鋰離子電池SOC詳解和SOH詳解

1、鋰離子電池SOC 詳解和 SOH 詳解SOC 狀態(tài)對鋰離子電池的影響。鋰離子電池狀態(tài)包括電池溫度、SOC、SOH、SOS、SOF 及 SOE。為了充分發(fā)揮電池系統(tǒng)的動力性能、提高其使用的安全性、防止電池過充和過放，延長電池的使用壽命、優(yōu)化駕駛和提高電動汽車的使用性能，BMS 系統(tǒng)就要對鋰離子電池的荷電狀態(tài)即 SOC 進行準確估算。SOC 是用來描述電池使用過程中可充入和放出容量的重要參數(shù)。鋰離子電池 SOC 和 SOH 是什么意思？SOC 指荷電狀態(tài)，也叫剩余電量，代表的是電池使用一段時間或長期擱置不用后的剩余容量與其完全充電狀態(tài)的容量的比值，常用百分數(shù)表示。其取值范圍為 01， 當 SOC=

2、0 時表示電池放電完全，當 SOC=1 時表示電池完全充滿。鋰離子電池 SOC 不能直接測量，只能通過電池端電壓、充放電電流及內阻等參數(shù)來估算其大小。而這些參數(shù)還會受到電池老化、環(huán)境溫度變化及汽車行駛狀態(tài)等多種不確定因素的影響，因此準確的 SOC 估計已成為電動汽車發(fā)展中亟待解決的問題。SOH 是指蓄電池容量、健康度、性能狀態(tài)，簡單的說是電池使用一段時間后性能參數(shù)與標稱參數(shù)的比值，新出廠電池為 100%，完全報廢為 0%。是電池從滿充狀態(tài)下以一定的倍率放電到截止電壓所放出的容量與其所對應的標稱容量的比值，簡單的理解為電池的極限容量大小。電池的內阻與 SOH 存在一定的關系。SOH 越低，鋰離子

3、電池內阻越大，通過檢測電壓、電流、溫度等數(shù)據(jù)，間接計算出電池的內阻值， 然后根據(jù) SOH 與電池內阻的關系計算求得 SOH。但是電池的內阻在 SOH 變化范圍不大時變化不明顯，而當電池老化嚴重時電阻值的變化較大，因而該方法在 SOH 變化較小時，測量的誤差會較大SOC 狀態(tài)對鋰離子電池的影響1、鋰離子電池的循環(huán)壽命與 SOC 的變化規(guī)律與預期一致，均是隨之著 SOC 的降低， 循環(huán)壽命顯著提升。2、SOC 是 BMS 中最重要的參數(shù)，涉及到 BMS 其他所有運行工作，所以 SOC 的精度和魯棒性極其重要。假如沒有精確的 SOC，BMS 就無法正常工作，電池會經(jīng)常處于被保護狀態(tài)，電池的使用壽命也

4、因此會有所縮短。精度越高有關相同容量的電池，可以有更高的續(xù)航里程。3、鋰離子電池在發(fā)生熱失控過程中有相當一部分的熱量來自于電池存儲的電能， 通常 SOC 狀態(tài)較高時還會導致正負極材料的反應活性升高和熱穩(wěn)定性的下降，因此鋰離子電池的 SOC 狀態(tài)關于鋰離子電池在濫用條件下的安全性具有至關重要的影響。4、不同的溫度和不同 SOC 對鋰離子電池的存儲影響各不相同，55對鋰離子電池的容量衰減影響最大，而0%和100%SOC 均不是最有利電池性能發(fā)揮的最佳荷電狀態(tài)， 綜合各種因素考察了磷酸鐵鋰離子電池的最佳存儲條件。以上就是鋰離子電池 SOC 和 SOH 的含義以及 SOC 狀態(tài)對鋰離子電池的影響。鋰離

