锂电池荷电状态的估算主要方法介绍
来源：宝鄂实业
2019-10-15 22:43
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锂电池电荷状态估计主要包括放电实验法、安培小时测量法、开路电压法、内阻法、线性模型法、卡尔曼滤波法和神经网络法。
一。放电试验方法
目标电池以恒定电流持续放电，直到电池切断电压。放电过程中所用的时间乘以放电电流值，即电池的剩余容量。该方法相对简单可靠，结果更为准确，适用于不同类型的电池。主要有两个缺点：一是测试过程需要花费大量的时间；二是使用这种方法时，需要将电池从电动汽车上取下，因此这种方法不能用于计算电池的工作状态。
2安培小时测量法（电流积分法、安培小时积分法）
其主要思想是peukert方程（不懂），即电池在不同电流下的放电容量等于在特定电流下的放电容量。这种方法比较简单，只关注系统的外部特性，在功率估计中，只关注功率的流入和流出。但该方法没有从电池内部得到soc与放电的关系，只记录电池的充放电容量，会导致soc积累误差，结果精度低，且不能确定电池的初始值。
3开路电压法
根据开路电压（ocv）与锂离子浓度的关系，间接拟合了ocv与soc的一一对应关系。必须以固定的放电速率（通常为1c）对充满电的电池进行放电。根据放电过程，得到了ocv与soc的关系曲线。在实际操作中，soc由电压决定，电压对所有电池都有效。然而，有两个缺陷。首先，目标电池必须在接触网电压测量前保持一小时以上，使电池内的电解液均匀分布，以获得稳定的终端电压；其次，当电池处于不同的温度和不同的寿命周期时，尽管开路电压相同，实际的soc差异可能很大，长期使用这种方法不能保证测量结果完全准确。。因此，不适合使用电池。
4内阻法
用不同频率的交流电激励电池，测量电池的内部交流电阻，并用建立的计算模型估算电池的soc。该方法得到的充电状态反映了电池在一定恒流放电条件下的soc值。由于soc与电池内阻之间没有一对一的关系，因此用数学模型来精确建模是不可能的。因此，这种方法很少用于电动汽车。
5线性模型法
基于上一时刻soc、电流、电压和soc值的变化，建立了线性模型。该模型适用于低电流、慢soc变化的情况，对测量误差和初始误差条件具有较强的鲁棒性。理论上，它可以用于不同阶段的电池，但目前，它只用于铅酸电池。由于soc、电流和电压之间的关系不具有普遍性，在其它电池中的适用性以及可变电流情况下的估计效果需要进一步研究。
6卡尔曼滤波法
基于安培小时积分法，其主要思想是在最小方差意义下对动态系统的状态进行最优估计。该方法可应用于电池的soc估计，并根据最小均方差原理对复杂系统进行最优估计。消除干扰和偏差的预测测量修正模型。然而，有两个缺点。首先，soc估计的准确性在很大程度上取决于电池模型的准确性。如果模型不准确，估计结果就不一定可靠。其次，该方法所涉及的算法非常复杂，计算量大，计算周期长，单芯片计算能力强。
7神经网络方法
一种模拟人脑及其神经元处理非线性系统的新算法不需要进一步研究电池的内部结构。它只需预先从目标电池中提取大量的输入输出样本，输入到系统中即可。
