一、锂電池荷電狀态是什麼意思

　　锂電池荷電狀态也叫電池的SOC，全稱是State of Charge，荷電狀态，也叫剩餘電量，代表的是锂電池使用一段時間或長期擱置不用後的剩餘容量與其完全充電狀态的容量的比值，常用百分數表示。其一般用一個字節也就是兩位的十六進制表示，含義是剩餘電量為0%~100%，當SOC=0時表示電池放電完全，當SOC=1時表示電池完全充滿。

锂電池荷電狀态

　　SOC算法一直是锂離子電池管理系統(BMS)開發應用的關鍵技術之一。SOC的估算精度越高，關于相同容量的電池，可以使電動汽車有更高的續航裡程。高精度的SOC估算可以使锂離子電池組發揮最大的效能。

　　目前最常采用的計算方法有安時積分法和開路電壓标定法，通過建立锂離子電池模型和大量的數據采集，将實際數據與計算數據進行比較，這也是各家的技術秘籍，要長時間大量數據積累，同時也是特斯拉技術含量最高的部分。特斯拉已經在锂離子電池冷卻、安全、電荷平衡等與BMS相關的領域申請核心專利超過上百項。

　　锂離子電池的荷電狀态(SOC)估算是對電池應用研究的一個基礎,锂離子電池在使用中的深度充放電,會大大減少其使用年限,精确的SOC估計可以防止這種情況;剩餘電量的準确顯示,還能幫助汽車控制系統計算可行駛裡程,駕駛者也可以更好規劃行駛路線。

　　二、锂電池荷電狀态有什麼預測方法

　　锂電池荷電狀态目前主要的預測方法有：放電實驗法、開路電壓法、安時積分法、卡爾曼濾波法、神經網絡法等。

　　1、放電實驗法

　　放電實驗法的原理是：以恒定的電流使電池處于不間斷的放電狀态，當放電到達截止電壓時對所放電量進行計算。放電電量值為放電時所采用的恒定電流值與放電時間的乘積值。放電實驗法經常在實驗室條件下估算電池的荷電狀态，并且目前許多電池廠商也采用放電法進行電池的測試。

　　它的顯著優點是方法簡單，估算精度也相對較高。其缺點也很突出：不可以帶負載測量，需要占用大量的測量時間，并且放電測量時，必須中斷電池之前進行的工作，使電池置于脫機狀态，因此不能在線測量。行駛中的電動汽車電池一直處于工作狀态，其放電電流并不恒定，此法不适用。但放電實驗法可在電池檢修和參數模型的确定中使用。

　　2、開路電壓法

　　電池長時間充分靜置後的各項參數相對穩定，此時的開路電壓與電池荷電狀态間的函數關系也是相對比較穩定的。若想獲得電池的荷電狀态值，隻需測得電池兩端的開路電壓，并對照OCV-SOC曲線來獲取相應信息。

　　開路電壓法的優點是操作簡單，隻需測量開路電壓值對照特性曲線圖即可獲得荷電狀态值。但是其缺點有很多：首先此方法要想獲得準确值，必須使電池電壓處于相對穩定狀态，但電池往往需要長時間的靜置，方可處于此狀态，從而無法滿足實時監測要求，往往應用于電動汽車長時間的駐車時。

　　當電池充放電比率不同的情況下，由于電流的波動會使電池開路電壓發生變化，從而導緻電池組的開路電壓不一緻，使得預測的剩餘電量與電池實際剩餘電量産生較大偏差。

　　3、安時積分法

　　實時測量電池包主回路電流，并将其對時間積分，充電為負放電為正。放電過程，用初始電量減去積分結果，得到當前電量;充電過程，用初始電量加上積分結果，得到當前電量。安時積分法的一個問題是，初始電量的判斷，無法直接得到。另外，由于系統電流的波動性很大，而電流采樣是間隔一定時間進行一次，使得采樣值與一段時間的平均值并不一定近似，長時間累積下來，造成比較明顯的誤差，并且誤差不是安時積分法自己能夠消除的。因此，安時積分的實際應用必須與其他方法相結合，解決初值和累積誤差的問題。

锂電池

　　4、卡爾曼濾波法

　　卡爾曼濾波算法是利用時域狀态空間理論的一種最小方差估計，屬于統計估計的範疇，宏觀上就是盡可能減小和消除噪聲對觀測信号的影響，其核心是最優估計，即系統的輸入量在預估基礎上對狀态變量進行的有效修正。

　　該算法的基本原理是：将噪聲與信号的狀态空間模型作為算法模型，在測量時，應用當前時刻的觀測值與上一時刻的估計值，對狀态變量的估算進行更新。卡爾曼濾波算法對锂電池荷電狀态進行預測的實質是安時積分法，同時用測量的電壓值來對初步預測得到的值進行修正。

　　卡爾曼濾波法的優點是适合計算機對數據進行實時運算處理，應用範圍廣，可以用于非線性系統，對行駛過程中電動汽車的荷電狀态預測具有較好的效果。卡爾曼濾波法的缺點是對電池模型的準确程度依賴較大，為了提高該算法預測結果的準确性和精度，需要建立可靠的電池模型。此外，卡爾曼濾波法的算法相對比較複雜，因此其計算量也相對較大，對運算器的性能有較高要求。

　　5、神經網絡法

　　神經網絡的目的是模仿人類的智能行為，通過并行結構與自身較強的學習能力獲得數據表達的能力，能夠在外部激勵存在時給出相應的輸出響應，并使具有良好的非線性映射能力。

　　神經網絡法應用于锂電池荷電狀态檢測的原理是：将大量相對應的電壓、電流等外部數據以及電池的荷電狀态數據作為訓練樣本，通過神經網絡自身學習過程中輸入信息的正向傳播和誤差傳遞的反向傳播反複進行訓練和修改，在預測的荷電狀态達到設計要求的誤差範圍内時，通過輸入新的數據來得到電池的荷電狀态預測值。

　　神經網絡法的優點是可以對各種電池的荷電狀态進行估算，适用範圍廣;不需要建立特定的數學模型，不用考慮電池内部複雜的化學變化過程，隻需選擇合适的樣本，以及建立較好的神經網絡模型，并且樣本數據越多，其估算的精度越高;能夠随時确定電池的荷電狀态。神經網絡法的缺點是對硬件要求較高，訓練時所采用的數據樣本的準确性、樣本容量和樣本分布以及訓練方法都會對電池的荷電狀态預測産生很大的影響。

　　以上就是什麼是锂電池荷電狀态及锂電池荷電狀态預測方法的介紹了，锂電池的荷電狀态預測考慮的因素越來越全面，所采用的預測方法往往是前述好幾種方法的綜合應用，使得預測結果更加準确。而且目前锂電池的等效電路模型不斷發展，更加接近實際，使得荷電狀态預測精度得到進一步提升。

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