鋰電池隔膜涂布機廠家鋰電池隔膜鋰電池內部溫度估計流程，各種狀態估計之間的關系
電池內部溫度估計流程
一般地，鋰離子電池適宜的工作溫度為15~35℃，而電動汽車的實際工作溫度為-30～50℃，因此必須對電池進
行熱管理，低溫時需要加熱，高溫時需要冷卻。熱管理包括設計與控制兩方面，其中，熱管理設計不屬于本文內容。
溫度控制是通過測溫元件測得電池組不同位置的溫度，綜合溫度分布情況，熱管理系統控制電路進行散熱，熱管理的
執行部件一般有風扇、水/油泵、制冷機等。比如，可以根據溫度范圍進行分檔控制。Volt插電式混合動力電池熱管理
分為3種模式：主動(制冷散熱)、被動(風扇散熱)和不冷卻模式，當動力電池溫度超過某預先設定的被動冷卻目標溫度
后，被動散熱模式啟動;而當溫度繼續升高至主動冷卻目標溫度以上時，主動散熱模式啟動。
荷電狀態(SOC)估計
SOC(State of Charge)，可用電量占據電池最大可用容量的比例，通常以百分比表示，100%表示完全充電，0%
表示完全放電。
這是針對單個電池的定義，對于電池模塊(或電池組，由于電池組由多個模塊組成，因此從模塊SOC計算電池組的
SOC就像電池電池單體SOC估計模塊SOC一樣)，情況有一點復雜。在SOC估計方法的最后一節討論。
目前，對SOC 的研究已經基本成熟，SOC 算法主要分為兩大類，一類為單一SOC 算法，另一類為多種單一SOC
算法的融合算法。單一SOC 算法包括安時積分法、開路電壓法、基于電池模型估計的開路電壓法、其他基于電池性
能的SOC估計法等。融合算法包括簡單的修正、加權、卡爾曼濾波(或擴展卡爾曼濾波)以及滑模變結構方法等。
（1) 放電測試方法
確定電池SOC的最可靠方法是在受控條件下進行放電測試，即指定的放電速率和環境溫度。這個測試可以準確的
計算電池的剩余電量SOC，但所消耗的時間相當長，并且在測試完畢以后電池里面的電量全部放掉，因此這個方法只
在實驗室中用來標定驗證電池的標稱容量，無法用于設計 BMS做車輛電池電量的在線估計。
?。?)安時積分法
安時積分計算方法為:
各種狀態估計之間的關系式中，SOC 為荷電狀態;SOC0為起始時刻(t0)的荷電狀態;CN為額定容量(為電池當時標
準狀態下的容量，隨壽命變化);η為庫侖效率，放電為1，充電小于1;I 為電流，充電為負，放電為正。
在起始荷電狀態SOC0比較準確情況下，安時積分法在一段時間內具有相當好的精度(主要與電流傳感器采樣精度、
采樣頻率有關)。但是，安時積分法的主要缺點為：起始SOC0影響荷電狀態的估計精度;庫侖效率η受電池的工作狀態
影響大(如荷電狀態、溫度、電流大小等)，η難于準確測量，會對荷電狀態誤差有累積效應;電流傳感器精度，特別是
偏差會導致累計效應，影響荷電狀態的精度。因此，單純采用安時積分法很難滿足荷電狀態估計的精度要求。
?。?)開路電壓(OCV)法
鋰離子電池的荷電狀態與鋰離子在活性材料中的嵌入量有關，與靜態熱力學有關，因此充分靜置后的開路電壓可
以認為達到平衡電動勢，OCV 與荷電狀態具有一一對應的關系，是估計荷電狀態的有效方法。但是有些種類電池的
OCV 與充放電過程(歷史)有關，如LiFePO4/C電池，充電OCV與放電OCV 具有滯回現象(與鎳氫電池類似)，并且電
壓曲線平坦，因而SOC估計精度受到傳感器精度的影響嚴重，這些都需要進一步研究。開路電壓法最大的優點是荷電
狀態估計精度高，但是它的顯著缺點是需要將電池長時靜置以達到平衡，電池從工作狀態恢復到平衡狀態一般需要一
定時間，與荷電狀態、溫度等狀態有關，低溫下需要數小時以上，所以該方法單獨使用只適于電動汽車駐車狀態，不
適合動態估計。
?。?)基于電池模型的開路電壓法
通過電池模型可以估計電池的開路電壓，再根據OCV 與SOC 的對應關系可以估計當前電池的SOC。等效電路模
型是最常用的電池模型。
