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目前主流的SOC估算方法有开路电压法、电流积分法、卡尔曼滤波法和神经网络法。比较常用的是前两种,后两种算法这里不展开讨论。开路电压法其原理是利用电池在长时间静置的条件下,开路电压与SOC存在相对固定的函数关系,从而根据开路电压来估算SOC。以前常用的铅蓄电池电动自行车就是使用这种方法估算SOC。开路电压法简单便捷,但也存在很多缺点:
1. 电池须经过长期静置,但电动汽车启动频繁,开路电压短时间内很难稳定;
2. 电池存在电压平台,特别是磷酸铁锂电池,在SOC30%-80%期间,端电压和SOC曲线近似为直线;
3. 电池处于不同温度或不同寿命时期,尽管开路电压一样,但实际上的SOC差别可能较大;
如下图,我们在使用这种电动自行车,假如当前SOC显示100%,在加速启动下电压下降,电量可能显示80%,停止加速时电压回升,电量又会跳回100%。
电流积分法估算SOC目前广泛应用于电动自行车、园林工具、储能等领域。虽然很多不同的BMS厂家都是用电流积分法估算SOC,但是由于各自算法设计、硬件电路、电流采样芯片选择的不同精度也各不相同。电流积分法也叫安时积分法(也叫电流积分法或库仑计数法),其本质是在电池进行充电或放电时,通过累积充进或放出的电量来估算电池的SOC。与其它SOC估算方法相比,电流积分法相对可靠,并且可以动态地估算电池的SOC值,因此被广泛使用。
电流积分法简化公式如下:
从以上公式不难看出,该估算方法存在着误差,主要来源于三个方面:
1. 电流采样造成误差
采样精度采样间隔
2. 电池容量变化造成误差
温度变化电池老化充放电倍率不同电池自放电
3. SOC
初始SOC估算困难
最终SOC过程取舍误差
该方法只是以电池的外部特征作为SOC估算依据,在一定程度上忽视了电池自放电率、老化程度和充放电倍率对电池SOC的影响,长期使用也会导致测量误差不断累积扩大,因此需要引入相关修正系数对累积误差进行纠正。
下面简单介绍下我们BMS保护板使用的SOC估算方法。我们算法的主要是针对电流积分法计算SOC的局限性进行改进:
●电池包第一次上电使用开路电压法估算SOC。第一次上电,根据电池包厂家给出的电压和剩余容量二维关系图大概估算出目前电池包的剩余容量即SOC。
●第一次循环以后都使用电流积分法(安时法)计算SOC,此时电流采样的精度决定了安时法估算SOC的精度,因此前端采样芯片的选择很重要,我们的BMS选择是国外的前端芯片,保证电流采样尽可能的精确。
●针对电池老化的问题,我们在电池包每次完整的充放电循环后,对电池包满充容量进行实时修正,这样我们可以更准确的获取电池包的实际满充容量。这就好比你有个容量是200L油桶(电池包的设计容量),使用了一段时间磕磕碰碰,油桶形状改变了,我们不知道他的实际容量了,但是我们可以知道每次油桶空了到加满所需要的油的体积(一次完整充电容量如下图180L),我们就可以用这个体积(一次完整的充放电的时间)对这个油桶的实际容量(电池包的实际容量)进行细微的修正,即从放空电(由于实际电池包应用场景的不同,修正的下限可能不一定是放空,更具不同的实际情况而设置)到充满电。见下图,如果满充容量修正不准,即使剩余容量是准确的,SOC也是不准确的,会使用户做出错误的判断。因此要使SOC更准确,剩余容量和满充容量都要尽量的准确。
●针对自放电的问题,我们在电池包不充放电时,用平均工作电流或者休眠功耗乘以时间来修正由于自放电引起的SOC误差。我们的SOC修正算法还加入了温度的修正,依据电池特性,在不同的温度下,电池能释放的电能不一样,我们在算法里面加入了温度系数的修正,这里就不详说了。目前我们通过大量的实际测试和应用SOC误差在4%以内。
我们的BMS保护板锂电池更安全,让客户使用更放心,让SOC更精确,让客户不会因为SOC显示的不精确对实际情况做出误判,带来不必要的困扰。
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