预测锂电池荷电状态的方法有什么

锂离子电池的荷电状态估算是非线性的，目前常用的方法重要有放电实验法、开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。

1、放电实验法

放电实验法的原理是：以恒定的电流使电池处于不间断的放电状态，当放电到达截止电压时对所放电量进行计算。放电电量值为放电时所采用的恒定电流值与放电时间的乘积值。放电实验法经常在实验室条件下估算电池的荷电状态，并且目前许多电池厂商也采用放电法进行电池的测试。

它的显著优点是方法简单，估算精度也相对较高。其缺点也很突出：不可以带负载测量，要占用大量的测量时间，并且放电测量时，必须中断电池之前进行的工作，使电池置于脱机状态，因此不能在线测量。行驶中的电动汽车电池一直处于工作状态，其放电电流并不恒定，此法不适用。但放电实验法可在电池检修和参数模型的确定中使用。

2、开路电压法

过针刺 低温防爆18650 2200mah

符合Exic IIB T4 Gc防爆标准

充电温度：0~45℃
-放电温度：-40~+55℃
-40℃最大放电倍率：1C
-40℃ 0.5放电容量保持率≥70%

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电池长时间充分静置后的各项参数相对稳定，此时的开路电压与电池荷电状态间的函数关系也是相比较较稳定的。若想获得电池的荷电状态值，只需测得电池两端的开路电压，并对照OCV-SOC曲线来获取相应信息。

开路电压法的优点是操作简单，只需测量开路电压值对照特性曲线图即可获得荷电状态值。但是其缺点有很多：首先此方法要想获得准确值，必须使电池电压处于相对稳定状态，但电池往往要长时间的静置，方可处于此状态，从而无法满足实时监测要求，往往应用于电动汽车长时间的驻车时。

当电池充放电比率不同的情况下，由于电流的波动会使电池开路电压发生变化，从而导致电池组的开路电压不一致，使得预测的剩余电量与电池实际剩余电量出现较大偏差。

3、安时积分法

安时积分法不考虑电池内部的用途机理，根据系统的某些外部特点，如电流、时间、温度补偿等，通过对时间和电流进行积分，有时还会加上某些补偿系数，来计算流入流出电池的总电量，从而估算电池的荷电状态。目前安时积分法在电池管理系统中被广泛应用。安时积分法的计算公式如下：

无人船智能锂电池

IP67防水，充放电分口 安全可靠

标称电压：28.8V
标称容量：34.3Ah
电池尺寸：(92.75±0.5)* (211±0.3)* (281±0.3)mm
应用领域：勘探测绘、无人设备

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式中，SOC0是电池电荷状态的初始电量值；CE是电池的额定容量；I(t)为电池在t时刻的充放电电流；t为充放电的时间；η为充放电效率系数，又被称作库伦效率系数，代表了充放电过程中电池内部的电量耗散，一般以充电放电的倍率和温度修正系数为主。

安时积分法的优点是受电池自身情况的限制相对较小，计算方法简单、可靠，能够对电池的荷电状态进行实时的估算。其缺点是由于安时计量法在控制中属于开环的检测，假如电流的采集精度不高，给定的初始荷电状态有一定误差，伴随着系统运行时间的延伸，之前出现的误差会逐渐累积，从而影响荷电状态的预测结果。并且由于安时积分法只是从外特性来分析荷电状态，多环节存在一定误差。从安时积分法计算公式中可以看出，电池的初始电量对计算结果的准确性影响较大。

为了能使电流测量的精度得到提高，通常采用高性能的电流传感器来测量电流，但这样加大了成本。为此，许多学者在应用安时积分法的同时应用开路电压法，将二者结合。开路电压法用来估算电池的初始荷电状态，安时积分法用于实时估算，并且在算式中添加相关修正因子，以提高计算准确性。

4、卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波算法是利用时域状态空间理论的一种最小方差估计，属于统计估计的范畴，宏观上就是尽可能减小和消除噪声对观测信号的影响，其核心是最优估计，即系统的输入量在预估基础上对状态变量进行的有效修正。

该算法的基本原理是：将噪声与信号的状态空间模型作为算法模型，在测量时，应用当前时刻的观测值与上一时刻的估计值，对状态变量的估算进行更新。卡尔曼滤波算法对锂离子电池荷电状态进行预测的实质是安时积分法，同时用测量的电压值来对初步预测得到的值进行修正。

卡尔曼滤波法的优点是适合计算机对数据进行实时运算处理，应用范围广，可以用于非线性系统，对行驶过程中电动汽车的荷电状态预测具有较好的效果。卡尔曼滤波法的缺点是对电池模型的准确程度依赖较大，为了提高该算法预测结果的准确性和精度，要建立可靠的电池模型。此外，卡尔曼滤波法的算法相比较较复杂，因此其计算量也相对较大，对运算器的性能有较高要求。

5、神经网络法

神经网络的目的是模仿人类的智能行为，通过并行结构与自身较强的学习能力获得数据表达的能力，能够在外部激励存在时给出相应的输出响应，并使具有良好的非线性映射能力。

神经网络法应用于锂离子电池荷电状态检测的原理是：将大量相对应的电压、电流等外部数据以及电池的荷电状态数据作为训练样本，通过神经网络自身学习过程中输入信息的正向传播和误差传递的反向传播反复进行训练和修改，在预测的荷电状态达到设计要求的误差范围内时，通过输入新的数据来得到电池的荷电状态预测值。