電池荷電狀態(tài) (SOC) 是介于 0 和 1 之間的歸一化量，表示當(dāng)前時(shí)刻電池中的荷電水平。SOC 為 1 表示電池充滿電，而 SOC 為 0 表示電池完全放電。

電動(dòng)汽車的 SOC 類似于傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)車輛中的燃油表，向駕駛員指示電池剩余能量；SOC 越高，意味著行駛里程越長(zhǎng)。了解電池 SOC 使駕駛員能夠更高效地規(guī)劃行程和使用充電樁。電池 SOC 的計(jì)算方式如下：

其中

SOC(t1)是在時(shí)間t1（秒）處的電池 SOC。

SOC(t0)是在時(shí)間t0（秒）處的電池 SOC。

i(t)是電池電流，單位為 A，電池放電時(shí)帶負(fù)號(hào)。

η是無(wú)單位的庫(kù)侖效率因子。

Ctotal是電池總?cè)萘?(Ah)。它定義為從充滿電狀態(tài) (SOC = 1) 到完全放電狀態(tài) (SOC = 0) 從電池中流失的電荷。在電池隨時(shí)間退化的過程中，電池總?cè)萘恳矔?huì)隨之減少。

準(zhǔn)確估計(jì)電池荷電狀態(tài)的重要性

電池管理系統(tǒng) (BMS) 使用 SOC 估計(jì)來(lái)提示用戶下次充電前的預(yù)期使用量，保證電池處于安全運(yùn)行時(shí)間范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)控制策略，并最終在包括電動(dòng)汽車 (EV) 和儲(chǔ)能系統(tǒng)在內(nèi)的許多應(yīng)用中延長(zhǎng)電池壽命。例如，健康狀態(tài) (SOH) 估計(jì)需要 SOC 信息來(lái)準(zhǔn)確估計(jì)電池 SOH。BMS 在電芯平衡算法中使用估計(jì)的 SOC。

準(zhǔn)確估計(jì)電池荷電狀態(tài)面臨的挑戰(zhàn)

準(zhǔn)確估計(jì) SOC 對(duì)于電池電力系統(tǒng)的有效管理和運(yùn)行至關(guān)重要。然而，這面臨著幾個(gè)相關(guān)挑戰(zhàn)：

非線性放電曲線：電池通常具有非線性放電特性，使得難以僅基于電壓測(cè)量估計(jì) SOC。

電流測(cè)量誤差：準(zhǔn)確的 SOC 估計(jì)通常依賴精確的電流測(cè)量。電流感測(cè)中的誤差可能導(dǎo)致 SOC 估計(jì)中的累積誤差，特別是在庫(kù)侖計(jì)數(shù)等方法中。

老化、退化和 SOH 依賴：SOC 通常依賴電池的健康狀態(tài)。隨著時(shí)間的推移，電池會(huì)退化，這會(huì)影響其容量和內(nèi)阻。如果不適當(dāng)考慮，這種退化可能導(dǎo)致 SOC 估計(jì)不準(zhǔn)確。

自放電：即使在不使用時(shí)，電池也會(huì)隨時(shí)間失去電荷。如果不考慮這一點(diǎn)，可能導(dǎo)致 SOC 估計(jì)出現(xiàn)偏差。

動(dòng)態(tài)負(fù)載曲線：波動(dòng)的負(fù)載會(huì)使 SOC 估計(jì)復(fù)雜化，因?yàn)樗鼈兛赡軐?dǎo)致電池電壓和電流快速變化，從而難以跟蹤真實(shí)的荷電狀態(tài)。

電池模型參數(shù)化：電池模型是典型的等效電路模型。準(zhǔn)確的 SOC 估計(jì)需要準(zhǔn)確的模型擬合和調(diào)節(jié)協(xié)方差（如果使用卡爾曼濾波器）。模型參數(shù)化可能耗時(shí)且具有挑戰(zhàn)性。

如何計(jì)算電池荷電狀態(tài)

估計(jì) SOC 的方法有多種，既有簡(jiǎn)單的電流積分（庫(kù)侖計(jì)數(shù)）和電壓監(jiān)測(cè)，也有復(fù)雜的基于模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，如卡爾曼濾波器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

對(duì)于開發(fā)電池管理系統(tǒng)中基于模型的 SOC 估計(jì)的算法，精確的電池模型至關(guān)重要。電池管理系統(tǒng)中 SOC 估計(jì)的傳統(tǒng)方法，例如開路電壓 (OCV) 查找和電流積分（庫(kù)侖計(jì)數(shù)），在某些情況下易于實(shí)現(xiàn)且相對(duì)準(zhǔn)確。然而，基于 OCV 的方法要求進(jìn)行 OCV 測(cè)量，這需要在測(cè)量前經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的靜置期。而庫(kù)侖計(jì)數(shù)存在初始化不良和電流測(cè)量噪聲累積的問題。事實(shí)證明，擴(kuò)展卡爾曼濾波器 (EKF) 和無(wú)跡卡爾曼濾波器 (UKF) 方法能以合理的計(jì)算工作量在真實(shí)的 BMS 實(shí)現(xiàn)中提供準(zhǔn)確的結(jié)果。

