SOC是电池内剩余电荷的可用状态，能够准确估算出电池电池剩余电量是进行动力电池均衡控制的基础，是电动汽车电池管理系统中的关键技术，电池SOC的估计受很多外界因素的影响，因此很难非常精确的估算出电池SOC。本文对动力电池模型，SOC估算方法进行了研究，分析了各种估算方法的原理、优缺点及目前实际应用的情况等。
标签：均衡控制；剩余电量；SOC估计
1 SOC定义
电池荷电状态是电池的重要参数，是电池内剩余电荷的可用状态，它表明剩余容量与总容量的比值，其表达式为[1]，
（1）
其中，为电池该时刻剩余电量；为电池总容量。
2 SOC影响因素分析
2.1 充放电率
不同的充放电率，电池放出或者充入的电量是有差异的，电池放电率增加，电池可用容量下降；而充电率增加，可用容量上升。
2.2 温度
电池内部化学物质的活性随温度的变化而变化，同时，温度降低会导致电池内阻增加；而温度过高会减少电池内部的化学物质，从而导致丧失电池部分容量。
2.3 自放电率
电池由于其内部的化学反应而普遍存在着自放电的情况。该现象会导致电池损失部分容量，自放电率越高，损失的容量越严重。
2.4 老化程度
电池随充放电次数的增加，其内部的化学物质反应也越来越充分，在相同条件下，电池的总容量迅速增加。当电池达到一定的充放电次数，电池的可用容量便会出现下降。当电池充放
电次数达到其循环寿命时，电池的可用容量开始迅速降低。
3 动力电池性能模型
为准确估计电池SOC，需建立合适的电池模型。动力电池性能模型一般可分为简化的电化学模型及等效电路模型等。
3.1 电化学模型
电化学模型以电化学理论为基础，通过数学方法对电池内部的反应情况进行描述。但该模型较为复杂，难以应用到电动汽车上，因此对其进行简化，得到简化的电化学模型。
3.2 等效电路模型
等效电路模型以电池工作原理为基础，适用于多种电池。由于该模型能够用数学模型解析表达，物理意义清晰，因此较为广泛的应用在电动汽车上。常见的等效电路模型有内阻模型、Thevenin模型、PNGV模型及RC模型。
（1）内阻模型。模型包括电压源（）及内阻R，该模型可以反映出充放电过程中电池各变量
间的关系。
（2）Thevenin模型。模型通过理想电压源对电池开路电压进行描述，通过一个串联电阻以及一个RC电路对电池瞬时响应进行预测。
（3） PNGV模型。《FreedomCAR电池实验手写》也将其称为FreedomCAR[2]。该模型通过新增电容对开路电压的变化进行描述。电池充放电过程中，由于电流的累积而引起SOC的变化，进而导致了开路电压的变化，这都体现在新增电容电压变化。
（4）RC模型。RC模型包括2个电容和3个电阻。其中一个为大电容，用以描述电池储能最大容量。另一个是小电容，对电池电极的表面效应进行描述。三个电阻分别为端电阻、终止电阻及容性电阻。各模型对比如表1所示。
4 SOC估算方法
目前，SOC估算精度也受到越来越多的重视，常见的估算方法通常包括：如开路电压法、安时积分法、神经网络法等。这些估算方法的适用范围各不相同，各SOC估计算法的种类特点如表2所示。
放电试验法及线性模型法不适合实际应用到电动汽车。若独立进行开路电压法，得到的估计结果不够准确，而安时积分法存在无法确定初始值及误差累积的缺点。目前，许多研究人员采用的是安时积分法结合开路电压法辅助修正初始值的方法，但还是未能较好的降低累计误差，存在一定局限性。
5 分析总结
SOC估算是电动汽车的一项关键技术，而实际应用到电动汽车中的SOC估算方法都是基于传统方法，目前电池管理系统中的SOC估算技术还不够成熟，SOC估算依旧是未来的研究热点。对于动力电池电量估算大多需从以下几方面进行改善：
（1）进行更多实验，建立更加丰富的数据库，同时引入更加精准的电池模型，针对不同影响因素，建立出更加广泛适用于各种类电池的通用模型；
（2）通过提高硬件方面的技术来提高电流、电压等的测量精度， 综合各种估算方法，对各阶段SOC值进行校正，提高估算精度；
（3）现在虽然已出现一些较为精确的SOC估算方法，但仍都需要通过实车的验证，从而进
而实现SOC的实时监测。
参考文献：
[1]彭金春，陈全世.电动汽车铅酸电池充放电过程建模[J].汽车技术，1997.
[2]United State Idaho National Engineering&Environmental Laboratory.FreedomCAR Battery Test Manual for Power Assist Hybird Electric Vehicles[M/OL]，2003.
天津电动汽车天津职业技术师范大学研究生创新基金资助
作者简介：李晓霖（1990-），女，硕士研究生。
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