1.深入解析电池充电状态 (SOC) 和运行状态 (SOH) 估计技术
2.电池SOC 之 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法FFRLS
3.BMS电池管理系统中的算算法各种算法简介 电池管理系统计算SOC的算法有哪些
4.基于双卡尔曼滤波（KF+UKF）算法的电池SOC估算
5.如何进行soc估算
6.SOC之校准（上）

深入解析电池充电状态 (SOC) 和运行状态 (SOH) 估计技术

       在广泛应用的锂离子电池组中，监控电池充电状态(SOC)和运行状态(SOH)对于确保设备性能和电池寿命至关重要。法源其中，代码SOC表示剩余可用容量的算算法百分比，是法源评估电池能量潜力的关键指标；而SOH则衡量电池性能相对于新电池的能力，反映其老化程度。代码源码编译qmakeADI公司的算算法ADSP-CM处理器是此类技术处理的典型例子。

       本文深入研究了基于库仑计数的法源SOC和SOH估计方法，包括算法原理、代码环境要求和实际应用。算算法常见的法源估算技术有库仑计数法、电压法和卡尔曼滤波器法。代码库仑计数法通过测量电流和时间计算SOC，算算法但需要精确的法源初始值和损耗补偿。电压法利用电池放电曲线与电压关联，代码但受电池化学行为和温度影响，且需要离线测试。卡尔曼滤波器则提供动态实时估计，但对模型精确性和初始化有高要求。

       为了实现这些算法，评估平台设计了硬件和软件系统，包括硬件传感器、嵌入式算法以及用户界面。例如，增强型库仑计数法通过补偿充电效率和动态校准SOH，提高估计精度。通用SOC算法则利用频域分析和线性系统模型，即使在非线性电池系统中也能提供准确估计。

       选择SOC和SOH算法时，需考虑其适用性、计算复杂度和精度。在评估过程中，通过MATLAB仿真，增强型库仑计数算法在充电和放电模式下显示出良好的估计性能，最大误差在充电阶段约为3.5%，在放电阶段通常小于2%。这些结果证实了此算法在实际应用中的有效性，特别是对于实时性要求高的系统，如电动汽车。

电池SOC 之 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法FFRLS

       使用FFRLS对一阶RC等效电路进行参数辨识。

       带遗忘因子的递推最小二乘法公式如下所示：

       其中被辨识参数、数据向量、增益以及协方差为关键计算元素。

       计算步骤如下：初值选取方法：2 模型分析

       电路模型根据上图展示，得出下式

       使用双线性变换，可以将式离散为

       其中。

       由于开路电压变化量在采样时间间隔内可忽略，视为常值。故式可以写作

       令，可得

       定义为系统输出，为待辨识的参数向量，为数据向量。根据下式可以得到电路参数。

       数据下载链接见

       数据见

       [1] 董喜乐, “锂离子电池模型参数和荷电状态联合在线估计方法研究,” 硕士, 北京交通大学, .

       [2] 范兴明, 封浩, and 张鑫, “最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用,” 电工技术学报, vol. , no. 5, pp. –, .

BMS电池管理系统中的各种算法简介 电池管理系统计算SOC的算法有哪些

       一、BMS电池管理系统中的各种算法简介

       BMS电池管理系统是一种用于电池组中的单个电池管理的系统，以确保其安全性、寿命和性能，简单导航php源码在BMS电池管理系统中涉及到了许多算法，具体有：

       1、最大功率点追踪算法

       最大功率点追踪算法是一种用于优化太阳能电池板输出功率的算法。在BMS电池管理系统中，最大功率点追踪算法也被用于优化电池输出功率，以延长电池寿命和提高电池性能。该算法通常采用迭代法求解，在每次迭代中，计算当前电池组的输出功率并根据输出功率的变化调整电池组的工作状态，以找到最大功率点。

