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電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)——SOC、SOH、SOE聯(lián)合估算方法

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年06月09日 15:34

定義：

SOC（State of Charge，電池荷電狀態(tài)）反映了電池的剩余容量，即當前所剩電荷量與額定電荷量的比值。
SOE（State of Energy，電池剩余能量狀態(tài)）則用來表示電池的剩余能量，也就是當前可釋放的能量與額定能量的比值。
SOH（State of Health，電池健康狀態(tài)）衡量的是當前電池與新電池相比的電能存儲能力，具體來說，就是當前電池滿電能量與新電池滿電能量的比值（此定義更為廣泛接受）。
當電池容量降至預(yù)設(shè)閾值以下時，便標志著其壽命的結(jié)束，即EOL（End of Life或End of Line）。這個閾值通常基于電池的設(shè)計規(guī)格和應(yīng)用需求來設(shè)定。
此外，RUL（Remaining Useful Life，電池的剩余壽命）表示電池在現(xiàn)有狀態(tài)下預(yù)計可繼續(xù)使用的時長。它可以通過分析電池的性能特征和歷史數(shù)據(jù)來進行估算，通常以時間段或循環(huán)次數(shù)來呈現(xiàn)。

一種電池soc、soh、soe聯(lián)合估算方法

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電池管理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，是一種電池soc、soh、soe的聯(lián)合估算方法。

背景技術(shù)

隨著新能源汽車市場的持續(xù)擴大和儲能規(guī)模的日益增長，對電池管理系統(tǒng)的要求也愈發(fā)嚴格。在電池管理系統(tǒng)中，soc（荷電狀態(tài)）、soh（健康狀態(tài)）和soe（能量狀態(tài)）的估算顯得尤為重要。這些估算值不僅有助于避免電池的過充、過放以及循環(huán)壽命的過快衰減，還能為電池的優(yōu)化使用提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

目前，soc和soe的估算方法主要包括安時積分法、卡爾曼濾波法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，而soh的估算則常用循環(huán)容量法、模型法以及卡爾曼濾波算法等。由于soc與sop、soe之間存在緊密的聯(lián)系，且需要高實時性，因此其估算周期通常被控制在100ms以內(nèi)。相比之下，soh作為一個反映電池長期性能的參數(shù)，對實時性的要求較低，其估算周期可設(shè)定為小時或天。

然而，現(xiàn)有的估算方法均存在一定的局限性。例如，安時積分法雖然簡單易懂，但受電流積分器精度的影響較大，容易產(chǎn)生累計誤差?？柭鼮V波法則更適合用于線性系統(tǒng)，而電池soc、soh的估算屬于非線性系統(tǒng)，因此需要采用擴展卡爾曼濾波（ekf）或無跡卡爾曼濾波（ukf）等方法進行非線性系統(tǒng)估算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法則需要大量的樣本進行訓(xùn)練，且計算過程較為復(fù)雜，同時還會受到電池老化現(xiàn)象的影響。

針對上述問題，本發(fā)明提出了一種新的電池soc、soh、soe聯(lián)合估算方法。該方法采用ekf算法進行soc、soh、soe的聯(lián)合估算，旨在提高計算的準確性和實時性，同時降低計算的復(fù)雜度。

