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电池管理系统关键技术——SOC、SOH、SOE联合估算方法

泰然健康网
2025-06-09 15:34

定义：

SOC（State of Charge，电池荷电状态）反映了电池的剩余容量，即当前所剩电荷量与额定电荷量的比值。
SOE（State of Energy，电池剩余能量状态）则用来表示电池的剩余能量，也就是当前可释放的能量与额定能量的比值。
SOH（State of Health，电池健康状态）衡量的是当前电池与新电池相比的电能存储能力，具体来说，就是当前电池满电能量与新电池满电能量的比值（此定义更为广泛接受）。
当电池容量降至预设阈值以下时，便标志着其寿命的结束，即EOL（End of Life或End of Line）。这个阈值通常基于电池的设计规格和应用需求来设定。
此外，RUL（Remaining Useful Life，电池的剩余寿命）表示电池在现有状态下预计可继续使用的时长。它可以通过分析电池的性能特征和历史数据来进行估算，通常以时间段或循环次数来呈现。

一种电池soc、soh、soe联合估算方法

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，具体而言，是一种电池soc、soh、soe的联合估算方法。

背景技术

随着新能源汽车市场的持续扩大和储能规模的日益增长，对电池管理系统的要求也愈发严格。在电池管理系统中，soc（荷电状态）、soh（健康状态）和soe（能量状态）的估算显得尤为重要。这些估算值不仅有助于避免电池的过充、过放以及循环寿命的过快衰减，还能为电池的优化使用提供关键数据。

目前，soc和soe的估算方法主要包括安时积分法、卡尔曼滤波法和神经网络法，而soh的估算则常用循环容量法、模型法以及卡尔曼滤波算法等。由于soc与sop、soe之间存在紧密的联系，且需要高实时性，因此其估算周期通常被控制在100ms以内。相比之下，soh作为一个反映电池长期性能的参数，对实时性的要求较低，其估算周期可设定为小时或天。

然而，现有的估算方法均存在一定的局限性。例如，安时积分法虽然简单易懂，但受电流积分器精度的影响较大，容易产生累计误差。卡尔曼滤波法则更适合用于线性系统，而电池soc、soh的估算属于非线性系统，因此需要采用扩展卡尔曼滤波（ekf）或无迹卡尔曼滤波（ukf）等方法进行非线性系统估算。神经网络法则需要大量的样本进行训练，且计算过程较为复杂，同时还会受到电池老化现象的影响。

针对上述问题，本发明提出了一种新的电池soc、soh、soe联合估算方法。该方法采用ekf算法进行soc、soh、soe的联合估算，旨在提高计算的准确性和实时性，同时降低计算的复杂度。

实现方式

为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种电池soc、soh、soe联合估算方法
包括以下步骤：首先，读取电池的初始状态值和容量初始值。接着，依据电池的特性，构建一个二阶RC等效电路模型来描述电池的行为。然后，通过混合脉冲功率性能测试（HPPC）采集相关数据，并运用最小二乘法对这些数据进行辨识，从而获取模型参数，如电池内电阻、极化电阻、极化电容等。一旦获得了这些参数，就可以根据状态初始值、容量初始值以及模型参数，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术来建立电池soc、soh、soe的联合估算多尺度计算公式。在估算过程中，会先运行soh计算模块以获得容量的初步估算值，随后采集实时的电压和电流数据。这些实时数据，连同容量初始估算值，将被输入到soc和soe的计算模块中，经过计算得出相应的soc和soe值。同时，soc计算模块中更新后的观测量会反馈到soh计算模块中，以进一步提高计算的准确性。通过这种方式，本方法旨在提高电池管理中soc、soh、soe计算的准确性，并降低计算的复杂程度。
滤波(EKF)技术用于建立电池SOC、SOH、SOE的联合估算多尺度计算公式
首先，运行SOH计算模块以获得容量的初步估算值。随后，实时采集电压和电流数据，并将这些实时数据与容量初始估算值一同输入到SOC和SOE的计算模块中。经过计算，得出相应的SOC值和SOE值。同时，SOC计算模块中更新后的观测量会反馈到SOH计算模块，以进一步提升计算的精准度。此外，SOE的运行周期设置为1秒，而SOH的运行周期则设置为3600秒，以适应不同的估算需求。

通过采用EKF算法进行联合估算，本发明不仅确保了SOC和SOE估算的实时性与准确性，同时也保证了SOH估算的精准度，同时降低了计算的复杂度。
电流积分法：通过监测电池充放电过程中的电流变化，并对电流信号进行积分，可以计算出电池输入/输出的总电荷量。将此总电荷量与满充状态下的电荷量相比较，即可得出电池的SOC估计值。