       最大功率点追踪算法的核心是找到电池组输出功率与电池组工作状态之间的关系。在实际应用中，最大功率点追踪算法通常采用PerturbandObserve（P&O）算法或IncrementalConductance（IC）算法。其中，P&O算法是一种基于光强变化的算法，它通过改变电池电压并观察电池输出功率的变化，来寻找最大功率点。IC算法则是一种基于导数的算法，它通过计算电池电压和电池电流之间的导数来确定最大功率点。

       2、SOC计算算法

       SOC（StateofCharge）是电池组中电池当前充电状态的指标。在BMS电池管理系统中，SOC计算算法被用于确定电池组的当前充电状态，以避免电池过充或欠充，延长电池寿命和提高电池性能。

       在实际应用中，SOC计算算法通常采用开路电压法（OCV）或卡尔曼滤波器法进行计算。其中，OCV法是一种基于电池开路电压的计算方法，它通过测量电池组的开路电压来确定电池组的SOC。卡尔曼滤波器法则是一种基于状态估计的算法，它通过对电池组的充电和放电状态进行预测和校正，来估计电池组的SOC。

       3、SOH评估算法

       SOH（StateofHealth）是电池组的健康状况指标，它反映了电池组的寿命和性能。在BMS电池管理系统中，SOH评估算法被用于评估电池组的健康状况，以帮助用户了解电池组的剩余寿命和性能表现。

       在实际应用中，SOH评估算法通常采用电化学阻抗谱法（EIS）或数学建模法进行评估。其中，EIS法是一种基于电化学阻抗谱的方法，它通过对电池组进行小信号扰动，测量电池组的电化学阻抗谱，并根据阻抗谱的变化来评估电池组的健康状况。数学建模法则是一种基于电池组的数学模型进行评估的方法，它通过建立电池组的数学模型，模拟电池组的工作过程，并根据模型的预测结果来评估电池组的健康状况。

       4、充放电控制算法

       充放电控制算法是BMS电池管理系统中的核心算法之一，它用于控制电池组的充放电过程，以确保电池组的安全性和寿命。在实际应用中，充放电控制算法通常采用PID控制器或模糊控制器进行控制。网站微信源码

       其中，PID控制器是一种基于误差、积分和微分的控制器，它通过调整控制器的参数，使得电池组的充放电电流和电压稳定在设定值附近。模糊控制器则是一种基于模糊逻辑的控制器，它通过建立模糊规则和模糊推理，来实现电池组的充放电控制。

       5、健康预警算法

       健康预警算法是BMS电池管理系统中的另一种重要算法，它用于预测电池组的故障和寿命，以提前采取措施进行维护。在实际应用中，健康预警算法通常采用神经网络、遗传算法或支持向量机进行预测。

       其中，神经网络是一种基于人工神经元的模型，它通过训练神经网络的权值和偏置，来实现电池组故障和寿命的预测。遗传算法则是一种基于自然选择适应度高的个体，不断迭代寻找最优解。支持向量机则是一种基于统计学习理论的模型，它通过构建最优的分类超平面，来实现电池组故障和寿命的预测。

       6、优化算法

       优化算法是BMS电池管理系统中的重要算法之一，它用于优化电池组的性能和寿命，以满足用户的需求。在实际应用中，优化算法通常采用遗传算法、粒子群算法或模拟退火算法进行优化。

       其中，遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟自然进化过程，不断迭代寻找最优解。粒子群算法则是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群飞行的过程，不断迭代寻找最优解。模拟退火算法则是一种基于模拟退火过程的优化算法，它通过模拟金属退火的过程，不断迭代寻找最优解。

       7、数据处理算法

       数据处理算法是BMS电池管理系统中的另一种重要算法，它用于处理电池组的数据，以提取有用的信息和特征。在实际应用中，数据处理算法通常采用滤波算法、降维算法或特征提取算法进行处理。

       其中，滤波算法是一种基于数字信号处理的算法，它通过对电池组的信号进行滤波，去除噪声和干扰，提取有用的信息。降维算法则是一种基于数据挖掘的算法，它通过降低数据的维度，减少数据量和复杂度，粒子漩涡特效源码提高数据的可处理性和效率。特征提取算法则是一种基于模式识别的算法，它通过提取数据的特征，识别出数据中的模式和规律，从而实现数据的分类和识别。

