第1个回答 2022-06-08
先来看一下SOC的定义——SOC，全称是State of Charge，电池 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。其一般用一个字节也就是两位的十六进制表示（取值范围为0~100），含义是剩余电量为0%~100%，当SOC=0时表示电池放电完全，当SOC=100%时表示电池完全充满。SOC与我们的生活息息相关，如常见的手机电量，智能手表电量，电动车电量......。
1、电池开路电压(OCV)特性。电池开路电压指的是电池在静置状态下，正负电极之间的电位差。不同的电池其特性都不一样，要充分考虑具体的电池类型；
2、充放电倍率与端电压对应关系特性。电池动态情况下，我们测量到的电池电压，实际上电池的端电压。在定温度和恒流状态下它们的关系还是相对稳定的，但是电池只要工开始非恒流工作就会打乱对应关系；
3、温度状态。不同材料的电池都会受到温度的影响，特别是低温（所以系统会有加热功能）；反正温度对电池的各个参数都有影响；
4、电池寿命状态。电池在使用的过程中寿命将逐渐衰减，衰减机理主要在于正负极材料晶体的塌陷和电极的钝化导致了有效锂离子的损失。总电量也将从BOL（Beginning of Life）向EOL（End of Life）状态趋近。因此在计算SOC时需要考虑是采用BOL时刻的总容量，还是当前寿命下的实际总容量。
5、电池的串并结合。我们在实际使用中电芯肯定不是单个的，都是由于电芯的串并联组合的，这就使SOC的估算情况变得更加复杂。不同电芯间难免存在欧姆内阻、极化内阻、自放电率、初始容量等差别。
1、AH积分法 。经典的SOC估算一般采用安时积分法（也叫电流积分法或者库仑计数法）。安时积分法是在初始时刻 SOC0的基础上估算电池的 SOC。通过计算一定时间内充放电电流和对应时间的积分，从而计算变化电量的百分比，最终求出初始 SOC 和变化的 SOC 之间的差，即剩余电量。安时积分法将电池等效为封闭的系统，只研究电池的外特性，即在测试过程中只需要实时地监测进出电池的电量然后积累电量，所以可以获得电池任意时刻的剩余电量。
但是安时积分法，由于安时计量存在误差，随着使用时间的增加，累计误差会越来越大，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。
2、开路电压法。 其原理是利用电池在长时间静置的条件下，开路电压与SOC存在相对固定的函数关系，从而根据开路电压来估算SOC。在电池静置足够长时间的情况下精度较高，但在实际工况下不适用，因此一般也将开路电压法与其他方法结合起来，共同进行 SOC 的预测。业界用得最多的方法为开路电压+安时积分法。
3、卡尔曼滤波法。 卡尔曼滤波已广泛应用于航天、通信、导航、控制、图像处理等领域。对于动力电池采用卡尔曼滤波进行SOC估算，是当前非常主流的一个方向。算法的核心是：对动态系统的状态做出最优估计，评判标准是协方差最小。应用到电池方面，首先得建立状态和观测方程，SOC便是状态分量，这里可以用 KF算法进行 SOC 估算，利用 KF 算法估算模型中的未知状态，其精度和鲁棒性相对较高。KF算法在经过多次更新后可以使估计结果很好的趋近真值，并且可以很好的修正容量初值，抗干扰能力强，利用这种方法理论上可以实现系统的动态估计，因此在研究领域，也被认为是可靠有效的方法之一。
4、BP神经网络法。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的 误差平方和 最小。 BP神经网络 模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 在实际中，由于算法复杂度导致硬件要求极高，所以要想将该方法应用到嵌入式类的BMS产品中还是有一段距离的。
就目前来讲SOC的估算精度依然是世界级的难题，希望能早日突破。对与相关企业来讲，也是衡量一个企业技术水平的标准，当然了突破SOC的估算需要很强大的人力物力。（PS-了解了这么多，我还是老老实实的用基本方法去校准吧，差不多就行了⊙ω⊙）
愿你出走半生，归来仍是少年…