电压测量法：利用电池开路电压与SOC之间的关联，通过比较电池的开路电压与已知的电压-荷电状态标定曲线，来估算电池的SOC。

单体电压平均法：在多节电池组成的系统中，通过测量每个电池单体的电压并计算其平均值，可以估算出整个电池组的SOC。此方法假设电池单体间的电压差异较小且性能均匀。

卡尔曼滤波法：结合电流、电压等多种测量数据，利用卡尔曼滤波算法来估算电池的SOC。这种方法能提供更准确的SOC估计，并广泛应用于商业化电池管理系统中。

开路电压法：通过测量电池的开路电压并与已知的电压-剩余能量关系曲线相比较，来估算电池的剩余能量状态。

断开时间法：利用电池在不同负载下的放电特性，记录电池从满电到负载断开的时间，并结合时间-剩余能量关系来推算剩余能量。

定点集成法：通过周期性测量电池的电流和电压，并将其与时间进行积分来计算总放电能量，再与初始已知能量相比较得出剩余能量状态。

电化学计算法：根据电池系统的化学反应方程式和已知的反应速率，计算给定时间内的电化学反应量，从而估算出电池的剩余能量状态。

SOH（电池健康状态）的估算原理则主要基于电池的容量衰减情况，通过比较实际容量与满充状态下的容量，来评估电池的健康状况。
容量衰减是电池在使用过程中不可避免的现象。随着充放电循环的进行或时间的推移，电池正极、负极材料的变化、电解液的降解以及内阻的增加，都会导致电池有效容量的逐渐减小。电化学反应，特别是锂离子电池中的锂离子嵌入和脱嵌过程，会引发电极材料的损耗和结构变化，进而影响电池性能和容量。此外，内部阻抗的增加也是电池老化的一个重要标志，它会阻碍电流通过电池，从而降低电池性能和可用容量。同时，温度对电池健康状态的影响也不容忽视，过高或过低的温度都会加速电池的容量衰减和内部阻抗增加。

为了评估电池的健康状态，我们通常采用多种方法。其中，能量积分法通过记录电池在充放电过程中传输的总能量来计算SOH，这是一种基于假设的方法，即电池容量衰减程度与传输能量成正比。内阻测量法则直接测量电池内部阻抗的变化，以评估电池性能。开路电压法利用电池开路电压与健康状态的关系曲线来估算SOH。另外，容量测量法也是常用的方法之一，它通过周期性测量电池容量并与初始容量进行比较来计算SOH。这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法来评估电池的健康状态。
容量衰减阈值：电池容量是衡量其性能的关键指标。通常，当电池容量衰减至某一特定程度时，会被视为已达EOL（End of Life）状态。这一阈值可依据实际应用需求来设定，例如，将电池容量衰减至原始容量的80%定义为EOL状态。

内阻增加阈值：电池内阻的增加也是性能衰减的重要标志。当内阻增长到一定程度，可能会影响电池的输出稳定性和能力，从而被判定为EOL。同样，可以根据具体应用需求设定内阻增加的阈值，例如，当内阻增至原始值的两倍时，即可判定为EOL。

循环次数限制：对于需要频繁充放电的电池，其EOL状态可以基于循环次数来判断。根据电池规格和厂商提供的寿命数据，可以预设一个循环次数作为EOL的依据。一旦电池达到这一循环次数，即可判定其已达EOL。

综合判断：在实际应用中，通常会综合考虑多个因素来判定电池的EOL状态。例如，可以结合容量衰减、内阻增加以及循环次数等多个指标，采用加权平均或综合评估方法，以更全面地反映电池的整体健康状况。

RUL常见计算方法：

基于容量衰减的计算：通过监测电池容量的变化来估算其剩余使用寿命（RUL）。这种方法建立在电池容量与寿命之间的相关性基础上，通过容量的衰减速率和当前剩余容量来预测未来的充放电循环或使用时间。基于内阻增加的计算：通过监测电池内阻的变化来估算RUL。内阻是电池性能衰减的重要指标，随着充放电循环的增加而逐渐增大。通过建立内阻增加速率与寿命之间的关系模型，可以预测电池的剩余寿命。基于循环次数的计算：对于需要频繁充放电的电池，可以通过记录完整的充放电循环次数来估算RUL。结合历史数据和特定模型，可以估算出剩余的循环次数以及相应的剩余使用时间。

基于统计模型的RUL计算

利用历史数据和特定的统计方法，如生存分析、加速寿命测试等，可以进一步进行RUL的估算。这些统计模型能够综合考虑多种因素，从而更准确地预测电池在实际使用条件下的剩余寿命。

免责说明
在使用基于统计模型的RUL计算方法时，虽然该方法能够利用历史数据和特定统计方法进行RUL的估算，但请注意，任何预测结果均仅供参考，实际结果可能因电池的实际使用条件、环境因素以及其他不可控因素而有所不同。因此，在使用过程中，请谨慎对待预测结果，并结合实际情况进行综合判断。