       二、电池管理系统计算SOC的算法有哪些

       电池管理系统中，SOC的计算是核心，SOC，全称是StateofCharge，即电池荷电状态，也叫剩余电量，常用百分数表示，由于电池复杂的化学特性导致SOC估算出现误差，因此电池管理系统计算SOC的算法通常是估算，常用的算法有三种：

       1、基于内阻补偿的开路电压法

       开路电压法（OCV）是最早的电池容量测试方法之一，开路电压法是根据电池的开路电压与电池内部锂离子浓度之间的变化关系，间接地拟合出它与电池SOC之间的一一对应关系。

       开路电压法简单便捷，但是估算的精度并不高。该方法只能在电池长时间静置状态下估算SOC，当电池有电流通过时，电池内阻产生的压降会影响SOC估算精度。同时电池存在电压平台，特别是磷酸铁锂电池，在SOC%-%期间，端电压和SOC曲线近似为直线，这种情况下SOC的估算误差会放大。

       基于以上问题，设计人员对开路电压法做了补充，引入了电池内阻进行校正，准确估算OCV。当电池通过电流时，通过将实际测得的电池端电压减去I*R来校正负载下的电压，然后使用校正电压来获得当前的SOC。

       基于内阻补偿的开路电压法提升了SOC的估算精度，但是实际应用时由于其复杂的电化学特性，电池电压不会立即对负载的变化作出反应，而是有一定延迟。该延迟与电池电压响应的时间常数相关联，范围从毫秒到数千秒。同时电池的内部阻抗在不同条件下变化较大，因此SOC的精准估算依赖于阻抗的精准估算。

       2、安时法（库伦计数法）

       经典的SOC估算一般采用安时积分法（也叫电流积分法或者库仑计数法）。即电池充放电过程中，通过累积充进和放出的电量来估算SOC。充电时，进入电池的库仑全部留在电池中，放电时全部流出的电量导致SOC的下降。

       SOCnow=SOCpast-(Inow*t)/Qmax

       安时积分法SOC估算精度高于开路电压法，但是该算法只是单纯的从外部记录流入和流出的电池电量，忽略了电池内部状态的变化。由于不同的电池模型有不同的自放电率，这也取决于电池的php源码 在线excelSOC、温度和循环历史，准确的自放电建模需要花费大量的时间收集数据，而且仍然相当不精确。同时电流测量不准，造成SOC计算误差会不断累积，需要定期不断校准。而且在电池长时间不活动或放电电流变化很大的应用中，库伦积分法会产生一定误差。

       3、电压电流混合算法

       由于开路电压法在实际工况下并不实用，而安时积分法存在误差，并且随着使用时间的增加误差会继续放大。因此大量设计人员将开路电压法与其他方法结合起来，共同进行SOC的预测。

基于双卡尔曼滤波（KF+UKF）算法的电池SOC估算

       本文阐述基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的双卡尔曼滤波（KF+UKF）算法在电池系统中的应用，旨在提供一种更精确的电池状态-of-charge（SOC）估算方法。无迹卡尔曼滤波是一种非线性系统估计技术，通过无迹变换（UT）进行估计，相较于传统卡尔曼滤波，其在非线性系统中的性能更优。

       无迹卡尔曼滤波算法在动态系统状态估计中引入了UT变换，通过在状态估计点附近构造一组采样点，对非线性函数进行近似线性化，从而在保持估计精度的同时，避免了扩展卡尔曼滤波（EKF）中的泰勒级数展开带来的误差与计算复杂性问题。在UT变换中，通过选取适当的Sigma点集合，确保了与原状态变量的统计特性匹配，进而对系统状态进行有效更新。

       UKF算法的关键步骤包括Sigma点的构建、UT变换、以及基于变换后的均值与协方差进行的卡尔曼滤波递推运算。通过将电池端电压作为观测变量，UKF能够实时、准确地估计电池的SOC。相较于EKF，UKF在处理非线性问题时表现更为优异，提高了估计精度与稳定性。

