王恒德　許永紅　張紅光　楊富斌

摘 要：本文回顧了電池管理系統(tǒng)（Battery Management System，BMS）在電動汽車和可再生能源領域的關(guān)鍵發(fā)展階段，本文重點討論了電池剩余能量監(jiān)測技術(shù)，即荷電狀態(tài)（State of Charge， SOC）估計方法。文章概述了常見的SOC測量方法，包括基于模型法、安時積分法、放電測試法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡法等。隨著技術(shù)和時代的發(fā)展，電池管理系統(tǒng)正朝著智能化方向演進，采用更為先進的控制方法以提升系統(tǒng)性能。結(jié)合新型互聯(lián)網(wǎng)+的服務模式，云計算和大數(shù)據(jù)在BMS中的潛在應用也在快速發(fā)展，為BMS和SOC估算帶來了新的可能性。從未來發(fā)展趨勢來看新型電池技術(shù)和應用場景的不斷發(fā)展，將對SOC估算技術(shù)提出更高要求。在電動汽車快速發(fā)展的大背景下，持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新電池估算方法以滿足各類電池和應用環(huán)境的特定需求已成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

關(guān)鍵詞：電池管理系統(tǒng) 鋰離子動力電池 荷電狀態(tài) 電池模型

1 電池SOC估計技術(shù)

SOC表示的是鋰離子動力電池所剩余電量占總電量的百分比，類似于燃油車的油表。SOC是指在特定放電倍率下，電池剩余電量與額定電量之比[7]。計算公式如下：

SOC=100? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中：QC表示電池剩余電量；Qi表示電池額定電量。圖1展示了電池管理系統(tǒng)的整體架構(gòu)。而SOC估計則在電池管理系統(tǒng)中占據(jù)核心地位。因此，對電池組SOC的精確計算對于整車的安全性能和車輛性能具有至關(guān)重要的作用。

1.1 SOC的測量方法

1.1.1 基于模型法

基于模型法是一種將電池模型與其他技術(shù)相結(jié)合的模式，其中基于濾波器和觀測器的方法是當前研究和應用最廣泛的[9]。濾波器算法的發(fā)展主要包括卡爾曼濾波器、粒子濾波器等[10]。通過使用這些算法對電池模型進行狀態(tài)估計，我們可以在線估計電池的SOC。

1） 擴展卡爾曼濾波器

擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter，EKF）是一種非線性濾波算法，它是卡爾曼濾波器的擴展?？柭鼮V波器是一種線性濾波算法，適用于線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計。然而，在許多實際應用中，系統(tǒng)往往是非線性的[10]。在這種情況下，擴展卡爾曼濾波器可以提供一種有效的非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計方法。

2） Sigma 點卡爾曼濾波器

Sigma點卡爾曼濾波器（Sigma-Point Kalman Filter，SPKF）是一類用于非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計的濾波器算法。它通過使用Sigma點來近似非線性系統(tǒng)的狀態(tài)和觀測模型，從而避免了擴展卡爾曼濾波器（EKF）中需要求解雅可比矩陣的線性化過程。具有更好的精度和魯棒性[10]。

SPKF的主要類型包括無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter，UKF）和中心差分卡爾曼濾波器。這些濾波器的核心思想是通過選取一組合適的Sigma點，將非線性系統(tǒng)模型和觀測模型的近似問題轉(zhuǎn)化為線性問題。

3） 容積卡爾曼濾波器

容積卡爾曼濾波器（Cubature Kalman Filter，簡稱CKF）是一種基于高斯－赫爾米特求積法的非線性濾波算法，用于非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計[11]。CKF通過使用容積點來近似非線性系統(tǒng)的狀態(tài)和觀測模型，從而避免了EKF中需要求解雅可比矩陣的線性化過程。

4） 無跡卡爾曼濾波器

UKF是一種用于非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計的濾波算法[12]。它通過使用一組稱為Sigma點的采樣點來近似非線性系統(tǒng)的狀態(tài)和觀測模型，從而避免了EKF中需要求解雅可比矩陣的線性化過程。

