锂电池组的安全管理-SOC

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     SOC(State of Charge, 荷电状态)，也就是电池的剩余电量的百分比。
     这个参数有两个含义：针对电池单体，或是针对电池组。
     单体SOC估算准了，可以用于调整电池组的均衡状态，使各节电池的状态保持一致；电池组SOC估算准了，可以正确显示剩余电量，提高用户体验。
对SOC的估算方法有这么几种：


直接测量电压


电池在充电和放电过程中电动势与SOC的关系大多是个单调函数，测量电动势就可以得到对应的SOC

这是锰酸锂电池的充放电曲线，电压有着明显的变化过程。
但是这个办法有比较明显的缺陷：
     1是这里的曲线本质是描述的电动势，当有电流流动的时候，电池内阻会使测得的电压偏离电动势，产生误差，电流越大偏差越大
    2是世界上还有这样的奇葩电池
磷酸铁锂电池在充放电过程中，有一大段基本是处于电压不变的状态，接近于单值函数，电压测得再准也对应不到SOC
所以为了提高准确度，产生了第2种方法：


积分法(安时法)

     因为能量是守恒的，电池充了多少电量就能放出多少电量。把充电功率对时间积分就能得到充电电量，反过来放电功率对时间积分就得到了放电电量
这个办法在商用电动汽车上用的比较多。但是还是存在问题：
涉及到的测量参数太多——尤其是初始SOC还需要估算，会产生明显的累积误差
对电压电流等关键参数的测量准确度要求极高
不同充放电速率下，电池内阻的影响没有应对办法
电池会逐渐老化，自身容量会发生变化


于是又有了第3种方法：


内阻法


电池内阻比较难以直接测量，而且还会随着SOC、温度、放电速率等因素而变化。但是内阻跟SOC大体上还是存在一定的对应关系。直流测算内阻的方法是瞬间改变电流，测量电压，电压变化量与电流变化量的比值就是电池内阻。
内阻法的复杂程度很高，实际应用不算太多。


     在简单地BMS中，测电压估算SOC的居多；电动汽车中多会增加积分运算；在比较高级的应用中，为了提高SOC的估算精度，还引入了卡尔曼滤波、神经网络等方法，可以对实际工况有一定的自适应能力。


     跟SOC相对应还有个DOD(Depth of Discharge，放电深度)。这个参数说的是已经放出的电量与总容量的百分比，可以用于BMS对电池实际容量进行修正。与SOC不同的一点是，DOD是可以超过100%的。

gaoyang9992006

受教了。