5、子電池的老化是一個長期漸變的過程，電池的健康狀態(tài)受溫度、電流倍率、截止電壓等多種因素影響。電池健康狀態(tài)評估對電池的使用、維護和經(jīng)濟性分析具有指導意義，然后電池的健康狀態(tài)評估缺少針對性的整理和總結。鋰電池 SOC 是什么意思？磷酸鐵鋰電池 SOC 研究。鋰電池的 SOC，即電池的剩余電量，也稱為荷電狀態(tài)。對磷酸鐵鋰電池 SOC 的準確估算，既是電動汽車估算續(xù)航里程最基本的要求，又是提升電池利用效率和安全性能的基本保證。鋰電池 SOC 是什么意思？BMS 的主要任務是檢測電池工作情況、估算電池 SOC、電池健康狀況，完成熱管理、充放電控制、CAN 通信、均衡檢測、故障診斷和液晶顯示等功能。SOC

6、定義有多種多樣。目前在國際上比較統(tǒng)一的是從容量的角度給予定義，即荷電狀態(tài) SOC 表示磷酸鐵鋰電池的剩余容量，其在數(shù)值上等于電池剩余容量與額定容量的比值。鋰電池的 SOC(荷電狀態(tài))簡單的說就是電池還剩下多少電；SOC 是 BMS 中最重要的參數(shù)，因為其他一切都是以 SOC 為基礎的，所以它的精度和健壯性極其重要。如果沒有精確的 SOC，加再多的保護功能也無法使 BMS 正常工作，因為鋰電池會經(jīng)常處于被保護狀態(tài)，更無法延長電池的壽命。SOC 的估算精度也是十分重要的。精度越高，對于相同容量的鋰電池，可以有更高的續(xù)航里程。所以，高精度的 SOC 估算可以有效地降低所需要的鋰電池成本。SOC 作為

7、充放電的重要閾值，對鋰電池包起到調節(jié)和保護作用。從定義看，直接決定 SOC 數(shù)值的是兩個參數(shù)，鋰電池的最大可用容量和當前電量。從各種算法都要用到的參數(shù)看，電池端電壓和回路電流是最重要的測量參數(shù)。磷酸鐵鋰電池 SOC 研究隨著電動汽車的發(fā)展，電池管理系統(tǒng) BMS 也達到了廣泛應用。為了充分發(fā)揮電池系統(tǒng)的動力性能、提高其使用的安全性、防止電池過充和過放，延長電池的使用壽命、優(yōu)化駕駛和提高電動汽車的使用性能，BMS 系統(tǒng)就要對電池的荷電狀態(tài)即 SOC 進行準確估算。SOC 是用來描述磷酸鐵鋰電池使用過程中可充和讓放出容量的重要參數(shù)。由于磷酸鐵鋰電池的 SOC 與很多因素相關(如溫度、極化效應、電池壽

8、命等)，而且具有很強的非線性，若要提高 SOC 估算的精度，需要在測量方法、電池模型和估算算法等方面進行深入研究。國內外普遍采用的方法有：放電試驗法、安時法、開路電壓法、內阻法、卡爾曼濾波法、線性模型法和神經(jīng)網(wǎng)絡法等。磷酸鐵鋰電池寬的電壓平臺和嚴重的兩端極化不利于 SOC 的估算,但電池的 SOC 對電池組不一致性和壽命有著重要的影響。磷酸鐵鋰電池的循環(huán)壽命與 SOC 的變化規(guī)律與預期一致,均是隨之著 SOC 的降低,循環(huán)壽命顯著提升。電池中 SOC 是什么意思，什么公式表示？SOC 是指電池的荷電狀態(tài)，也就是指電池中剩余電荷的可用狀態(tài)，公式是：SOC=（電池中剩余的電荷余量/電池的額定電荷容

9、量）x 8%。一、SOC 的定義SOC(State ofcharge)，即荷電狀態(tài)，用來反映電池的剩余容量，其數(shù)值上定義為剩余容量占電池容量的比值，常用百分數(shù)表示。其取值范圍為 01，當 SOC=0 時表示電池放電完全，當 SOC=1 時表示電池完全充滿。電池 SOC 不能直接測量，只能通過電池端電壓、充放電電流及內阻等參數(shù)來估算其大小。而這些參數(shù)還會受到電池老化、環(huán)境溫度變化及汽車行駛狀態(tài)等多種不確定因素的影響，因此準確的 SOC 估計已成為電動汽車發(fā)展中亟待解決的問題。二、SOC 的影響因素及特征參數(shù)三、SOC 的估算方法概述準確估算電池 SOC，一方面來源于電動汽車的要求，從充分發(fā)揮電池

