來源：電控知識搬運工

BMS的主要任務(wù)是檢測電池工作情況、估算電池SOC、電池健康狀況(State of Health，簡稱SOH)，完成熱管理、充放電控制、CAN(Controller AreaNetwork)通信、均衡檢測、故障診斷和液晶顯示等功能，使電動汽車的控制單元能夠及時有效地利用所傳遞的SOC等信息，對動力電池的過充或過放有防止作用。電池組的均衡技術(shù)，快速充電技術(shù)和電池SOC估算是電池管理系統(tǒng)的三項關(guān)鍵性技術(shù)。

電池荷電狀態(tài)(State of Charge，簡稱SOC)，指電池中剩余電荷的可用狀態(tài)。SOC定義有多種多樣。目前在國際上比較統(tǒng)一的是從容量的角度給予定義，即荷電狀態(tài)SOC表示電池的剩余容量，其在數(shù)值上等于電池剩余容量與額定容量的比值。

?電池荷電狀態(tài)SOC作為描述電池狀態(tài)的一個重要參數(shù)，對其進行準確地估算是當今電池研究的一個難題和熱點。因此，如果能夠?qū)OC進行準確的估算，那么將會對電池的研究和發(fā)展起著舉足輕重的作用。目前己經(jīng)出現(xiàn)了很多較為精確的SOC估算方法，下面列舉幾種主要的方法：

3、電流積分法

電流積分法也叫安時計量法，是目前在電池管理系統(tǒng)領(lǐng)域中應(yīng)用較為普遍的SOC估算方法之一，其本質(zhì)是在電池進行充電或放電時，通過累積充進或放出的電量來估算電池的SOC，同時根據(jù)放電率和電池溫度對估算出的SOC進行一定的補償 。如果將電池在充放電初始狀態(tài)時的SOC值定義為SOCt0，那么t時刻后的電池剩余容量SOC則為：

與其它SOC估算方法相比，電流積分法相對簡單可靠，并且可以動態(tài)地估算電池的SOC值，因此被廣泛使用。但該方法也存在兩方面的局限性：其一，電流積分法需要提前獲得電池的初始 SOC值，并且要對流入或流出電池的電流進行精確采集，才能使估算誤差盡可能??；其二，該方法只是以電池的外部特征作為SOC估算依據(jù)，在一定程度上忽視了電池自放電率、老化程度和充放電倍率對電池SOC的影響，長期使用也會導致測量誤差不斷累積擴大，因此需要引入相關(guān)修正系數(shù)對累積誤差進行糾正。

6、系統(tǒng)濾波法

相對于前述的幾種方法，系統(tǒng)濾波算法具有閉環(huán)控制和實時性強的優(yōu)點，因此目前被廣泛應(yīng)用于電池SOC估算，最常用到的系統(tǒng)濾波算法是卡爾曼濾波算法。

卡爾曼濾波是在20世紀60年代由美籍匈牙利數(shù)學家卡爾曼(R.E.Kalman)提出來的，他將狀態(tài)空間分析方法融合到濾波理論中，自其問世以來，卡爾曼濾波作為一種最優(yōu)狀態(tài)估算方法，可以應(yīng)用于受隨機干擾影響的動態(tài)系統(tǒng)。

準確地說，卡爾曼濾波本質(zhì)是一種遞推算法，可以實時獲得的受噪聲干擾的離散觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行線性、無偏及最小誤差方差的最優(yōu)估計。因此，卡爾曼濾波算法不僅僅適用于動態(tài)的隨機過程，而且可以實現(xiàn)遞推，通過預測新的狀態(tài)和它的不確定性，然后采用新的測量值修正校準預測值，非常適用于多輸入系統(tǒng)。因此，對于計算機運算，卡爾曼濾波的運算量和存儲量較傳統(tǒng)方法大為減少，能夠滿足實時性的要求，目前在工程實踐中迅速得到了廣泛的應(yīng)用。

然而，卡爾曼濾波算法作為一種線性算法在應(yīng)用到非線性系統(tǒng)中時存在一定的困難，因此許多基于卡爾曼濾波算法的的改進算法被提出。

鋰離子動力電池的SOC是一個非直接測量變量，不能通過傳感器件直接測量得到，只能通過可測量變量結(jié)合控制算法進行估算，加之鋰離子動力電池的工作過程是一個較為復雜的電化學反應(yīng)過程，內(nèi)部狀態(tài)多變且難以預知，同時在工作時也會受到外部環(huán)境多方面因素的影響。

但是在實際應(yīng)用中，SOC又是一個非常重要的參考量，它是使用者判斷電池系統(tǒng)狀態(tài)的依據(jù)。相比較而言，卡爾曼濾波算法及其改進算法是一類較有前途且應(yīng)用廣泛的算法。

審核編輯：湯梓紅