本文綜述了電動汽車鋰離子電池狀態(tài)（SoC與SoH）的高精度估算方法。首先分析了電動汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其對電池管理系統(tǒng)（BMS）的功能需求，突出了BMS在電池安全、效率提升與壽命延長方面的重要作用。

文章系統(tǒng)介紹了當(dāng)前主流電池建模方法，包括等效電路模型（ECMs）、電化學(xué)模型（EMs）及數(shù)據(jù)驅(qū)動模型（DDMs），并對比了三類模型的基本原理、性能特點、適用場景與局限性。重點探討了數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，涵蓋傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)（如線性回歸、決策樹、支持向量機）與深度學(xué)習(xí)架構(gòu)（如FNNs、RNNs、LSTMs、自編碼器），并分析了強化學(xué)習(xí)在電池管理中的應(yīng)用潛力。

從技術(shù)原理、實現(xiàn)難點與工程應(yīng)用角度，文章對各類估算方法進(jìn)行了歸納，指出高精度SoC/SoH估算對電池性能優(yōu)化、行車安全增強及綠色交通發(fā)展具有重要意義。最后，總結(jié)了當(dāng)前技術(shù)進(jìn)展，提出了未來研究方向，為構(gòu)建更智能、更可靠的下一代BMS提供理論支持與實踐參考。

【研究背景】

電池包作為電動汽車的核心，承擔(dān)能量存儲任務(wù)，直接影響續(xù)航、動力及安全性能。近年來，電池材料與管理系統(tǒng)的創(chuàng)新顯著提升了整車效率，降低了碳排放。但電池壽命、穩(wěn)定性及狀態(tài)評估問題仍制約其普及。

電池性能衰退不僅影響使用體驗，還可能帶來安全隱患。因此，精準(zhǔn)評估其運行狀態(tài)、延緩老化、保障安全成為研究重點。其中，荷電狀態(tài)（SoC）與健康狀態(tài)（SoH）尤為關(guān)鍵。SoC反映當(dāng)前電量，是續(xù)航判斷依據(jù)；SoH體現(xiàn)電池整體健康狀況，是壽命與性能衰減的核心指標(biāo)。

本文綜述鋰離子電池SoC與SoH估算技術(shù)，探討其在電動汽車動力系統(tǒng)中的應(yīng)用與優(yōu)化路徑。通過分析現(xiàn)有方法的優(yōu)劣，旨在提升電池管理精度，延長使用壽命，推動綠色出行。

【詳細(xì)內(nèi)容】

1. 電池能量存儲系統(tǒng)（BESS）設(shè)計概述

電池能量存儲系統(tǒng)（BESS）是現(xiàn)代能源技術(shù)的核心，廣泛應(yīng)用于消費電子、電動汽車及智能電網(wǎng)等領(lǐng)域。在電動汽車中，BESS不僅提供動力支持，還充當(dāng)電網(wǎng)與車輛驅(qū)動系統(tǒng)之間的關(guān)鍵接口。

圖1：純電動汽車動力系統(tǒng)方框圖

電動汽車動力系統(tǒng)將電能高效轉(zhuǎn)化為機械能，驅(qū)動車輛行駛。其核心是電池能量存儲系統(tǒng)（BESS），用于儲存直流電能。電能通過充電連接器輸入電池，充電方式主要包括：

交流（AC）充電：通過車輛內(nèi)置或外部轉(zhuǎn)換器將交流電轉(zhuǎn)為直流電，適用于家庭和公共慢充。直流（DC）快速充電：由充電站直接供電，充電速度快，適合長途旅行。

系統(tǒng)支持雙向能量流動，實現(xiàn)“車輛到電網(wǎng)”（V2G）功能，使電動汽車可向電網(wǎng)回饋電能，提升電網(wǎng)穩(wěn)定性，并支持能源優(yōu)化管理。

BESS中的電能通過功率轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)為交流電，驅(qū)動電動馬達(dá)，再轉(zhuǎn)化為機械能提供車輪扭矩。機械傳動系統(tǒng)負(fù)責(zé)扭矩分配，提升操控性與牽引力。

電子控制單元（ECU）是系統(tǒng)“大腦”，接收駕駛員指令并協(xié)調(diào)各組件運作，確保駕駛流暢。儀表盤提供交互界面，顯示車輛狀態(tài)。