10、能力和提高安全性兩個角度對電池進行高效管理；另一方面，電動汽車電池在使用過程中表現(xiàn)的高度非線性，使準確估計 SOC 具有很大難度。兩方面的結合，使得電動汽車電池 SOC 估算方法的選擇尤為重要。電動知家梳理用來估算 SOC 的方法已經(jīng)出現(xiàn)了很多種，既有傳統(tǒng)的放電試驗法、安時計量法、電池內阻法、開路電壓法、負載電壓法，也有較為創(chuàng)新的 Kalman 濾波法、模糊邏輯理論法和神經(jīng)網(wǎng)絡法等，各種估算方法都有自己的優(yōu)缺點。SOC 的估算方法估算策方法優(yōu)點缺點放電實驗法準確、可靠須中斷，時間長安時計量法計算簡單不夠準確開路電壓法在數(shù)值上接近電池電動勢需長時間靜置內阻法與 SOC 關系密切測量困難線性模型法

11、模型簡單不夠準確卡爾曼濾波法適合非線性模型需準確的模型算法神經(jīng)網(wǎng)絡法精度比較高需大量訓練方法和數(shù)據(jù)四、SOC 主要估算方法解析放電試驗法放電試驗法是將目標電池進行持續(xù)的恒流放電直到電池的截止電壓，將此放電過程所用的時間乘以放電電流的大小值，即作為電池的剩余容量。該方法一般作為電池SOC 估算的標定方法或者用在蓄電池的后期維護工作上，在不知道電池SOC值的情況下采用此方法，相對簡單、可靠，并且結果也比較準確，同時對不同種類的蓄電池都有效。但是放電試驗法也存在兩點不足：第一，該方法的試驗過程需要花費大量的時間；第二，使用此方法時需要將目標電池從電動汽車上取下，因此該方法不能用來計算處于工作狀態(tài)下的

12、動力電池。安時計量法安時計量法（ampere hour，簡稱AH ），又稱電流積分法，安時積分法，安時計量法的原理是將電池在不同電流下的放電電量等價為某個具體電流下的放電電量，其主要思想是Peukert 方程。由此，得到以下等效放電電量公式：安時計量法計算電池SOC是相對較簡單的方法，該方法只是關注該系統(tǒng)的外部特征， 在電量估算過程中，只關心流進和流出電池的電量。安時計量法采用積分法實時計算電池充入與放出的容量，通過長時間記錄與計算電池的電量，最終可得到電池在某一時刻所剩余電量。該方法容易實現(xiàn)，但由于沒有從電池內部得到電池SOC與充放電電量的關系，只是記錄充放電電量，從而會導致電池SOC累計誤

13、差，結果精度較低，而且該方法不能確定電池的初始值。綜合考慮電池SOC 的影響因素，進行電量補償，可以適當提高安時計量法的精度。開路電壓法開路電壓法是根據(jù)電池的開路電壓（OpenCircuitVoltage，OCV ）與電池內部鋰離子濃度之間的變化關系，間接地擬合出它與電池 SOC 之間的一一對應關系。在進行實際操作時，需要將電池充滿電量后以固定的放電倍率（一般取 1C）進行放電，直到電池的截止電壓時停止放電，根據(jù)該放電過程獲得 OCV 與 SOC 之間的關系曲線。當電池處于實際工作狀態(tài)時便能根據(jù)電池兩端的電壓值，通過查找 OCV-SOC 關系表得到當前的電池 SOC。盡管該方法對各種蓄電池都有