實現(xiàn)方式

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：
一種電池soc、soh、soe聯(lián)合估算方法
包括以下步驟：首先，讀取電池的初始狀態(tài)值和容量初始值。接著，依據(jù)電池的特性，構(gòu)建一個二階RC等效電路模型來描述電池的行為。然后，通過混合脈沖功率性能測試（HPPC）采集相關(guān)數(shù)據(jù)，并運用最小二乘法對這些數(shù)據(jù)進行辨識，從而獲取模型參數(shù)，如電池內(nèi)電阻、極化電阻、極化電容等。一旦獲得了這些參數(shù)，就可以根據(jù)狀態(tài)初始值、容量初始值以及模型參數(shù)，利用擴展卡爾曼濾波（EKF）技術(shù)來建立電池soc、soh、soe的聯(lián)合估算多尺度計算公式。在估算過程中，會先運行soh計算模塊以獲得容量的初步估算值，隨后采集實時的電壓和電流數(shù)據(jù)。這些實時數(shù)據(jù)，連同容量初始估算值，將被輸入到soc和soe的計算模塊中，經(jīng)過計算得出相應(yīng)的soc和soe值。同時，soc計算模塊中更新后的觀測量會反饋到soh計算模塊中，以進一步提高計算的準確性。通過這種方式，本方法旨在提高電池管理中soc、soh、soe計算的準確性，并降低計算的復(fù)雜程度。
濾波(EKF)技術(shù)用于建立電池SOC、SOH、SOE的聯(lián)合估算多尺度計算公式
首先，運行SOH計算模塊以獲得容量的初步估算值。隨后，實時采集電壓和電流數(shù)據(jù)，并將這些實時數(shù)據(jù)與容量初始估算值一同輸入到SOC和SOE的計算模塊中。經(jīng)過計算，得出相應(yīng)的SOC值和SOE值。同時，SOC計算模塊中更新后的觀測量會反饋到SOH計算模塊，以進一步提升計算的精準度。此外，SOE的運行周期設(shè)置為1秒，而SOH的運行周期則設(shè)置為3600秒，以適應(yīng)不同的估算需求。

通過采用EKF算法進行聯(lián)合估算，本發(fā)明不僅確保了SOC和SOE估算的實時性與準確性，同時也保證了SOH估算的精準度，同時降低了計算的復(fù)雜度。
電流積分法：通過監(jiān)測電池充放電過程中的電流變化，并對電流信號進行積分，可以計算出電池輸入/輸出的總電荷量。將此總電荷量與滿充狀態(tài)下的電荷量相比較，即可得出電池的SOC估計值。

電壓測量法：利用電池開路電壓與SOC之間的關(guān)聯(lián)，通過比較電池的開路電壓與已知的電壓-荷電狀態(tài)標定曲線，來估算電池的SOC。

單體電壓平均法：在多節(jié)電池組成的系統(tǒng)中，通過測量每個電池單體的電壓并計算其平均值，可以估算出整個電池組的SOC。此方法假設(shè)電池單體間的電壓差異較小且性能均勻。

卡爾曼濾波法：結(jié)合電流、電壓等多種測量數(shù)據(jù)，利用卡爾曼濾波算法來估算電池的SOC。這種方法能提供更準確的SOC估計，并廣泛應(yīng)用于商業(yè)化電池管理系統(tǒng)中。

開路電壓法：通過測量電池的開路電壓并與已知的電壓-剩余能量關(guān)系曲線相比較，來估算電池的剩余能量狀態(tài)。

斷開時間法：利用電池在不同負載下的放電特性，記錄電池從滿電到負載斷開的時間，并結(jié)合時間-剩余能量關(guān)系來推算剩余能量。

定點集成法：通過周期性測量電池的電流和電壓，并將其與時間進行積分來計算總放電能量，再與初始已知能量相比較得出剩余能量狀態(tài)。

電化學(xué)計算法：根據(jù)電池系統(tǒng)的化學(xué)反應(yīng)方程式和已知的反應(yīng)速率，計算給定時間內(nèi)的電化學(xué)反應(yīng)量，從而估算出電池的剩余能量狀態(tài)。

SOH（電池健康狀態(tài)）的估算原理則主要基于電池的容量衰減情況，通過比較實際容量與滿充狀態(tài)下的容量，來評估電池的健康狀況。
容量衰減是電池在使用過程中不可避免的現(xiàn)象。隨著充放電循環(huán)的進行或時間的推移，電池正極、負極材料的變化、電解液的降解以及內(nèi)阻的增加，都會導(dǎo)致電池有效容量的逐漸減小。電化學(xué)反應(yīng)，特別是鋰離子電池中的鋰離子嵌入和脫嵌過程，會引發(fā)電極材料的損耗和結(jié)構(gòu)變化，進而影響電池性能和容量。此外，內(nèi)部阻抗的增加也是電池老化的一個重要標志，它會阻礙電流通過電池，從而降低電池性能和可用容量。同時，溫度對電池健康狀態(tài)的影響也不容忽視，過高或過低的溫度都會加速電池的容量衰減和內(nèi)部阻抗增加。