       在电池SOC估算流程中，UKF首先通过UT变换构造出一组Sigma点，然后将这些点代入系统与观测方程，进行状态与测量的更新。通过递推计算得到的卡尔曼增益系数，UKF能够对当前估计值进行精确修正，进而得到更新后的SOC估计值。该过程涉及电池模型参数的实时辨识与更新，确保了算法在动态环境中的适应性。

       验证结果显示，基于UKF的双卡尔曼滤波（KF+UKF）算法在电池SOC估算中表现出了更高的精度与可靠性。相比于传统的扩展卡尔曼滤波算法，UKF在处理非线性问题时的优越性得到了充分展现。这一算法在电池管理系统的实际应用中，能够提供更为准确、稳定的SOC估计，满足电池管理系统对高精度与实时性的需求。

如何进行soc估算

       SOC估算主要通过安时积分法、开路电压法、内阻法、荷电状态估算算法进行。

       1. 安时积分法：

       安时积分法是通过实时积分电池包主回路电流来估算SOC。在理想情况下，如果已知电池初始状态SOC0，那么任意时刻t的SOC可通过安时积分法计算得到。在实际工程应用中，由于电流检测存在精度和零漂等问题，会导致基于安时积分法的SOC估算出现较大误差。

       2. 开路电压法：

       开路电压法是通过测量电池包开路电压来估算SOC。电池的开路电压OCV与SOC存在一定的对应关系，因此可以通过查找OCV-SOC对应关系表来估算SOC。但实际应用中，由于电池老化、自放电和温度等因素的影响，OCV-SOC关系表需要不断修正，这给SOC估算带来了很大难度。

       3. 内阻法：

       内阻法是通过测量电池内阻来估算SOC。由于不同SOC下的电池内阻不同，因此可以通过测量电池内阻来间接估算SOC。但实际应用中，由于内阻的测量精度受到温度、电池老化和测试频率等因素的影响，导致基于内阻法的SOC估算存在较大误差。

       4. 荷电状态估算算法：

       荷电状态估算算法是通过融合多种传感器信息来估算SOC。该算法可以利用电池管理系统中的多种传感器（如电压、电流、温度等）来实时估计电池的SOC。荷电状态估算算法结合了安时积分法、开路电压法和内阻法等方法的优点，通过算法优化和数据融合，提高了SOC估算的精度和稳定性。同时，荷电状态估算算法还可以通过自适应学习和参数调整等方法来适应电池老化和温度变化等因素，从而保持较高的估算精度。

       总之，SOC估算是电动汽车电池管理系统中的核心问题之一。为了提高电动汽车的续航里程和安全性，需要采用高精度、高稳定性的SOC估算方法。荷电状态估算算法结合了多种方法的优点，通过算法优化和数据融合，提高了SOC估算的精度和稳定性，是未来电动汽车电池管理系统中的重要研究方向之一。

SOC之校准（上）

       微信搜索GZH：BMS算法指北

       在进行SOC算法设计时，我们需要对充放电末端进行校准，即寻找在特定电流倍率和温度条件下的电压值，并通过大量测试数据确定该电压值对应的SOC值。虽然许多朋友在接触BMS的SOC算法时都知道在充放电末端电压变化斜率较大，更容易确定电压值和SOC的对应关系，但很少有人解释如何在充放电末端寻找校准点，以及其理论依据。

