電動汽車應用中鋰離子電池充電狀態估算和管理系統的綜述：挑戰與建議

考慮到減少二氧化碳排放和全球環境問題最有希望的替代品，電動汽車已被汽車行業廣泛接受。鋰離子電池由于其輕便，快速充電，高能量密度，低自放電，使用壽命長等豐富的特點，在電動汽車應用中受到廣泛關注。

鋰離子電池的電池管理系統（BMS），可以保證電池充電狀態（SOC）的可靠安全運行和評估。該評估表明，SOC是一個關鍵參數，因為它表示電池中剩余的可用能量，提供關于充電/放電策略的想法，并保護電池免受過度充放電。此外，現有的鋰離子電池的SOC具有對其充電/放電能力安全有效地運行EV的良好貢獻。然而，由于電化學反應復雜，性能下降，電池性能和壽命提高缺乏準確性，因此仍然存在一些挑戰。

電池SOC與最大容量有很強的關系，這決定了電池性能和可用壽命。通過將放電電流相對于時間積分來估計最大容量。只要積分時間存在，并且當電池在當前電池完全放電時容量最大化，容量就會增加保持不變。相對于不同放電深度的鋰離子電池放電，當電池以不同的截止電壓放電時，電池被充電至4.2V的最大值。因此，通過電流負載的變化和不同的放電深度來估計最大容量是一個挑戰。

由于鋰離子電池的高靈敏度，包括各種內部和外部因素以及復雜的電化學反應，估計精確的SOC已經成為主要的挑戰。對于鋰離子電池的SOC估算進一步技術開發有一些重要而有選擇性的建議，如：

1.在實現適當的系統功能和市場接受度時，需要解決鋰離子電池的安全性，移動性和耐久性問題。

2.需要建立充電均衡，熱控制，故障檢測，電池充電/過充電的高效電池管理系統以獲得高精度S OC。

3.在老化，滯后，不同排放速率和溫度的影響下，需要對常規方法進行SOC估算方法的進一步研究。

4.在系統各種模型不確定性和干擾下，使用自適應濾波算法，需要開發適合的模型來估計SOC。

5.智能網絡神經元選擇的最優數量和使用學習算法計算時間較短的參數優化模型需要進一步研究。

6.需要研究設計合適的控制器以提高非線性系統的魯棒性和預測分析模型，以達到SOC估計的良好準確性。

7.需要一種SOC估計方法的廣義驗證和基準方法。

8.在數據安全性，可靠性和干擾方面，需要進行進一步研究，以提高無線電力傳輸對電池充電的性能。

這些建議對于準確估計SOC將是一個顯著的貢獻。這是因為，鋰離子電池的SOC估計方法的進一步發展將主導未來EV的市場。