电动汽车须要安好、高效的电池动作动力开头。锂电池由于其处事电压安定、能量密度和充电效劳高、自放电率低、没有回顾性、运用寿命长等好处被用作新一代电动汽车理思的动力源。若何达成电池盈利电量简直实估算对提升锂电池的最大运用率、一向优化电池本领旨趣庞大。正在电动汽车的探求与斥地中，确实地预测电池的ＳＯＣ对阐扬电动汽车的最佳机能、预测电动车的续驶里程有着至闭厉重的效率。然而锂电池的荷电状况不行直接测出，并且受充放电的速度、电池的老化水准、电池的内阻等诸众要素的影响，使其准确敏捷的衡量具有必定难度。正在阅读了洪量干系文献的基本上，文中归纳分析了目前锂电池荷电状况的少许要紧预测门径，并对种种门径的优过失举行了斗劲。

SOC即State of Charge，指电池的荷电状况。从电量、能量等差别的角度，SOC有众种差别的界说式样。美国先辈电池笼络会（USABC）界说的SOC被寻常采用，即电池正在必定的放电倍率下，盈利电量与相像条款下额定容量的比值。相应的阴谋公式为：

式中，Qm为电池服从恒定的电流I举行放电时的最大放电容量；Ｑ(In)为正在t年光里，模范的放电电流I下电池所开释的电量。

二、锂电池荷电状况预测门径锂电池的荷电状况是电池照料体例的厉重参数之一，也是一共汽车的充放电限度政策和电池平衡处事的凭借。然而因为锂电池自身布局的杂乱性，其荷电状况不行通过直接衡量取得，仅能按照电池的某些外特质，如电池的内阻、开途电压、温度、电流等干系参数，运用干系的特质弧线或阴谋公式达成对荷电状况的预测处事。

锂电池的荷电状况估算瑕瑜线性的，目前常用的门径要紧有放电试验法、开途电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法、神经搜集法等。

放电试验法的道理是：以恒定的电流使电池处于不间断的放电状况，当放电来到截止电压时对所放电量举行阴谋。放电电量值为放电时所采用的恒定电流值与放电年光的乘积值。放电试验法时常正在试验室条款下估算电池的荷电状况，而且目前很众电池厂商也采用放电法举行电池的测试。

它的明显好处是门径粗略，估算精度也相对较高。其过失也很特出：弗成能带负载衡量，须要占用洪量的衡量年光，而且放电衡量时，务必停止电池之行进行的处事，使电池置于脱机状况，因而不行正在线衡量。行驶中的电动汽车电池继续处于处事状况，其放电电流并不恒定，此法不实用。但放电试验法可正在电池检修和参数模子简直定中运用。

2 开途电压法电池长年光充实静置后的各项参数相对褂讪，此时的开途电压与电池荷电状况间的函数干系也是相对照较褂讪的。若思得到电池的荷电状况值，只需测得电池两头的开途电压，并对比OCV-SOC弧线来获取相应音信。开途电压法的好处是操作粗略，只需衡量开途电压值对比特质弧线图即可得到荷电状况值。然而其过失有良众：最先此门径要思得到确实值，务必使电池电压处于相对褂讪状况，但电池往往须要长年光的静置，方可处于此状况，从而无法知足及时监测条件，往往运用于电动汽车长年光的驻车时。

当电池充放电比率差别的景况下，因为电流的动摇会使电池开途电压发作转折，从而导致电池组的开途电压差别等，使得预测的盈利电量与电池本质盈利电量发作较大偏向。

安时积分法不思考电池内部的效率机理，按照体例的某些外部特色，如电流、年光、温度积蓄等，通过对年光和电流举行积分，有时还会加上某些积蓄系数，来阴谋流入流出电池的总电量，从而估算电池的荷电状况。目前安时积分法正在电池照料体例中被寻常运用。安时积分法的阴谋公式如下：

式中，SOC0是电池电荷状况的初始电量值；CE是电池的额定容量；I(t)为电池正在t时候的充放电电流；t为充放电的年光；η为充放电效劳系数，又被称作库伦效劳系数，代表了充放电经过中电池内部的电量耗散，凡是以充电放电的倍率和温度厘正系数为主。

安时积分法的好处是受电池本身景况的局部相对较小，阴谋门径粗略、牢靠，可能对电池的荷电状况举行及时的估算。其过失是因为安时计量法正在限度中属于开环的检测，倘使电流的搜集精度不高，给定的初始荷电状况有必定偏差，伴跟着体例运转年光的延长，之前发作的偏差会渐渐累积，从而影响荷电状况的预测结果。而且因为安时积分法只是从外特质来明白荷电状况，众闭头存正在必定偏差。从安时积分法阴谋公式中可能看出，电池的初始电量对阴谋结果简直实性影响较大。为了能使电流衡量的精度取得提升，经常采用高机能的电传播感器来衡量电流，但云云加大了本钱。为此，很众学者正在运用安时积分法的同时运用开途电压法，将二者集合。开途电压法用来估算电池的初始荷电状况，安时积分法用于及时估算，而且正在算式中增添干系厘正因子，以提升阴谋确实性。

4 卡尔曼滤波法卡尔曼滤波算法是运用时域状况空间表面的一种最小方差臆度，属于统计臆度的范围，宏观上即是尽不妨减小和清除噪声对观测信号的影响，其主旨是最优臆度，即体例的输入量正在预估基本上对状况变量举行的有用厘正。该算法的根基道理是：将噪声与信号的状况空间模子动作算法模子，正在衡量时，运用方今时候的观测值与上临时刻的臆度值，对状况变量的估算举行更新。卡尔曼滤波算法对锂电池荷电状况举行预测的本色是安时积分法，同时用衡量的电压值来对发端预测取得的值举行厘正。

卡尔曼滤波法的好处是适合阴谋机对数据举行及时运算管理，运用领域广，可能用于非线性体例，对行驶经过中电动汽车的荷电状况预测具有较好的效率。卡尔曼滤波法的过失是对电池模子简直实水准依赖较大，为了提升该算法预测结果简直实性和精度，须要作战牢靠的电池模子。别的，卡尔曼滤波法的算法相对照较杂乱，因而其阴谋量也相对较大，对运算器的机能有较高条件。

5 神经搜集法神经搜集的方针是仿效人类的智能活动，通过并行布局与本身较强的研习本事得到数据表达的本事，可能正在外部饱舞存正在时给出相应的输出反响，并使具有杰出的非线性照射本事。

神经搜集法运用于锂电池荷电状况检测的道理是：将洪量相对应的电压、电流等外部数据以及电池的荷电状况数据动作演练样本，通过神经搜集本身研习经过中输入音信的正向鼓吹和偏差传达的反向鼓吹频频举行演练和点窜，正在预测的荷电状况到达计划条件的偏差领域内时，通过输入新的数据来取得电池的荷电状况预测值。

神经搜集法的好处是可能对种种电池的荷电状况举行估算，实用领域广；不须要作战特定的数学模子，不消思考电池内部杂乱的化学转折经过，只需抉择符合的样本，以及作战较好的神经搜集模子，而且样本数据越众，其估算的精度越高；可能随时确定电池的荷电状况。神经搜集法的过失是对硬件条件较高，演练时所采用的数据样本简直实性、样本容量和样本散布以及演练门径城市对电池的荷电状况预测发作很大的影响。

本文对目前几种要紧的锂电池荷电状况预测门径做了粗略的先容，详明明白了它们各自的优过失。目前安时积分法还是是运用最众的荷电状况预测门径，但因为安时积分法本身的局部性，往往集合开途电压法等其他门径配合达成对锂电池初始荷电状况的检测。

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