14、效，但也存在自身缺陷：首先，測量 OCV 前必須將目標電池靜置1h以上，從而使電池內部電解質均勻分布以便獲得穩(wěn)定的端電壓；其次，電池處于不同溫度或不同壽命時期時，盡管開路電壓一樣，但實際上的 SOC 可能差別較大，長期使用該方法其測量結果并不能保證完全準確。因此，開路電壓法與放電試驗法一樣，并不適用于運行中的電池 SOC 估算。內阻法內阻測量法是用不同頻率的交流電激勵電池，測量電池內部交流電阻，并通過建立的計算模型得到SOC 估計值。該方法測量得到的電池荷電狀態(tài)反映了電池在某特定恒流放電條件下的 SOC 值。由于電池 SOC 和內阻不存在一一對應的關系，不可能用一個數(shù)學來準確建模。所以，該方法

15、很少使用于電動汽車。線性模型法線性模型法原理是基于SOC的變化量、 電流、 電壓和上一個時間點SOC值， 建立的線性模型，這種 模型適用于低電流、SOC緩變的情況，對測量誤差和錯誤的初 始條件，有很高的魯棒性。線性模型理論上可應用于各種類型 和在不同老化階段的電池， 但目前只在鉛酸電池上有實際應 用， 由于變化的SOC與電流、 電壓的關系式不具有通用性， 所 以在其他電池上的適用性及變電流情況的估計效果要進一步 研究?？柭鼮V波法卡爾曼濾波法是建立在安時積分法的基礎之上的?？柭鼮V波法的主要思想，是對動力系統(tǒng)的狀態(tài)做出最小方差意義上的最優(yōu)估計。該方法應用于電池 SOC 估計，電池被視為一動力系

16、統(tǒng)，荷電狀態(tài)為系統(tǒng)的一個內部狀態(tài)。該算法的本質在于可以根據(jù)最小均方差原則，對復雜動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)做出最優(yōu)化估計。非線性的動態(tài)系統(tǒng)在卡爾曼濾波法中會被線性化成系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型，在實際應用時系統(tǒng)根據(jù)前一時刻的估算值與當前時刻的觀測值對需要求取的狀態(tài)變量進行更新，遵循“預測實測修正”的模式，消除系統(tǒng)隨機存在的偏差與干擾。由于 Kalman 濾波法不僅能夠修正系統(tǒng)初始誤差，還能有效地抑制系統(tǒng)噪聲，因此在運行工況非常復雜的電動汽車動力電池的 SOC 估算中，具有顯著的應用價值。不過該方法同樣存在兩點缺陷：其一，Kalman 濾波法估算 SOC 的精度很大程度上取決于電池模型的準確程度，工作特性本身就呈高

17、度非線性化的動力電池，在 Kalman 濾波法中經(jīng)過線性化處理后難免存在誤差，如果模型建立得不夠準確，其估算的結果也并不一定可靠；其二，該方法涉及的算法非常復雜，計算量極大，所需要的計算周期較長，需要需高運算能力的單片機。神經(jīng)網(wǎng)絡法神經(jīng)網(wǎng)絡法是模擬人腦及其神經(jīng)元用以處理非線性系統(tǒng)的新型算法，無需深入研究電池的內部結構，只需提前從目標電池中提取出大量符合其工作特性的輸入與輸出樣本， 并將其輸入到使用該方法所建立系統(tǒng)中，就能獲得運行中的 SOC 值。該方法后期處理相對簡單，即能有效避免 Kalman 濾波法中需要將電池模型作線性化處理后帶來的誤差，又能實時地獲取電池的動態(tài)參數(shù)。但是神經(jīng)網(wǎng)絡法的前期

18、工作量比較大，需要提取大量且全面的目標樣本數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行訓練，所輸入的訓練數(shù)據(jù)和訓練的方式方法在很大程度上都會影響 SOC 的估計精度。此外，在電池溫度、自放電率和電池老化程度不統(tǒng)一等因素的復雜作用下，長期使用該方法估算同一組電池的 SOC 值，其準確性也會大打折扣。因此，在動力電池的 SOC 估算工作中該方法并不多見。其他方法近年來，SOC的各種估算方法層出不窮，如支持向量回歸法、模糊邏輯算法、 “離線計算、 在線查表”的模糊控制方法、分析法等等。五、總結在實際的電動汽車中用于估算 SOC 的方法都是基于傳統(tǒng)方法， 即在安時積分的基礎上加入一些影響因子的校正，其缺點是 SOC 的估算結果存在很大的誤差，目前應用于電池管理