列首期电池管理系统（BMS）系列—功能介绍中，我们提到BMS的一大功能——状态估计，需要基于实时采集的动力电池数据，运用既定的算法和策略，从而获得每一时刻的动力电池状态信息，具体包括动力电池的SOC、SOH、SOP以及SOE等。本文作为BMS功能——状态估计系列的首篇，将介绍动力电池系统SOC的概念及计算方法等。

在电动车辆的使用过程中，我们经常听到，“这台车还剩（XX）%的电”。这个（XX）%的电，指的就是荷电状态（SOC），以百分比（%）的形式出现。
首先我们需要明确SOC的定义：
SOC = 剩余的电量（Ah）/电池的容量（Ah）*100%

注意式中分子和分母都是以Ah为单位的电量存在的，而不是能量——我们平常说的多少度电（kWh）。

接下来让我们看下在实际应用中是如何实现SOC估计的。
假如把一桶水类比电池，水桶的容积就是电池的容量（通常为固定值），剩余电量就是里面装了多少水。我们该怎么知道桶里有多少水，继而求得水桶的“SOC”呢？


最简单的方法就是在水桶上提前标好刻度！当液面完全静止时，通过读取刻度值即可知道现在桶里装了多少水。类似这种提前标好刻度的方法，在估计电池SOC时被叫做开路电压法。

开路电压法

在某一具体温度下，电池的电压与SOC之间往往存在一一对应的关系，如下图的OCV曲线。这表示我们可以把电池的电压值当作SOC的刻度，为估计SOC只需要读取电池电压值即可。



实现原理很简单，但是开路电压法也存在着诸多不足。
在我们通过水桶上的刻度值读取装了多少水的过程中，其实包含着一个隐藏条件——要求水面稳定。这需要没有水流入流出水桶，且水面经过静置已趋于稳定，否则水面来回波动就会造成读取误差。对电池系统而言就是要求其没有工作电流，电压充分回弹，电压值稳定。所以开路电压法仅适用于电池不工作后，等待一定时间进行SOC估计的场景。

那么对存在电流（工作中）的电池系统，我们该如何估计SOC呢？

回到我们的水桶上，假设已知它初始装了多少水，现在正不断往外放水，如果能通过某些元件采集到放水的量，是不是就能算出桶里还剩多少水了？类似这种根据初始水量和放水/注水量计算的方法，在估计电池SOC时被叫做安时积分法。



安时积分法
如果充放电起始状态记为SOC0,那么当前状态的SOC则为：


通过电流传感器测量电流，充放电电流对时间的积分就是充入/放出的电量，类似加入/放出的水量，根据上面的公式就能算出当前SOC。但使用安时积分法估计SOC有一些问题存在。第一，对初始值SOC0依赖较大。安时积分法只能解决一段时间内电荷量发生变化的情况，如果电池的初始SOC不准，将导致整体估计的误差。
第二，由于传感器存在采样误差，采集的电流值不准，该误差会随着时间逐渐累积，影响SOC估计精度。
第三，无法应对电池的自放电问题。这点类似于水桶里的水蒸发了，这部分量无法被计算。综上，开路电压法适用于静态估计，安时积分法适用于动态估计，两者各有所长。所以目前对电池SOC的估计常将二者结合使用。静态时，利用开路电压法估计SOC，并为安时积分法提供计算初始值，动态时使用安时积分法估计SOC，非常适用于三元体系的锂电池。开路电压+安时积分法也可应用在磷酸铁锂（LFP）体系的锂电池，但会存在某些问题，原因主要在LFP电池的OCV曲线（SOC-开路电压）斜率上。对比NCM（下图左）的OCV曲线，LFP（下图右）的曲线在中间SOC区域非常平缓，这导致使用开路电压法，通过读取电压确定SOC值时会存在较大的误差。


为有效解决上述SOC估计过程中的问题，类似基于Kalman滤波器的SOC估算等方法被提出，篇幅所限我们会在后续文章中进行介绍。欢迎感兴趣的小伙伴持续关注~