       我们面临以下两个问题：

       1. 为什么在充放电时，尤其是在充电时，在固定的充电温度和倍率下，认为动态电压和SOC具有对应关系？

       2. 如果认为动态电压和SOC具有对应关系，能否通过定量的分析和计算，确定在充电哪个阶段选取校准点具有较高的校准精度？

       设置校准点的意义在于，在校准时，无论以前的SOC是多少，校准为我们设置的SOC，消除安时积分造成的SOC误差。

       其中：SOC0为电池SOC的初始值；η为库伦效率，i为电流值，充电时为正值，放电时为负值；Q为电池总容量。

       一、分析SOC误差的来源

       1）初始值SOC0不准确，该值SOC0会使得SOC估计出现误差。

       2）总容量Q的变化，电池容量会随着电池老化而变化。

       3）电流值i(τ)不精确，车载的电流检测传感器一般为霍尔传感器，存在一定的测量误差。由于该误差的存在，如不进行校准，则会导致安时积分误差逐渐增加。

       二、SOC校准区间

       以磷酸铁锂为例，当SOC在%~%之间时，开路电压变化较小，此时电压的波动会导致对应的SOC变化较大，因此需要分析电压检测对校准的影响。

       假设电压检测的误差为±k，为了保证SOC的估计误差在n%以内，电压变化的差值满足如下关系：

       即在OCV-SOC曲线不是很平坦区间内，利用电压估计SOC能够消除由于电压检测误差带来的校准误差。一般来说，BMS的电压检测误差约为±5mV。为了保证SOC的误差在n%以内，需要SOC在满足下式时才进行校准：

       下图给出了误差n%取不同值时，的电压差值与SOC之间的关系。可见，当SOC在较低区间和较高区间时满足式（3）（记低区间为S1，高区间为S2），此时SOC变化引起的电压差值较大，适合校准。

       如果电芯是三元电芯，其没有平台期，可用于校准的区间会更多，理论上可进行全SOC范围的校准。

       三、充电校准（累积误差的校准）

       在运行过程中，电池终端电压由开路电压、极化电压和内阻引起的电压组成，即

       其中，V为电池终端电压，Vocv是电池开路电压，Vp是极化电压，i为电流值，R为电池内阻。当电池静置一段时间后极化作用将会消失，此时终端电压为开路电压。有上述特点可知，在0~t时间内，极化电压

       其中，f(i(τ),T(τ))表示τ时刻电流i(τ)和温度T(τ)对极化电压的影响，ω(t-τ)为τ时刻电流引起极化作用的影响因子，t为当前时刻。τ时间电流i(τ)引起的极化作用随着时间的增加而慢慢减小。因此影响因子随(t-τ)的增加而逐渐减小，最终为零。

       极化电压与电池运行的工况有关，电动车运行阶段的电流上下波动较大，极化电压难以确定，从而很难在运行过程中通过电池的端电压确定SOC的值。

       对于电动车而言，电池运行状态分为运行阶段和充电阶段。假设电动汽车在0~t1为运行阶段，t1~t为恒流充电阶段，设电流满足如下关系：

       电池在0~t过程中，极化电压可表示为

       假设电流在0~t过程中都为恒流充电，此时极化电压可表示为

       对式（7）和式（8）进行比较分析，假设充电温度相同，则有

       其中，β为有限值；ω(t-t1)为影响因子，当t>>t1时，ω(t-t1)→0。因此式（9）将趋近0。当t>>t1时，即在恒流充电时间较长时，运行阶段电流对极化电压的影响可忽略，通过实验方法可建立在恒定充电电流条件下电池终端电压与SOC的关系。

       当充电方式是多段恒流充电时，可以利用电池在充电末期的终端电压对SOC进行校准。可以根据需要设置一个或多个校准点。

       理论上，充电末期可以抛弃安时积分，直接靠“电压-电流-温度-SOC”的map查表得到SOC，相当于持续校准。下面是验证结果：

       至此，回答了文章开始的两个问题。下一期我们从其他角度聊一聊SOC校准的内容。

       近期忙和懒，下期更新可能时间会很长。

       我们的口号是：实践是检验算法的唯一标准！算法决定BMS的上限！

总结几种流行的电池SOC估算方法

       电池的SOC（State-of-Charge）是电池剩余电量的状态表示，其计算方式通常通过电池的剩余可用电量Qc与额定容量Qn得出。通过了解电池的状态，用户能够更直观地判断剩余电量，从而做出充电决策。准确的SOC估算对于提高用户体验至关重要，因为它能够提供电池电量的实时状态，让用户在电量不足时及时充电。因此，提高SOC估算精度对于电池管理系统的整体性能优化具有重要意义。