對于這種方法，電池模型的精度和復雜性非常重要。有人收集了12個常用等效電路模型，包括組合模型，Rint
模型(簡單模型)，具有零狀態滯后模型的Rint模型，具有單態滯后模型的Rint模型，具有兩個低通濾波器增強型自校
正(ESC)模型，具有四個低通濾波器的ESC模型，一階RC模型，一個狀態滯后的一階RC模型，二階RC模型，具有單態
滯后的二階RC模型，三階RC模型和具有單態滯后的三階RC模型。
電化學模型是建立在傳質、化學熱力學、動力學基礎上，涉及電池內部材料的參數較多，而且很難準確獲得，模
型運算量大，一般用于電池的性能分析與設計。
如果電池模型參數已知，則很容易找到電池OCV。然后使用通過實驗得出的OCV-SOC查找表，可以容易地找到
電池SOC。研究人員使用這種方法，并分別采取RINT模型，一階RC，二階RC模型，發現使用二階RC模型的最大估計
誤差是4.3%，而平均誤差是1.4%。
各種狀態估計之間的關系
充放電C /的LiFePO的OCV曲線4(在25℃測量，休息時間3小時)
?。?)神經網絡模型方法
神經網絡模型法估計SOC 是利用神經網絡的非線性映射特性，在建立模型時不用具體考慮電池的細節問題，方法
具有普適性，適用于各種電池的SOC估計，但是需要大量樣本數據對網絡進行訓練，且估算誤差受訓練數據和訓練方
法的影響很大，且神經網絡法運算量大，需要強大的運算芯片(如DSP等)。
?。?)模糊邏輯方法
模糊邏輯法基本思路就是根據大量試驗曲線、經驗及可靠的模糊邏輯理論依據，用模糊邏輯模擬人的模糊思維，
最終實現SOC預測，但該算法首先需要對電池本身有足夠多的了解，計算量也較大。
?。?)基于電池性能的SOC 估計法
基于電池性能的SOC估計方法包括交流阻抗法、直流內阻法和放電試驗法。交流阻抗法是通過對交流阻抗譜與
SOC 的關系進行SOC 估計。直流內阻法通過直流內阻與電池SOC 的關系進行估計。
交流阻抗及直流內阻一般僅用于電池離線診斷，很難直接應用在車用SOC實時估計中，這是因為，采用交流阻抗
的方法需要有信號發生器，會增加成本;電池阻抗譜或內阻與SOC 關系復雜，影響因素多(包括內阻一致性);電池內阻
很小，車用電池在毫歐級，很難準確獲得;鋰離子電池內阻在很寬范圍內變化較小，很難識別。
?。?)融合算法
目前融合算法包括簡單修正、加權、卡爾曼濾波或擴展卡爾曼濾波(EKF)、滑模變結構等。簡單修正的融合算法
主要包括開路電壓修正、滿電修正的安時積分法等。
對于純電動車電池，工況較為簡單，車輛運行時除了少量制動回饋充電外主要處于放電態，站上充電時電池處于
充電態，開路電壓的滯回效應比較容易估計;電池容量大，安時積分的誤差相對較小;充滿電的機率大，因此，采用開
路電壓標定初值和滿電修正的安時積分方法可以滿足純電動車電池SOC 的估計精度要求。
對于混合動力車電池，由于工況復雜，運行中為了維持電量不變，電流有充有放;停車時除了維護外，沒有站上充
電的機會;電池容量較小，安時積分的相對誤差大。因此，簡單的開路電壓修正方法還不能滿足混合動力車電池SOC
的估計精度要求，需要其他融合方法解決。
加權融合算法是將不同方法得到的SOC 按一定權值進行加權估計的方法。Mark Verbrugge等采用安時積分獲得
SOCc與采用具有滯回的一階RC模型獲得SOCv的加權方法估計SOC，計算公式為
各種狀態估計之間的關系式中，w 為權值。該算法已經在GM混合動力系統中應用。
卡爾曼濾波是一種常用的融合算法。由于SOC不能直接測量，目前一般將兩種估計SOC 的方法融合起來估計。
SOC被當成電池系統的一個內部狀態分析。又由于電池系統為非線性系統，因此采用擴展的卡爾曼濾波方法，通常采
用安時積分與電池模型組成系統進行計算。Plett等研究了安時積分與組合模型、Rint模型(簡單模型)、零狀態滯回
Rint模型、一狀態滯回Rint模型、加強自修正模型的卡爾曼濾波融合算法。Wang等研究了安時積分與二階RC模型的