高效BESS由電池模塊與電池管理系統(tǒng)（BMS）組成，二者協(xié)同工作以保障安全、高效、長壽命運行。后續(xù)將深入探討其關(guān)鍵技術(shù)與設(shè)計優(yōu)化。

1.1 能量存儲技術(shù)：鋰離子電池的多元發(fā)展

電化學(xué)儲能技術(shù)，尤其是電池儲能，在現(xiàn)代能源系統(tǒng)中至關(guān)重要。充電時將電能轉(zhuǎn)化為化學(xué)能，放電時再轉(zhuǎn)回電能。鋰離子電池因高能量密度、長循環(huán)壽命和廣泛適用性，已成為主流技術(shù)。其工作原理是鋰離子在正負(fù)極間通過電解質(zhì)穿梭，實現(xiàn)高效能量存儲與釋放，適用于消費電子、電動汽車及電網(wǎng)儲能。

常見鋰離子電池類型包括：

鈷酸鋰（LCO）：能量密度高，安全性好，用于消費電子產(chǎn)品。錳酸鋰（LMO）：結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、內(nèi)阻低，適用于電動車如日產(chǎn)聆風(fēng)。磷酸鐵鋰（LFP）：熱穩(wěn)定性強，溫度適應(yīng)范圍廣，廣泛用于電動汽車和儲能。鎳鈷錳酸鋰（NMC）：能量與功率密度高，性能可調(diào)，是電動車主流選擇。鎳鈷鋁酸鋰（NCA）：高能量密度，特斯拉廣泛采用。鈦酸鋰（LTO）：壽命長、安全性高，適合快速充電和低溫應(yīng)用。

選擇電池時需考慮：

能量密度：決定續(xù)航或工作時間。功率密度：影響充放電速度。循環(huán)壽命：決定使用時長。往返效率：反映能量轉(zhuǎn)化損耗。成本：包括制造與維護(hù)。環(huán)境影響：涵蓋原材料、制造與回收。

儲能技術(shù)的發(fā)展對實現(xiàn)低碳、可持續(xù)能源系統(tǒng)至關(guān)重要。

1.2 電池管理系統(tǒng)（BMS）的核心職能與組件

電池管理系統(tǒng)（BMS）是確保電池組有效運行和延長其使用壽命的關(guān)鍵所在 。它通過一系列精密的控制技術(shù)來實現(xiàn)這一目標(biāo)，包括充放電控制、溫度管理以及對電芯電位、電流和電壓的實時監(jiān)測 。BMS由各種硬件和軟件組件構(gòu)成，這些組件協(xié)同工作，以高效地管理和監(jiān)測能量存儲系統(tǒng) 。

BMS硬件組件：

微控制器（Microcontrollers）：作為BMS的“大腦”，微控制器負(fù)責(zé)執(zhí)行用于監(jiān)測、控制和狀態(tài)估算的算法 。它們處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，并管理與其他節(jié)點（如ECU）的通信 。

電壓和溫度傳感器（Voltage and Temperature Sensors）：這些傳感器對于監(jiān)測電池的運行過程和評估其健康狀況至關(guān)重要 。它們實時追蹤單個電芯的電壓和整個電池包的整體溫度，確保電池在安全范圍內(nèi)運行并防止過熱。

電流傳感器（Current Sensors）：用于測量進(jìn)出電池的電流，從而實現(xiàn)可用電量的精確計算，并協(xié)助進(jìn)行有效且安全的充放電管理 。

通信接口（Communication Interfaces）：這些組件允許BMS與連接到能量存儲系統(tǒng)的其他系統(tǒng)進(jìn)行通信，例如通過CAN總線與車輛的ECU進(jìn)行數(shù)據(jù)交換 。

電芯均衡電路（Cell Balancing Circuits）：在電池包中，電芯之間可能存在制造差異或使用中的不一致性，導(dǎo)致充放電水平不均勻。電芯均衡電路有助于維持所有電芯之間電荷水平的均勻性，從而提升整體性能并延長電池壽命 。

安全電路（Safety Circuits）：這些電路旨在保護(hù)能量存儲系統(tǒng)和用戶，防止在運行條件下發(fā)生故障或危險事件，如過壓、欠壓、過流、過溫等 。