       在电池管理领域，SOC估算方法大致可以分为三大类：传统方法、基于模型的方法以及智能算法。

       传统方法主要包括开路电压法和安时积分法。开路电压法通过测量电池在不同SOC值下的开路电压OCV，然后通过数据拟合得到SOC与OCV之间的函数关系进行估算。然而，这种方法在实际应用中存在局限性，因为电池在停止充放电后的开路电压无法实时获取。安时积分法则通过积分充放电电流与时间，结合初始SOC值估算剩余电量，但其精度受电流传感器精度的影响较大。

       基于模型的方法通过构建电化学模型或等效物理模型来描述电池的充放电行为。电化学模型采用微观反应过程数值化，从电化学机理层面分析电池特性；等效物理模型则通过电压源、电阻、电容等元件模拟电池特性。然而，电池模型的参数辨识方法在离线和在线应用中各有优劣，离线方法简单但参数可能随环境变化而变化，而在线方法虽然精度较高但计算复杂度大。

       智能算法如神经网络模型，通过输入电池关键信息直接输出SOC值，实现SOC估算与机器学习的结合。尽管这一方法在理论上具备吸引力，但在实际应用中，行业内的BMS厂商更倾向于采用基于模型的方法进行SOC估算。

       总结而言，电池的SOC估算方法多样，传统方法简单直观，基于模型的方法能够提供更高的精度，而智能算法则在理论上有创新性。提高SOC估算精度对于电池管理系统的性能优化至关重要，但实际应用中需考虑多种因素，包括电池特性的复杂性、环境因素以及计算资源的限制。研究与实践的不断深入，将有助于更准确地估算电池SOC，提升电动汽车等应用的用户体验与安全性。

电池管理系统中的荷电状态（soc）

       探索电池管理的核心：深入理解电池荷电状态（SOC）

       在电池管理系统的世界中，荷电状态（SOC）犹如电量的晴雨表，它以百分比的形式揭示电池的剩余能量与满充状态的关系。简单来说，当SOC为0，意味着电池已完全放电，而当它满载为1时，电池已充满能量，为电动汽车的续航里程提供了关键保障。

       SOC并非凭空产生，而是通过精密算法模型，通过对大量数据的采集和实际电池性能的实时监控来估算的。一个高精度的SOC估算，能显著延长电动车的行驶里程，确保电池性能最大化。精准的SOC监控是电池应用研究的基础，避免过度充放电，从而延长电池使用寿命，同时帮助车辆控制系统实时计算行驶范围，为驾驶者规划最佳路线。

       SOC算法在锂离子电池管理系统（BMS）的研发中扮演着核心角色，目前常用的方法包括安时积分法和开路电压标定。这些方法的优化过程，正是在不断的数据对比和模型迭代中实现的，以提升预测的准确性和实时性。

       荷电状态预测的艺术

       预测电池荷电状态的方法繁多，如同探索电池智能的多种路径。主要有放电实验法、开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法以及人工智能神经网络法。

       放电实验法，看似直接，通过恒定电流放电至终止电压，计算放电量。它在实验室环境中的准确性高，但无法实时监测，不适合行驶中的电动汽车。开路电压法依赖于电池静置后的稳定状态，但需要长时间静置，不适合实时应用。

       安时积分法通过电流积分估算电量，但需解决初始电量判断和累积误差问题。卡尔曼滤波则结合了测量与预估，适用于实时数据处理，但对模型精确性要求高。神经网络法，借助深度学习的潜力，能灵活适应不同电池类型，但对数据质量和计算资源要求较高。

       在实际应用中，这些方法往往结合使用，以提高预测的准确性和实时性。随着电池等效电路模型的不断优化，荷电状态预测的精度正在逐步提升，为电动汽车的高效管理和安全运行提供了强大支持。

       总结

       电池荷电状态（SOC）是电动车续航的关键指标，通过精准的预测和管理，可以延长电池寿命，优化驾驶体验。多种预测方法各有优劣，但都在不断进化和融合，以实现更精确、实时的电池状态监控。随着科技的进步，我们期待看到更加智能、高效的电池管理系统，为电动汽车的未来提供更强大的保障。