電動汽車SOC估算方法的設計策略研究簡述

葉明　陳賓　朱紅　奚杰　曾祥兵

摘 要：SOC是電動汽車運行過程中非常重要的參數。不僅可以給終端使用者提供產品續航工作的里程參考；也可以作為電池充放電保護設計的參考數據。人們利用電池的電壓、內阻、充放電時間以及容量等參數之間的變化規律推算出電池的工作狀態。為了更好的監控電池的工作狀態，電池剩余容量SOC成為表征電池工作狀態的重要指標。

關鍵詞：SOC；不同溫度放電容量；OCV；安時積分

1 引言

近年來，我國的新能源汽車飛速發展，動力電池作為電動汽車的核心。對于其技術要求的提高也日益增加。而動力電池的SOC顯示則是動力電池管理工作的關鍵內容。電池內部的化學反應涉及電流大小、反應時間、電壓、溫度以及內阻等多種因素的影響，是一種非常復雜的非線性關系[1]。因此準確的SOC估計已成為電動汽車發展中亟待解決的問題。本文主要從電池參數的選取到軟件策略的優化，提供了一種高效、準確的安時積分法用于電動汽車的SOC估算。

2 實驗設計

2.1 實驗對象

三元鋰離子電芯、電池系統。電芯容量為100Ah，充電最高電壓保護值為4.25V，充電最低電壓保護值為2.8V；電池系統工作溫度：-20～55℃。

實驗設備：高低溫交變濕熱試驗箱（漢克），型號：ATH-F2-80；安捷倫五位半萬用表；型號：TW48080332；

迅湃充放電設備，型號：EVBT-500-300-2ISO。

2.2 實驗方法

2.2.1 可用容量測試

隨機選取兩支量產電芯測試不同溫度不同倍率下放電容量（-20～55℃，每5℃為間隔選取溫度點進行測試；0.5C/0.33C/1C）

2.2.2 不同溫度SOC～OCV測試：

①常溫0.33C CC CV to 4.25V；指定溫度擱置3h；

②0.33C放電至3.0V，0.2C放電至2.8V，得放電容量C1；

③C1 20等分，指定溫度下0.33C放電0.05C1，靜置2h，得該溫度該SOC下OCV；

2.2.3 電池系統SOC精度估算

參考行標《QCT 897-2011 電動汽車用電池管理系統技術條件》進行試驗

3 結果與分析

3.1 可用容量測試

由圖1可知，電芯在下線時，容量存在一定的分布。雖然我們隨機選取兩支電芯進行容量測試，取平均值作為可用容量。但是很難保證選取的樣品代表所有出貨批次的特性，且電池在循環過程中會存在不可逆的容量衰減，這樣在循環后期SOC會越來越不準，終端客戶在使用后期會感覺續航虛標（SOC跳變等現象）。

Ah積分法是最常用的SOC估計方法。如果充放電起始狀態記為SOC0，那么當前狀態的SOC為SOC=SOC0-∫t0ηIDτ其中，Cn為電池額定容量，I為電池電量，η為充放電效率。

由于可用容量作為安時積分的分母，分母變大可能出現續航跳變，分母變小影響較小。且我們也是通過測電芯的容量來替代pack的容量。所以為了減小誤差及提高用戶體驗，在前期輸入可用容量，將每個溫度下電芯的容量減小1～2Ah作為安時積分分母的可用容量。

3.2 不同溫度SOC～OCV測試

通過實驗發現，電動汽車NEDC工況放電的電量和電池系統臺架測試0.33C放電電量相當。為了更準確的反應電動汽車日常使用。我們選用0.33C充放電進行容量標定。

由圖2可以看出，電池在低SOC下內阻較大，如果以較大的電流進行放電，會出現電壓驟降，容量放不出等情況。所以為了更加準確的反應放電容量，在低SOC時換成小電流來進行容量標定。

3.3 電池系統SOC精度估算軟件策略

當前一般SOC估算方法采用的是某一溫度下放電容量作為安時積分分母定值，在充放電過程中分母保持不變。由于電池在充放電電池存在溫升，在充電/放電一段時間后分母容量實際已發生變化（變大）；而選取的分母還是較低溫度下的可用容量，這樣會直觀的表現SOC不準，續航不準[2]。

為了克服這一現象，我們基于測試數據優化了軟件策略。安時積分采用動態分母，即在某一溫度下整車在使用時通過BMS采集某一時刻電流作為判斷條件。若采集的電流在某一段時間內接近某個倍率（0.33C/0.5C/1C），則選擇該倍率下的容量作為分母。

4 試驗臺架驗證

參考行標《QCT 897-2011 電動汽車用電池管理系統技術條件》進行-10℃，25℃，45℃試驗驗證；

為更準確的反應SOC準確性，-10℃、25℃可用容量Q0測試時候，選用該溫度下可用容量的倍率進行放電。

45℃容量測試時，由于電池存在溫升，可能會超過電池使用上限55℃。為避免這一因素的影響，且為了更準確的反應整車使用情況，在該溫度下我們選取整車放電功率作為45℃下放電電流來進行求取Q0 。

如下表1為不同溫度下實驗結果，均滿足≤5%的精度誤差。

5 結語

準確估算電池剩余電量，一方面，從充分發揮電池能力和提高安全性對電池進行精確、高效管理；另一方面，新能源汽車電池在使用過程中工況的不可確定性從而表現的高度非線性，使準確估計SOC具有很大難度。兩方面的綜合因素考慮，使得電動汽車電池SOC估算方法的選擇甚為重要。

目前，國內各新能源主機廠大部分均采用安時積分進行SOC估算。我們從電芯參數到軟件策略分步考慮設計，從源頭電性能參數上減小誤差，再到策略的優化；同時在整車上下電的過程中通過如圖3提供的SOC～OCV曲線進行修正。提供了一種精確的SOC估算方法。

參考文獻：

[1]李革臣，江海，王海英.基于模糊神經網絡的磷酸鐵鋰電池SOC預測研究[J].電子測量與儀器學報，2007，21（5）：405-409.

[2]李哲，盧蘭光，歐陽明高.提高安時積分估算電池SOC精度的方法比較[J].清華大學學報（自然科學版），2010，50（8）：1293-1296.