BMS軟件組件：

狀態(tài)估算算法（State Estimation Algorithms）：這些算法利用來自傳感器的數(shù)據(jù)來計算電池的各種狀態(tài)，包括SoC和SoH，是BMS進(jìn)行精確管理的基礎(chǔ) 。

熱管理軟件（Thermal Management Software）：該軟件通過控制冷卻系統(tǒng)或根據(jù)熱數(shù)據(jù)調(diào)整充電速率來調(diào)節(jié)電池溫度，確保電池在最佳工作條件下運行，從而防止因過熱或過冷導(dǎo)致的性能下降和壽命縮短 。

電芯均衡算法（Cell Balancing Algorithms）：與硬件均衡電路協(xié)同工作，這些算法確保電池包內(nèi)的所有電芯能夠均勻充放電，防止任何單個電芯過度工作或閑置，從而最大限度地發(fā)揮電池包的整體性能 。

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（Data Management Systems）：這些系統(tǒng)負(fù)責(zé)收集、存儲和分析電池的性能數(shù)據(jù)，為預(yù)測性維護(hù)提供支持，并向用戶提供電池狀態(tài)和健康狀況的實時洞察 。

充電控制軟件（Charging Control Software）：此組件管理充電過程，優(yōu)化充電速率，并確保電池充電過程的安全性和效率，以避免對電池造成損害 。

圖2：BMS方框圖（其中包含了硬件（橙色塊）和軟件（藍(lán)色塊）組件之間的協(xié)同關(guān)系）

開發(fā)BMS狀態(tài)估算算法需綜合考慮估算精度、計算復(fù)雜度、執(zhí)行時間和內(nèi)存使用等關(guān)鍵因素，以在嵌入式硬件上實現(xiàn)可行且高效的方案。在滿足BMS實時性要求的同時，需在性能與資源限制之間取得平衡。研究表明，提升算法復(fù)雜度可提高估算精度，但也帶來更高的計算需求，可能超出硬件能力或增加系統(tǒng)成本。因此，評估和驗證算法在實際應(yīng)用條件下的表現(xiàn)至關(guān)重要。已有研究提出系統(tǒng)框架，用于分析不同算法的優(yōu)劣，幫助根據(jù)具體應(yīng)用需求選擇最優(yōu)方案。

2 電池模型：揭示電池內(nèi)部世界的數(shù)學(xué)工具

電池建模在電池系統(tǒng)設(shè)計和優(yōu)化中至關(guān)重要，尤其在電動汽車應(yīng)用中。模型通過數(shù)學(xué)手段捕捉電池內(nèi)部復(fù)雜的電化學(xué)過程，其準(zhǔn)確性決定了對電池行為的預(yù)測能力，有助于延長壽命、提升性能與安全性。

目前主要有三類模型：等效電路模型（ECMs）、電化學(xué)模型（EMs）和機器學(xué)習(xí)模型（MLMs或DDMs），它們以不同方式預(yù)測電池動態(tài)行為。

2.1 等效電路模型（ECMs）

ECMs通過電阻、電容和電壓源等電路元件模擬電池內(nèi)部電化學(xué)過程。模型參數(shù)隨電池狀態(tài)（如SoC、SoH、溫度、電流）變化，需在模型復(fù)雜性與準(zhǔn)確性之間取得平衡。

2.1.1 N-時間常數(shù)模型

該模型通過受控電壓源（OCV）表示電池電壓與剩余電荷關(guān)系，電阻R0代表總電阻，RC回路模擬電池非線性動態(tài)行為?；芈窋?shù)量決定模型復(fù)雜度與精度。

圖3：N-時間常數(shù)模型示意圖

在N-時間模型中，某些配置比其他配置更復(fù)雜，并且它們已變得如此重要以至于被明確識別：

Rint模型（0-時間模型）：這是第一個被提出且最簡單的ECM，由OCV和內(nèi)阻組成 。該模型不考慮動態(tài)效應(yīng)，因此被歸類為0-時間模型，其精度較低，適用于簡單應(yīng)用 。

戴維南模型（Thevenin Model，1-時間模型）：Rint模型的首次演變引入了一個RC回路與內(nèi)阻和OCV串聯(lián)，從而形成了戴維南模型。這是首次嘗試通過單個時間常數(shù)來近似電芯的動態(tài)演變 。