為了評估電池的健康狀態(tài)，我們通常采用多種方法。其中，能量積分法通過記錄電池在充放電過程中傳輸?shù)目偰芰縼碛嬎鉙OH，這是一種基于假設(shè)的方法，即電池容量衰減程度與傳輸能量成正比。內(nèi)阻測量法則直接測量電池內(nèi)部阻抗的變化，以評估電池性能。開路電壓法利用電池開路電壓與健康狀態(tài)的關(guān)系曲線來估算SOH。另外，容量測量法也是常用的方法之一，它通過周期性測量電池容量并與初始容量進行比較來計算SOH。這些方法各有優(yōu)缺點，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法來評估電池的健康狀態(tài)。
容量衰減閾值：電池容量是衡量其性能的關(guān)鍵指標。通常，當電池容量衰減至某一特定程度時，會被視為已達EOL（End of Life）狀態(tài)。這一閾值可依據(jù)實際應(yīng)用需求來設(shè)定，例如，將電池容量衰減至原始容量的80%定義為EOL狀態(tài)。

內(nèi)阻增加閾值：電池內(nèi)阻的增加也是性能衰減的重要標志。當內(nèi)阻增長到一定程度，可能會影響電池的輸出穩(wěn)定性和能力，從而被判定為EOL。同樣，可以根據(jù)具體應(yīng)用需求設(shè)定內(nèi)阻增加的閾值，例如，當內(nèi)阻增至原始值的兩倍時，即可判定為EOL。

循環(huán)次數(shù)限制：對于需要頻繁充放電的電池，其EOL狀態(tài)可以基于循環(huán)次數(shù)來判斷。根據(jù)電池規(guī)格和廠商提供的壽命數(shù)據(jù)，可以預(yù)設(shè)一個循環(huán)次數(shù)作為EOL的依據(jù)。一旦電池達到這一循環(huán)次數(shù)，即可判定其已達EOL。

綜合判斷：在實際應(yīng)用中，通常會綜合考慮多個因素來判定電池的EOL狀態(tài)。例如，可以結(jié)合容量衰減、內(nèi)阻增加以及循環(huán)次數(shù)等多個指標，采用加權(quán)平均或綜合評估方法，以更全面地反映電池的整體健康狀況。

RUL常見計算方法：

基于容量衰減的計算：通過監(jiān)測電池容量的變化來估算其剩余使用壽命（RUL）。這種方法建立在電池容量與壽命之間的相關(guān)性基礎(chǔ)上，通過容量的衰減速率和當前剩余容量來預(yù)測未來的充放電循環(huán)或使用時間?；趦?nèi)阻增加的計算：通過監(jiān)測電池內(nèi)阻的變化來估算RUL。內(nèi)阻是電池性能衰減的重要指標，隨著充放電循環(huán)的增加而逐漸增大。通過建立內(nèi)阻增加速率與壽命之間的關(guān)系模型，可以預(yù)測電池的剩余壽命。基于循環(huán)次數(shù)的計算：對于需要頻繁充放電的電池，可以通過記錄完整的充放電循環(huán)次數(shù)來估算RUL。結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和特定模型，可以估算出剩余的循環(huán)次數(shù)以及相應(yīng)的剩余使用時間。

基于統(tǒng)計模型的RUL計算

利用歷史數(shù)據(jù)和特定的統(tǒng)計方法，如生存分析、加速壽命測試等，可以進一步進行RUL的估算。這些統(tǒng)計模型能夠綜合考慮多種因素，從而更準確地預(yù)測電池在實際使用條件下的剩余壽命。

免責說明
在使用基于統(tǒng)計模型的RUL計算方法時，雖然該方法能夠利用歷史數(shù)據(jù)和特定統(tǒng)計方法進行RUL的估算，但請注意，任何預(yù)測結(jié)果均僅供參考，實際結(jié)果可能因電池的實際使用條件、環(huán)境因素以及其他不可控因素而有所不同。因此，在使用過程中，請謹慎對待預(yù)測結(jié)果，并結(jié)合實際情況進行綜合判斷。