为了应对能源危机减缓,全球气候变暖,许多国家都开始重视节能减排和发展低碳经济。电动汽车因为采用电力进行驱动,可以降低二氧化碳的排放量甚至实现零排放,所以得到各国的重视而迅速发展。但是电池成本仍然较高,动力电池的性能和价格是电驱动汽车发展的主要“瓶颈”。锂电池因其寿命长、安全性能好、成本低等优点成为电动汽车的理想动力源。
随着电动汽车的发展,电池管理系统(BMS)也得到了广泛应用。为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放,延长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能,BMS 系统就要对电池的荷电状态即SOC(State-Of-Charge)进行准确估算。SOC 是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数。
电池的SOC 和很多因素相关(如温度、前一时刻充放电状态、极化效应、电池寿命等),而且具有很强的非线性,给SOC实时在线估算带来很大的困难。目前电池SOC 估算策略主要有:开路电压法、安时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等。
开路电压法的基本原理是将电池充分静置,使电池端电压恢复至开路电压,静置时间一般在1 小时以上,不适合电动汽车的实时在线检测。图1 比较了锰酸锂电池和磷酸铁锂电池的开路电压(OCV)与SOC 的关系曲线,LiFePO4 电池的OCV 曲线比较平坦,因此单纯用开路电压法对其SOC 进行估算比较困难。
根据韩国起亚汽车公司的定义,SOC 即为蓄电池所剩电量与电池总容量的比,通常把一定温度下电池充电到无法再吸收能量的SOC定义100%,而把电池无法放出能量时的SOC 定义为0%,计算公式为
SOC =电池剩余电量/电池总电量= [Qm - Q( In)]/Qm
Q( In) = t∫ Indt
其中:Qm为电池最大放电容量; Q( In) 为标准放电电流In下t 时间电池释放的电量。
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