雙極化模型（Dual Polarization Model，2-時間模型）：由于單個時間常數(shù)無法令人滿意地近似電芯典型的非線性行為，因此提出了一種通過雙回路（2-時間模型）來結(jié)合演化現(xiàn)象的模型 。

更復(fù)雜的N-時間模型：通過增加定義數(shù)量的串聯(lián)RC回路來增加模型的復(fù)雜性，可以捕獲一系列演化現(xiàn)象，這些現(xiàn)象在適當(dāng)縮放后可以有效地用于更好地表示電芯動態(tài)（N-時間模型） 。

2.1.2 蘭德爾斯模型（Randles Model）

本節(jié)介紹的ECMs并未考慮電池在靜置期間的自放電現(xiàn)象，而這是一種表征電芯的關(guān)鍵現(xiàn)象 。在之前的模型中，電芯電壓最初是從一個受控發(fā)電機導(dǎo)出的，其中OCV僅是荷電狀態(tài)的函數(shù) 。然而，荷電狀態(tài)反過來也是時間的函數(shù)，它必須考慮電芯在靜置階段的容量損失 。出于這個原因，有必要修改N-時間模型以適應(yīng)這種次要但可觀察的現(xiàn)象 。

蘭德爾斯電路（如圖4所示）是第一個同時評估自放電效應(yīng)的集總參數(shù)電路模型 。用于包含這種現(xiàn)象的方法涉及一個電容Cb，它具有非常大的電容，因為它必須存儲與電芯相等的能量；以及一個并聯(lián)的電阻Rd，其值決定了電芯的自放電速率 。鋰離子電芯的典型Rd值為70 kΩ 。

圖4：蘭德爾斯模型示意圖

2.1.3 PNGV模型

PNGV模型是一種考慮放電時電壓下降的電池模型，包含OCV、內(nèi)阻R0、RC回路及一個與OCV串聯(lián)的電容CB。該電容用于量化電壓隨電流變化的情況，其值等于每安培電流引起的電壓降。

圖5：PNGV模型示意圖

2.2 電化學(xué)模型（EMs）

電化學(xué)模型用于描述電池內(nèi)部的微觀化學(xué)反應(yīng)，相比等效電路模型更為復(fù)雜，常見類型包括DFN、SPM和ESPM。

2.2.1 Doyle-Fuller-Newman模型（DFN或P2D）

DFN模型通過偏微分方程描述鋰離子在充放電過程中的動態(tài)行為，涵蓋電解質(zhì)擴散、反應(yīng)動力學(xué)、電荷與物質(zhì)守恒。其為偽二維模型，分別沿顆粒半徑和電極厚度方向建模，將電池分為負(fù)極、隔膜和正極三部分。模型參數(shù)物理意義明確，適合深入研究電池內(nèi)部狀態(tài)，但計算復(fù)雜度高，依賴大量參數(shù)識別，易出現(xiàn)過擬合。

圖6：DFN模型示意圖

2.2.2 單顆粒模型（SPM）

SPM為DFN的簡化版本，忽略電解質(zhì)細(xì)節(jié)，假設(shè)液相濃度均勻、固相電勢均勻，從而大幅降低計算復(fù)雜度。適用于控制與實時應(yīng)用，如鋰離子濃度監(jiān)測。雖簡化較多，仍保留熱效應(yīng)影響。其局限在于僅適用于低電流密度和高電解質(zhì)電導(dǎo)率。

圖7：SPM模型示意圖

3 電池狀態(tài)估算方法概述

SoC與SoH的準(zhǔn)確估算對電池管理系統(tǒng)（BMS）至關(guān)重要，方法選擇需考慮精度、成本與實時性。

3.1 傳統(tǒng)方法

安時積分法：通過電流積分計算SoC，計算簡單但易受測量誤差影響，難以估算SoH。查表法：依賴預(yù)設(shè)表格映射電壓、溫度等參數(shù)至SoC，精度受限于校準(zhǔn)質(zhì)量與電池老化變化。

3.2 基于模型的方法

卡爾曼濾波算法：包括EKF、UKF等，適用于動態(tài)條件，具備良好精度與計算效率。基于ECM的觀測器：如PI觀測器，計算負(fù)擔(dān)低，適合低成本系統(tǒng)。單顆粒模型（SPM）：物理建模更準(zhǔn)確，但計算復(fù)雜，需簡化為ODE以提升效率。