Simscape Battery[1]是用于設(shè)計(jì)和仿真電池和儲(chǔ)能系統(tǒng)的建模軟件，它為 BMS 開發(fā)提供了若干 SOC 估計(jì)器并支持代碼生成：

SOC 估計(jì)器（庫(kù)侖計(jì)數(shù)）：具有庫(kù)侖計(jì)數(shù)的荷電狀態(tài)估計(jì)器[2]

SOC 估計(jì)器（庫(kù)侖計(jì)數(shù)，可變?nèi)萘浚壕哂袔?kù)侖計(jì)數(shù)和可變?nèi)萘康暮呻姞顟B(tài)估計(jì)器[3]

SOC 估計(jì)器（卡爾曼濾波器）：具有卡爾曼濾波器的荷電狀態(tài)估計(jì)器[4]

SOC 估計(jì)器（卡爾曼濾波器，可變?nèi)萘浚壕哂锌柭鼮V波器和可變?nèi)萘康暮呻姞顟B(tài)估計(jì)器[5]

SOC 估計(jì)器（自適應(yīng)卡爾曼濾波器）：具有自適應(yīng)卡爾曼濾波器的荷電狀態(tài)和終端電阻估計(jì)器[6]

SOC 估計(jì)器（自適應(yīng)卡爾曼濾波器，可變?nèi)萘浚壕哂凶赃m應(yīng)卡爾曼濾波器和可變?nèi)萘康暮呻姞顟B(tài)和終端電阻估計(jì)器[7]

與卡爾曼濾波器 SOC 估計(jì)器相比，自適應(yīng)卡爾曼濾波器 SOC 估計(jì)器將終端電阻作為一個(gè)額外狀態(tài)。自適應(yīng)卡爾曼濾波器 SOC 估計(jì)器和卡爾曼濾波器 SOC 估計(jì)器都可以選擇使用 EKF 或 UKF 來(lái)開發(fā) SOC 估計(jì)觀測(cè)器。在電池管理系統(tǒng)中，此類觀測(cè)器通常包括一個(gè)非線性電池系統(tǒng)的模型和一個(gè)遞歸算法。該模型使用 BMS 從電池測(cè)得的電流和電壓作為輸入，該算法根據(jù)一個(gè)兩步式（預(yù)測(cè)和糾正）過程來(lái)計(jì)算系統(tǒng)（其中包括 SOC）的內(nèi)部狀態(tài)。

SOC 的實(shí)際值和使用 EKF 與內(nèi)置 BMS 模塊的估計(jì)值的比較。（請(qǐng)參閱 Simscape Battery 示例。[8]）

使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)電池荷電狀態(tài)

電池管理系統(tǒng)也可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法來(lái)估計(jì) SOC，而不必使用卡爾曼濾波器。此方法不需要關(guān)于電池或其非線性行為的大量信息，而是使用電流、電壓和溫度數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并將 SOC 作為響應(yīng)。您可以使用投影壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]，這樣，在 CPU 上運(yùn)行或利用無(wú)庫(kù)的 C 或 C++ 代碼生成部署到 BMS 嵌入式硬件時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)更快的前向傳播。

在電池管理系統(tǒng)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 SOC 估計(jì)。（請(qǐng)參閱 Deep Learning Toolbox 示例。[10]）

在兩種不同溫度下，電池管理系統(tǒng)中的真實(shí) SOC 與使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)的 SOC 的比較。（請(qǐng)參閱 MATLAB 代碼。[11]）

文中相關(guān)示例與鏈接

[1]https://ww2.mathworks.cn/products/simscape-battery.html

[2]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ref/socestimatorcoulombcounting.html

[3]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ref/socestimatorcoulombcountingvariablecapacity.html

[4]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ref/socestimatorkalmanfilter.html

[5]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ref/socestimatorkalmanfiltervariablecapacity.html

[6]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ref/socestimatoradaptivekalmanfilter.html

[7]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ref/socestimatoradaptivekalmanfiltervariablecapacity.html

[8]https://ww2.mathworks.cn/help/simscape-battery/ug/battery-state-of-charge-estimation.html

[9]https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/ug/compress-neural-network-using-projection.html

[10]https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/ug/battery-state-of-charge-estimation-using-deep-learning.html

[11]https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/ug/test-network-for-battery-state-of-charge-estimation.html