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锂电池管理系统的SOC与SOH估计方法解析

泰然健康网
2025-07-16 18:33

01电池管理系统的挑战

锂电池在新能源汽车领域的应用日益广泛，其出色的可靠性、高效率以及安全操作特性都需得到有效的监管、控制和优化管理。电池管理系统（BMS）作为关键组件，其核心任务是提供精确的SOC（荷电状态）和SOH（健康状态）估计。然而，由于缺乏电气特性传感器的全面支持，实现精准预测无疑是一项极具挑战性的任务。

电池管理系统（BMS）是新能源汽车中不可或缺的组件，其核心职责在于对电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）进行精确估计。然而，在缺乏电气特性传感器全面支持的情况下，要实现这一精准预测，无疑是一项技术上的巨大挑战。

► 开路电压法

锂电池的开路电压（OCV）能够反映电池当前状态的放电能力，并且与SOC之间呈现出良好的线性关系。基于这种关系，我们可以利用OCV来估计SOC，这种方法被称为开路电压法。

► 安时积分法

在锂电池的充放电过程中，我们可以通过对电流与时间的积分来计算电池充入或放出的电量。将这个电量值除以电池当前的可用容量，再结合电池的初始SOC值进行相应的加减运算，即可得出电池的当前SOC值。这种方法被称为安时积分法。

► 神经网络法

通过采集到的数据，神经网络能够自动进行归纳、学习和整理，从而揭示这些数据之间的内在联系。这使神经网络法成为提高SOC估算精度的一种有效方法。

► 卡尔曼滤波技术

卡尔曼滤波是一种针对动态系统状态的估计方法，它能够在最小均方误差的意义上，给出状态的最优估计值。卡尔曼滤波技术帮助提高SOC的准确性。

02电池健康状态（SOH）的估计

► 直接测量法

在离线状态下，通过对标准老化特征参数的测量，例如电池的容量和欧姆内阻，我们可以获取当前电池的详细特征参数。随后，利用SOH的计算公式，我们可以精确地计算出当前电池的SOH。

► 基于数据驱动和计算机结合的方法

在数据驱动的框架下，我们提取电池的健康因子作为输入量，并将其与电池的SOH作为输出量一同输入到神经网络、支持向量机或随机森林等机器学习方法中。通过训练这些模型，我们可以更精确地预测和计算电池的SOH。

► 基于电化学模型的方法

通过深入理解电池内部的电化学反应机理，我们构建了详尽的电化学模型。该模型详尽地描述了电池在充放电过程中所经历的特定物理和化学反应。在此基础上，我们进一步设计了高效的估计器，用以对电池的健康状态（SOH）进行精确估计。

► 基于等效电路模型的方法

首先，我们需要对等效电路模型中的参数进行估计。这些参数可能涉及电池内部的多种变量，以及用于表征电池健康状态的参数，例如额定容量、欧姆内阻等。在获得这些参数后，我们便可以利用等效电路模型来对电池的健康状态进行估计。

► 基于特性模型的方法

特性模型方法通过利用在不同应激条件下的老化实验结果，建立起应激因素与电池老化表征参数（如额定容量、欧姆内阻等）之间的简单关系。基于这些关系，我们可以进一步估计电池的SOH。

03总结关键作用

► SOC与SOH的重要性

在锂电池的运作中，SOC与SOH各自扮演着不可或缺的角色。SOC，即电池荷电状态，是衡量电池能量状态的重要指标，其在线估计精度的提升对于合理安排出行、整车能量分配以及减少过充放以延长循环寿命都至关重要。同时，SOC也是均衡过程中衡量电池不一致性的关键参数。而SOH，即电池健康状态，则反映了电池的剩余寿命。通过研究SOH，我们可以在其估计的基础上进一步预测电池的剩余可用寿命（RUL）。这样一来，根据电池的RUL，我们可以更灵活地调整电动汽车的运行工况，从而延长电池的使用寿命。更进一步，我们还可以在电池寿命终止之前提前更换电池包，以确保电动汽车的正常行驶和安全性。