5） 粒子濾波器

粒子濾波器（Particle Filter，PF）是一種基于蒙特卡洛采樣方法的非線性、非高斯狀態(tài)空間模型的狀態(tài)估計算法。粒子濾波器通過使用大量的樣本來近似系統(tǒng)的概率分布，從而可以處理具有較強非線性和非高斯特性的系統(tǒng)[13]。粒子濾波器在處理非線性和非高斯問題方面具有更好的性能[14]。

1.1.2 安時積分法

該種方法是獲取電池SOC估算最普遍的方法，其中電池的SOC通過電流積分計算。因為它屬于開環(huán)計算，所以傳感器誤差可能會累計，從而使得SOC的誤差增大。

1.1.3 放電測試法

通過在特定條件下進行放電測試來準確地確定電池的剩余電量。放電測試法主要在實驗室環(huán)境下用于電池性能的測試和評估，它無法用于電動汽車實際運行過程中的BMS在線估算。

1.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡法

神經(jīng)網(wǎng)絡具有形成非線性映射的能力，以展示復雜的非線性模型。目前，應用于SOC估計的常見神經(jīng)網(wǎng)絡類型包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，以及它們的改進算法。

1） 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（Feedforward Neural Network，F(xiàn)NN）是一種廣泛應用于回歸和分類問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。在SOC估計中，可以使用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡來建立電池模型并進行預測[18]。并且神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)部結(jié)構(gòu)由于有多層隱藏層存在以及每一層的權(quán)重難以解釋，可能導致模型不透明和難以理解，神經(jīng)網(wǎng)絡原理如圖1。

2）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域[21]。該方法具有一定的平移不變性，對于輸入數(shù)據(jù)的噪聲和變化具有較好的魯棒性。

3） 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN）是一種具有自反饋連接的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠處理時序數(shù)據(jù)和序列數(shù)據(jù)[22]。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理多個輸入?yún)?shù)，可以考慮電流、電壓、溫度等多種影響因素[5]。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡容易出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸問題，訓練較為困難[23]。為解決這一問題，可以采用長短時記憶網(wǎng)絡LSTM等改進型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡[23]。

4） 長短時記憶網(wǎng)絡

LSTM通過引入GRU解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列時的梯度消失和梯度爆炸問題[24]。因此，LSTM非常適合應用于SOC估計這類時序數(shù)據(jù)處理問題。并且也解決了梯度消失和梯度爆炸問題[25]，通過門控機制，有效解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列時的梯度消失和梯度爆炸問題，使得訓練過程更加穩(wěn)定[23]。長短時記憶網(wǎng)絡可以通過訓練不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，具有較好的自適應性，可以適應電池性能隨時間的變化[26]。

2 結(jié)論和展望

2.1 本文的結(jié)論

本文深入討論了電池SOC估算技術(shù)的幾大類別，以及它們的基本原理和方法。

在所有估算方法中，開路電壓法和安時積分法實施簡單，但由于原理限制，誤差較大。而基于模型的估算方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法雖具有高準確性和魯棒性的特點，但卻受模型誤差、參數(shù)識別誤差和計算量的制約。

2.2 對未來研究與應用的展望

隨著電動汽車和儲能系統(tǒng)等領域的蓬勃發(fā)展，鋰離子電池已變成關(guān)鍵的能源組成部分。為了提升電池性能和安全性，實時并精確地估算電池的SOC是至關(guān)重要的。另外，隨著傳感器技術(shù)和計算能力的提升，大數(shù)據(jù)和機器學習將在SOC估算中起到更大的作用。而且，通過與云計算和車聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，SOC估算能夠?qū)崿F(xiàn)遠程監(jiān)控和診斷，為用戶和系統(tǒng)提供更優(yōu)質(zhì)的服務。新型電池技術(shù)（如固態(tài)電池、鋰硫電池等）的發(fā)展，為SOC估算帶來新的挑戰(zhàn)。為滿足未來能源系統(tǒng)的需求，研究人員需深入理解新型電池的特性，開發(fā)適應新型電池的估算方法。

總的來說，未來SOC估算技術(shù)將在準確性、實時性和智能性等方面取得更大的突破，為電動汽車、儲能系統(tǒng)等領域提供更高效、更安全的能源管理方案。

基金項目：北京市自然科學基金面上項目（3222024）。

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