3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動方法

黑箱建模：通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，捕捉復(fù)雜輸入輸出關(guān)系，實現(xiàn)SoC/SoH估算。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)：如線性回歸、決策樹、KNN等，適用于特定場景，但建模能力有限。高級機器學(xué)習(xí)：如SVM、隨機森林、GPR、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等，具備高預(yù)測精度與不確定性建模能力。深度學(xué)習(xí)：ANN、FNN、RNN、LSTM等模型可建模復(fù)雜非線性關(guān)系，適用于時間序列預(yù)測與異常檢測。

3.4 強化學(xué)習(xí)應(yīng)用

強化學(xué)習(xí)（RL）通過優(yōu)化策略，提升充放電控制性能，延長電池壽命，適應(yīng)多種操作條件。

SoC和SoH估算方法對比

選擇合適的SoC和SoH估算方法對電池管理系統(tǒng)（BMS）的性能、可靠性及成本至關(guān)重要。根據(jù)精度、成本和實時性需求，可優(yōu)化方法選擇以實現(xiàn)最佳估算效果。

安時積分法計算簡單，但依賴初始SoC校準(zhǔn)和電流測量精度，誤差易累積，且無法直接估算SoH。

查表法實現(xiàn)簡便，但依賴預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)完整性，適應(yīng)性較差。

基于模型的方法（如EKF、UKF、SPM）精度高，能反映電池內(nèi)部狀態(tài)，但對模型參數(shù)敏感，計算開銷大，且需應(yīng)對老化帶來的參數(shù)變化。

數(shù)據(jù)驅(qū)動方法（包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)）無需復(fù)雜模型，適合非線性動態(tài)，精度隨數(shù)據(jù)增長提升，但依賴大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，泛化能力有限，尤其深度學(xué)習(xí)對計算資源要求較高。

混合方法結(jié)合物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)，兼顧精度與魯棒性，適用于復(fù)雜多變工況。

實際應(yīng)用中，需根據(jù)系統(tǒng)性能、計算能力、成本與精度要求選擇合適方法。低成本場景可用安時積分，高要求場景則傾向模型驅(qū)動或混合方法。

5 結(jié)論

本文系統(tǒng)探討了電動汽車鋰離子電池SoC與SoH的估算方法，從傳統(tǒng)安時積分法、基于模型的卡爾曼濾波，到先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)技術(shù)。分析了各類方法的原理、優(yōu)勢與局限，強調(diào)高精度估算對電池安全、性能優(yōu)化和壽命延長的重要性。

精準(zhǔn)的SoC/SoH估算不僅保障電池管理系統(tǒng)高效運行，也提升電動汽車的可靠性、續(xù)航準(zhǔn)確性和用戶信心，同時為電池梯次利用提供數(shù)據(jù)支持。隨著市場發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，對更準(zhǔn)確、更魯棒的估算方法的需求將持續(xù)增長。

未來發(fā)展方向包括：

多源數(shù)據(jù)融合與傳感器創(chuàng)新：結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)與物理、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，構(gòu)建更精確的電池數(shù)字孿生模型。智能自適應(yīng)算法：開發(fā)能實時更新參數(shù)、適應(yīng)電池老化的算法，強化學(xué)習(xí)有望實現(xiàn)最優(yōu)管理策略。邊緣與云計算協(xié)同：實現(xiàn)低延遲實時估算與云端模型優(yōu)化的統(tǒng)一框架。多物理場耦合建模：整合熱、機械與老化效應(yīng)，提升模型真實度。標(biāo)準(zhǔn)化平臺建設(shè)：推動統(tǒng)一測試標(biāo)準(zhǔn)與開放驗證平臺，促進(jìn)技術(shù)比較與應(yīng)用落地。

綜上，SoC/SoH估算技術(shù)正向多學(xué)科融合、智能化、集成化演進(jìn)，其發(fā)展將顯著提升電動汽車性能與安全性，助力構(gòu)建清潔高效的未來交通體系。

*核心數(shù)據(jù)引自：Dannier et al., Li-Ion Batteries for EV Applications, 2025*

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