电动汽车SOC估算方法的设计策略研究简述

叶明　陈宾　朱红　奚杰　曾祥兵

摘 要：SOC是电动汽车运行过程中非常重要的参数。不仅可以给终端使用者提供产品续航工作的里程参考；也可以作为电池充放电保护设计的参考数据。人们利用电池的电压、内阻、充放电时间以及容量等参数之间的变化规律推算出电池的工作状态。为了更好的监控电池的工作状态，电池剩余容量SOC成为表征电池工作状态的重要指标。

关键词：SOC；不同温度放电容量；OCV；安时积分

1 引言

近年来，我国的新能源汽车飞速发展，动力电池作为电动汽车的核心。对于其技术要求的提高也日益增加。而动力电池的SOC显示则是动力电池管理工作的关键内容。电池内部的化学反应涉及电流大小、反应时间、电压、温度以及内阻等多种因素的影响，是一种非常复杂的非线性关系[1]。因此准确的SOC估计已成为电动汽车发展中亟待解决的问题。本文主要从电池参数的选取到软件策略的优化，提供了一种高效、准确的安时积分法用于电动汽车的SOC估算。

2 实验设计

2.1 实验对象

三元锂离子电芯、电池系统。电芯容量为100Ah，充電最高电压保护值为4.25V，充电最低电压保护值为2.8V；电池系统工作温度：-20～55℃。

实验设备：高低温交变湿热试验箱（汉克），型号：ATH-F2-80；安捷伦五位半万用表；型号：TW48080332；

迅湃充放电设备，型号：EVBT-500-300-2ISO。

2.2 实验方法

2.2.1 可用容量测试

随机选取两支量产电芯测试不同温度不同倍率下放电容量（-20～55℃，每5℃为间隔选取温度点进行测试；0.5C/0.33C/1C）

2.2.2 不同温度SOC～OCV测试：

①常温0.33C CC CV to 4.25V；指定温度搁置3h；

②0.33C放电至3.0V，0.2C放电至2.8V，得放电容量C1；

③C1 20等分，指定温度下0.33C放电0.05C1，静置2h，得该温度该SOC下OCV；

2.2.3 电池系统SOC精度估算

参考行标《QCT 897-2011 电动汽车用电池管理系统技术条件》进行试验

3 结果与分析

3.1 可用容量测试

由图1可知，电芯在下线时，容量存在一定的分布。虽然我们随机选取两支电芯进行容量测试，取平均值作为可用容量。但是很难保证选取的样品代表所有出货批次的特性，且电池在循环过程中会存在不可逆的容量衰减，这样在循环后期SOC会越来越不准，终端客户在使用后期会感觉续航虚标（SOC跳变等现象）。

Ah积分法是最常用的SOC估计方法。如果充放电起始状态记为SOC0，那么当前状态的SOC为SOC=SOC0-∫t0ηIDτ其中，Cn为电池额定容量，I为电池电量，η为充放电效率。

由于可用容量作为安时积分的分母，分母变大可能出现续航跳变，分母变小影响较小。且我们也是通过测电芯的容量来替代pack的容量。所以为了减小误差及提高用户体验，在前期输入可用容量，将每个温度下电芯的容量减小1～2Ah作为安时积分分母的可用容量。

3.2 不同温度SOC～OCV测试

通过实验发现，电动汽车NEDC工况放电的电量和电池系统台架测试0.33C放电电量相当。为了更准确的反应电动汽车日常使用。我们选用0.33C充放电进行容量标定。

由图2可以看出，电池在低SOC下内阻较大，如果以较大的电流进行放电，会出现电压骤降，容量放不出等情况。所以为了更加准确的反应放电容量，在低SOC时换成小电流来进行容量标定。

3.3 电池系统SOC精度估算软件策略

当前一般SOC估算方法采用的是某一温度下放电容量作为安时积分分母定值，在充放电过程中分母保持不变。由于电池在充放电电池存在温升，在充电/放电一段时间后分母容量实际已发生变化（变大）；而选取的分母还是较低温度下的可用容量，这样会直观的表现SOC不准，续航不准[2]。

为了克服这一现象，我们基于测试数据优化了软件策略。安时积分采用动态分母，即在某一温度下整车在使用时通过BMS采集某一时刻电流作为判断条件。若采集的电流在某一段时间内接近某个倍率（0.33C/0.5C/1C），则选择该倍率下的容量作为分母。

4 试验台架验证

参考行标《QCT 897-2011 电动汽车用电池管理系统技术条件》进行-10℃，25℃，45℃试验验证；

为更准确的反应SOC准确性，-10℃、25℃可用容量Q0测试时候，选用该温度下可用容量的倍率进行放电。

45℃容量测试时，由于电池存在温升，可能会超过电池使用上限55℃。为避免这一因素的影响，且为了更准确的反应整车使用情况，在该温度下我们选取整车放电功率作为45℃下放电电流来进行求取Q0 。

如下表1为不同温度下实验结果，均满足≤5%的精度误差。

5 结语

准确估算电池剩余电量，一方面，从充分发挥电池能力和提高安全性对电池进行精确、高效管理；另一方面，新能源汽车电池在使用过程中工况的不可确定性从而表现的高度非线性，使准确估计SOC具有很大难度。两方面的综合因素考虑，使得电动汽车电池SOC估算方法的选择甚为重要。

目前，国内各新能源主机厂大部分均采用安时积分进行SOC估算。我们从电芯参数到软件策略分步考虑设计，从源头电性能参数上减小误差，再到策略的优化；同时在整车上下电的过程中通过如图3提供的SOC～OCV曲线进行修正。提供了一种精确的SOC估算方法。

参考文献：

[1]李革臣，江海，王海英.基于模糊神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究[J].电子测量与仪器学报，2007，21（5）：405-409.

[2]李哲，卢兰光，欧阳明高.提高安时积分估算电池SOC精度的方法比较[J].清华大学学报（自然科学版），2010，50（8）：1293-1296.