卡爾曼濾波融合算法。
夏超英等研究了安時積分與一階RC模型的卡爾曼濾波算法，指出EKF作為一個狀態觀測器，其意義在于用安時積
分法計算SOC的同時，估計出電容上的電壓，從而得到電池端電壓的估計值作為校正SOC 的依據，同時考慮噪聲及誤
差的大小，確定每一步的濾波增益，得到開路電壓法在計算SOC 時應占的權重，從而得到SOC 的最優估計。這樣就
把安時積分法和開路電壓有機地結合起來，用開路電壓克服了安時積分法有累積誤差的缺點，實現了SOC 的閉環估計。
同時，由于在計算過程中考慮了噪聲的影響，所以算法對噪聲有很強的抑制作用。這是當前應用最廣的SOC估計方法。
Charkhgard等采用卡爾曼濾波融合了安時積分與神經網絡模型，卡爾曼濾波用于SOC 計算的核心是建立合理的
電池等效模型，建立一組狀態方程，因此算法對電池模型依賴性較強，要獲得準確的SOC，需要建立較為準確的電池
模型，為了節省計算量，模型還不能太復雜。Ouyang等提出一種實時性好的基于電化學機理的等效電路模型的SOC
卡爾曼濾波算法，在保證計算速度基礎上，提高了SOC 的估計效果，尤其是低SOC 區的估計精度。但是卡爾曼濾波
法的缺點還有卡爾曼增益不好確定，如果選擇不好狀態將發散。Kim等提出采用滑模技術克服卡爾曼濾波的缺點，據
稱該方法對于模型參數不確定和干擾具有較強的魯棒性。
（9)電池組SOC 估計
電池組由多節電池串并聯組成，由于電池單體間存在不一致性，成組后的電池組SOC 計算更為復雜。由多個電芯
并聯連接的電池模塊可以被認為是具有高容量的單個電池，并且由于并聯連接的自平衡特性，可以像單個電池一樣估
計SOC。
各種狀態估計之間的關系
電池模塊的無用容量和剩余容量(以2個電池的電池模塊為例)
在串聯連接條件下，粗略的估計電池模塊的SOC也可以像單體電池一樣，但考慮到電池的均勻性，情形會有些不
同。假設電池模塊中每個單體電池的容量和SOC是已知的。如果有一個非常高效且無損的能量均衡裝置，則電池模塊
的SOC：
各種狀態估計之間的關系
其中，SOCM 表示電池模塊的SOC，SOCi 表示第i個電池單元的SOC，Ci 表示第i個電池單體的容量。如果平衡
裝置不是那么有效，真正的電池模塊的SOC與該平衡裝置的實際性能有關。如果只有耗散式的被動均衡功能或者沒有
均衡功能，則電芯中存在一部分無法利用的容量所示，并且隨著電池差異性的加劇，這種浪費的容量的比例會越來越
大。因此，電池模塊的容量表示為：
各種狀態估計之間的關系
電池模塊可用容量表示為：
各種狀態估計之間的關系
電池模組的荷電狀態表示為：
各種狀態估計之間的關系
由此，在每一節電池單體SOC 都可估計的前提下，就可以得到電池組的SOC 值。要獲取單體的SOC值，最直接
的方法就是應用上述SOC 估計方法中的一種，分別估計每一個單體的SOC，但這種方法的計算量太大。為了減小計算
量，部分文獻[43~45]在估計電池成組的SOC 方法上做了一些改進研究。Dai 等[44]采用一個EKF 估計電池組平均
SOC，用另一個EKF 估計每個單體SOC 與平均SOC 之差ΔSOC。估計ΔSOC 的EKF中需要估計的狀態量只有一個，因
此算法的計算量較小。另外，考慮到ΔSOC 的變化很慢，采用雙時間尺度的方法可以進一步減小計算量。Zheng等提
出了一種M+D模型，即一個相對復雜的電池單體平均模型M，和一個簡單的單體差異模型D，利用最小二乘法計算單
體與“平均單體”之間的差值ΔOCV，通過ΔSOC 與ΔOCV 的關系，可以計算每個單體的SOC 值。
綜合比較上述常用的SOC 估計方法，卡爾曼濾波等基于電池模型的SOC 估計方法精確可靠，配合開路電壓駐車
修正是目前的主流方法。
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