大家好！今天給大家?guī)淼氖恰綛MS算法設(shè)計】系列文章的第一篇。本期主要介紹的是電池SOC的基本常識，后續(xù)會給大家介紹各種SOC的估算方法及其優(yōu)劣勢的對比，讓我們一起來學(xué)習(xí)吧！

電池的SOC通常被定義為當(dāng)前的容量Q(t)和其標(biāo)稱容量的Qn比率，這也是表明電池中可以存儲的最大的電量。公式如下：

SOC(t)=Q(t)/Qn

精確的SOC 估算能夠反映一些重要的信息，比如電池的性能、電池的剩余壽命等，這些信息最終都會導(dǎo)致對電池的功率和能量的有效管理和利用。此外，SOC估算可以用來調(diào)節(jié)由于電池的過放和過沖而導(dǎo)致電池的壽命降低、爆炸或者起火，加速老化和電池電芯結(jié)構(gòu)的永久性破壞。因此，準(zhǔn)確的SOC指示對于用戶的便捷性和確保電池的效率、安全性和壽命非常重要。一個精確的SOC估算是我們對于消除熱失控導(dǎo)致的失效和調(diào)節(jié)電芯均衡的基本考慮點。

大多數(shù)的SOC估算技術(shù)需要非常精確的測量數(shù)據(jù)，無論是電池的化學(xué)成分（電解液的類型）、它的運行的條件，還是是電芯的變量（電壓、電流）等，因此僅僅適用于在實驗室而不是真實的應(yīng)用中。此外，給定的SOC估算方法比其他的方法更適合或者適用于特定的應(yīng)用。因此，電池的SOC不是一個可以直接測量出來的狀態(tài)，而是通過一些可用的參數(shù)（電壓、當(dāng)前電流或者表面溫度等）估算出來的。

作為當(dāng)前最先進(jìn)的、最靈活的電池技術(shù)，鋰離子電池（Lithium ion battery）展示出了其高容量、高能量密度、低自放電率、長壽命和更多次的充放電循環(huán)、更低的運行和維護(hù)的需求等與其他標(biāo)準(zhǔn)類型的電池（鉛酸、鎘鎳等）相比更多的優(yōu)勢。然而，過放和過充都會導(dǎo)致鋰離子電池電芯的永久性的損壞，嚴(yán)重的可能會起火，甚至爆炸。所以，準(zhǔn)確的對電池SOC進(jìn)行估算可以防止電池被頻繁的充放電，從而節(jié)省電池的使用壽命。

在各種電力系統(tǒng)的應(yīng)用中，比如儲能系統(tǒng)（Battery Energy Storage Systems- BESS）和電動車（Electric Vehicles- EV），估算和控制SOC都是十分重要的。當(dāng)談到可再生能源在配電網(wǎng)中的高滲透時，BESS也就成了解決可再生能源間歇性問題的一個潛在的解決方案。但BESS系統(tǒng)的運行容易受到不平衡的負(fù)載動態(tài)、電動汽車充電應(yīng)用和單相分布式發(fā)電等動態(tài)干擾的影響。因此，如若開發(fā)一個包含這些動態(tài)方面和涉及諸如建模、仿真、控制方案開發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)測試程序等方面的BESS，需要一個足夠的電池模型來模擬真實的電池特性。

最常使用的電池模型是等效電路電池模型（Equivalent Circuit battery Models- ECM）和電化學(xué)電池模型（Electrochemical battery models）。ECMs與復(fù)雜的電化學(xué)模型相比更靈活和方便計算，因為電化學(xué)模型需要考慮電池的化學(xué)過程和降解過程，這個是需要數(shù)學(xué)方程（time-variant spatial partial differential equations- 時變空間偏微分方程）來支持的。我們最常用的一種電化學(xué)模型是SPM（Single Particle Model- 單粒子模型），該模型設(shè)計了反推方式的PDE （Partial Differential Equations- 偏微分方程）狀態(tài)估算器。但是由于SPM模型捕獲的電芯動態(tài)較少，并且此方法需要較高的計算成本和時間，因此，我們這里只考慮ECM模型。通常來說，ECM模型包括電阻模型（Rint Model）、一階RC模型（Thevenin Model）、阻容模型（the RC model）、PNGV模型（Partnership for a New Generation of Vehicles）和二階RC模型（the improved Thevenin Model）。在這些ECM中，二階RC模型由極化電容器組成，以表示瞬態(tài)行為的響應(yīng)。如下圖所示：

為了精確的估算SOC，電池模型必須能夠準(zhǔn)確地表示出靜態(tài)和動態(tài)兩方面的反應(yīng)。隨著電池模型的精度增加，相應(yīng)的計算計算成本和時間也會增加。因此，關(guān)于模型精度和計算效率的折中選擇，二階RC模型的優(yōu)勢就顯現(xiàn)出來了。本篇中提到的其他模型都有很高的計算效率但是精度會差很多。在二階RC模型中，一個電壓源代表電池的OCV（Open Circuit Voltage- 開路電壓）。因此，想要獲得一個精確的電池模型，采用一個合適的SOC估算方法就十分必要了。

我們要綜合考慮SOC估算方法的精度和復(fù)雜性。 SOC的估算算法通常在BMS（Battery Management System- 電池管理系統(tǒng)）中運行，并根據(jù)單體電芯的電壓、溫度、SOC和SOH的狀態(tài)來調(diào)節(jié)電池組中的能量。BMS 的主要功能是為電池系統(tǒng)維持一個安全的運行環(huán)境，并且保護(hù)電池系統(tǒng)免于損壞。盡管電池SOC 估算是BMS的一個關(guān)鍵功能，但是由于電池里面非線性復(fù)雜的電化學(xué)過程，它的精度和在線估算仍然是一個挑戰(zhàn)。

以上就是本期對電池SOC 基本常識的介紹，下期開始，將陸續(xù)為大家?guī)韨鹘y(tǒng)和改進(jìn)的SOC估算方法的介紹。我們下期再見啦！

原文標(biāo)題：BMS算法設(shè)計之電池SOC介紹（一）

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