電池荷電狀態 (SOC) 是介于 0 和 1 之間的歸一化量，表示當前時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。

電動汽車的 SOC 類似于傳統內燃機車輛中的燃油表，向駕駛員指示電池剩余能量；SOC 越高，意味著行駛里程越長。了解電池 SOC 使駕駛員能夠更高效地規劃行程和使用充電樁。電池 SOC 的計算方式如下：

其中

SOC(t1)是在時間t1（秒）處的電池 SOC。

SOC(t0)是在時間t0（秒）處的電池 SOC。

i(t)是電池電流，單位為 A，電池放電時帶負號。

η是無單位的庫侖效率因子。

Ctotal是電池總容量 (Ah)。它定義為從充滿電狀態 (SOC = 1) 到完全放電狀態 (SOC = 0) 從電池中流失的電荷。在電池隨時間退化的過程中，電池總容量也會隨之減少。

準確估計電池荷電狀態的重要性

電池管理系統 (BMS) 使用 SOC 估計來提示用戶下次充電前的預期使用量，保證電池處于安全運行時間范圍內，實現控制策略，并最終在包括電動汽車 (EV) 和儲能系統在內的許多應用中延長電池壽命。例如，健康狀態 (SOH) 估計需要 SOC 信息來準確估計電池 SOH。BMS 在電芯平衡算法中使用估計的 SOC。

準確估計電池荷電狀態面臨的挑戰

準確估計 SOC 對于電池電力系統的有效管理和運行至關重要。然而，這面臨著幾個相關挑戰：

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量估計 SOC。

電流測量誤差：準確的 SOC 估計通常依賴精確的電流測量。電流感測中的誤差可能導致 SOC 估計中的累積誤差，特別是在庫侖計數等方法中。

老化、退化和 SOH 依賴：SOC 通常依賴電池的健康狀態。隨著時間的推移，電池會退化，這會影響其容量和內阻。如果不適當考慮，這種退化可能導致 SOC 估計不準確。

自放電：即使在不使用時，電池也會隨時間失去電荷。如果不考慮這一點，可能導致 SOC 估計出現偏差。

動態負載曲線：波動的負載會使 SOC 估計復雜化，因為它們可能導致電池電壓和電流快速變化，從而難以跟蹤真實的荷電狀態。

電池模型參數化：電池模型是典型的等效電路模型。準確的 SOC 估計需要準確的模型擬合和調節協方差（如果使用卡爾曼濾波器）。模型參數化可能耗時且具有挑戰性。

如何計算電池荷電狀態

估計 SOC 的方法有多種，既有簡單的電流積分（庫侖計數）和電壓監測，也有復雜的基于模型和數據驅動的方法，如卡爾曼濾波器和神經網絡。

對于開發電池管理系統中基于模型的 SOC 估計的算法，精確的電池模型至關重要。電池管理系統中 SOC 估計的傳統方法，例如開路電壓 (OCV) 查找和電流積分（庫侖計數），在某些情況下易于實現且相對準確。然而，基于 OCV 的方法要求進行 OCV 測量，這需要在測量前經過長時間的靜置期。而庫侖計數存在初始化不良和電流測量噪聲累積的問題。事實證明，擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 和無跡卡爾曼濾波器 (UKF) 方法能以合理的計算工作量在真實的 BMS 實現中提供準確的結果。

Simscape Battery[1]是用于設計和仿真電池和儲能系統的建模軟件，它為 BMS 開發提供了若干 SOC 估計器并支持代碼生成：

SOC 估計器（庫侖計數）：具有庫侖計數的荷電狀態估計器[2]

SOC 估計器（庫侖計數，可變容量）：具有庫侖計數和可變容量的荷電狀態估計器[3]

SOC 估計器（卡爾曼濾波器）：具有卡爾曼濾波器的荷電狀態估計器[4]

SOC 估計器（卡爾曼濾波器，可變容量）：具有卡爾曼濾波器和可變容量的荷電狀態估計器[5]

SOC 估計器（自適應卡爾曼濾波器）：具有自適應卡爾曼濾波器的荷電狀態和終端電阻估計器[6]

SOC 估計器（自適應卡爾曼濾波器，可變容量）：具有自適應卡爾曼濾波器和可變容量的荷電狀態和終端電阻估計器[7]

與卡爾曼濾波器 SOC 估計器相比，自適應卡爾曼濾波器 SOC 估計器將終端電阻作為一個額外狀態。自適應卡爾曼濾波器 SOC 估計器和卡爾曼濾波器 SOC 估計器都可以選擇使用 EKF 或 UKF 來開發 SOC 估計觀測器。在電池管理系統中，此類觀測器通常包括一個非線性電池系統的模型和一個遞歸算法。該模型使用 BMS 從電池測得的電流和電壓作為輸入，該算法根據一個兩步式（預測和糾正）過程來計算系統（其中包括 SOC）的內部狀態。

SOC 的實際值和使用 EKF 與內置 BMS 模塊的估計值的比較。（請參閱 Simscape Battery 示例。[8]）

使用深度學習網絡估計電池荷電狀態

電池管理系統也可以使用神經網絡等數據驅動方法來估計 SOC，而不必使用卡爾曼濾波器。此方法不需要關于電池或其非線性行為的大量信息，而是使用電流、電壓和溫度數據來訓練網絡并將 SOC 作為響應。您可以使用投影壓縮神經網絡[9]，這樣，在 CPU 上運行或利用無庫的 C 或 C++ 代碼生成部署到 BMS 嵌入式硬件時，可以實現更快的前向傳播。

在電池管理系統中使用神經網絡進行 SOC 估計。（請參閱 Deep Learning Toolbox 示例。[10]）

在兩種不同溫度下，電池管理系統中的真實 SOC 與使用深度學習網絡估計的 SOC 的比較。（請參閱 MATLAB 代碼。[11]）

文中相關示例與鏈接

[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