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單位：浙江巨磁智能技術有限公司作者：王維維

一、引言

隨著全球氣候環境及能源供需的變化，越來越多的國家認識到能源的重要性。習總書記指出，“十四五”時期，我國生態文明建設進入了以降碳為重點戰略方向、推動減污降碳協同增效、促進經濟社會發展全面綠色轉型、實現生態環境質量改善由量變到質變的關鍵時期。隨著相關技術日漸成熟，以純電動汽車、混合動力汽車和燃料電池汽車為代表的新能源汽車，得到了蓬勃的發展。

資料來源：國家統計局

以蓄電池為動力的純電動汽車，簡稱EV（Electric Vehicle）。因其節能環保、零排放、低噪聲等優點，正逐步取代傳統燃料汽車的地位。電池管理系統作為電動汽車的核心部件，對保護電池安全、提高車輛性能及延長使用壽命至關重要。電池管理系統的關鍵功能有電池性能管理、安全保護、均衡管理、信息通訊以及充電管理等等。大家最關心的電動汽車續航問題，其關鍵就在于對電池荷電狀態（State of charge, SOC）估算的準確性。

電池SOC反映了電池中的剩余電量，對電池 SOC估算的準確性直接影響了整車續航里程、可輸出最大功率等整車核心性能和安全功能。又因為電池本身內部機理復雜，車輛運行工況多變，電池 SOC的精確估算存在著很大的挑戰。

二、電池SOC估計方法

SOC一般以美國先進電池聯合會的定義為標準，表示為當前時間環境下電池的剩余電量與額定容量的比值，具體的計算表達式為：

其中，Qremain為電池剩余電量，Qn表示當前條件下電池的額定容量。與電流、電壓等參數不同，電池的SOC無法直接測量得到，而需要根據可測量的電流、電壓、溫度等物理量間接進行估計。鋰電池在實際使用過程中，SOC會隨著電池容量、內部阻容參數、溫度、放電率和老化程度等特征參數不斷變化，因此準確且實時地估計SOC一直是相關技術研究領域的重點和難點。經過國內外專家學者十幾年的研究，不同類型的SOC估計方法陸續被提出。在大量的文獻檢索基礎上，對電池SOC估算方法進行分類，結果如下圖所示。

圖1 電池SOC估算方法分類

2.1基于表征參數的估算方法

指利用電池外部特性參數與SOC之間的映射關系，通過實驗來表征電池行為，將電池參數與SOC的關系列表化，俗稱查表法。這種方法能夠簡單快速的求得SOC值，但是有兩個限制條件，其一是表征參數與SOC之間的關系需穩定，否則一一對應的查表法會帶來極大的估計誤差；其二是所選擇的參數必須是較容易獲得的，太難獲取或者與SOC值之間關系不明確的參數不予考慮。

目前常用的基于表征參數的估算方法有放電實驗法、開路電壓法、內阻法和電化學阻抗譜。

2.2基于定義式的估算方法

又稱作電流積分法或庫倫計數法，是目前應用最廣泛的鋰離子電池SOC估計方法之一。主要通過計算一段時間內電流和充放電時間的積分，進而計算一段時間內放出的電量，估計電池的SOC。

與其它SOC估算方法相比，安時積分法相對簡單易行，但該方法也存在著兩方面的局限性：其一，該方法更適合用于放電電流比較穩定的情況，在實際應用中，電動汽車在行駛狀態下電池的放電電流很難達到持續穩定的狀態；其二，該算法對SOC的初始值依賴性大，由于電流傳感器精度不夠、采樣頻率低、信號受干擾等原因，長期使用會導致測量誤差不斷累積擴大，因此需要引入相關修正系數對累積誤差進行糾正。

2.3基于模型的估算方法

該方法基于控制理論，根據研究對象的機理不同，對電池進行建模，再根據電池模型設計相應的濾波器或者估計器。主要包括電化學模型、等效電路模型等電池數學模型。

①電化學模型（EM）：根據電化學反應過程計算電池的端電壓和SOC，是一種基于多孔電極和溶液濃度理論的電池模型。主要反映電池內部化學反應機理，模型準確度高，但是很難確定所有的參數，具有巨大的計算復雜度和耗時性。

②電化學阻抗模型（EIM）：可以準確描述電池特性，但在實際應用中匹配過程難度大、復雜并且不直觀，并且阻抗模型只有在特定的SOC和溫度有用，無法預測直流反應及電池運行時間。

③等效電路模型（ECM）：用來描述和模擬電池的動態特性，它將電池看作一個二端口網絡，用電壓源、電阻、電容等器件組成電路，來模擬電池內部特性

為了實現動態SoC估計，常將濾波器和觀測器與電池模型相結合，構成基于模型的SoC估算方法。常用的濾波器和觀測器有：

①卡爾曼濾波器(KF)

②粒子濾波器（PF）

③H∞濾波器（HIF）

④其他狀態觀測器（滑模觀測器等）

基于模型的估算方法使用閉環結構，通過不斷不斷的修正SOC估算值，使得SOC估算值不斷的向真實值靠近，進而使算法具有一定的魯棒性。具體如下圖所示。

圖2 基于模型的鋰電池SOC估計方法結構圖

2.4基于數據驅動的估算方法

基于數據驅動的估算方法無需考慮電池內部復雜的化學反應機理，而是基于大量電池實驗測試數據，來建立并訓練電流、電壓、溫度等外部特性參數與SOC之間的映射關系模型。

以神經網絡模型為典型代表，該方法在忽略電池內部化學反應細節的同時具備極高的擬合能力，適用于各種動力電池的SOC估計，且估計精度高。但是訓練需要大量的數據，計算量大，在實際應用中，必須配備高性能的芯片，使得BMS成本增加。

圖3 基于數據驅動的估算方法

2.5混合方法

將兩種或多種方法結合應用，形成一種混合方法，可以利用不同算法的優點來有效提高SOC的估計性能。如利用數據驅動方法的優化方法結合基于模型的算法來提高SOC估計的準確性、魯棒性和估算速度。

對5類電池SOC估算方法的性能進行總結，結果如下表所示。

表1 各類SOC估算方法性能對比

在對上述SOC估算方法的分析中可以發現，不同的估算方法各自的優缺點明顯。目前國內實際應用的實時在線估算SOC的方法仍然以安時積分法為主，考慮到安時積分法自身的局限性，往往結合不同的修正方法共同完成對鋰電池初始荷電狀態的檢測，在此過程中，傳感器檢測性能的優劣直接關系到電動汽車電池組的穩定性和可靠性。

三、電流檢測需求

根據《GB/T 38661-2020電動汽車用電池管理系統技術條件》標準中定義的BMS檢測精度，對相關功能項目性能指標提出了要求。

CSM系列電流傳感器，基于MAGTRON自主知識產權iFluxgate?技術，具有高精度、低溫漂、發熱量低、響應速度快、模塊化設計等特點。通過CE、RoHS認證，能夠準確獲取充放電電流，有效優化傳統的充放電方式，延長電池使用壽命，節約能量。該系列電流傳感器可廣泛應用于需要精確測量電流的電池管理（SOC、SOE、SOF等）等應用場合，以及純電動車、插電混合動力汽車及儲能設備等領域，如新能源電動汽車的PACK、BMS、BDU、PDU等。