深入考察电池充电状态(soc)和运行状态(soh)估计技术

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3、ۉጱᆰॲ深入考察电池充电状态(SOC)和运行状态(SOH)估计技术MartinMurnaneADI公司太阳能光伏发电系统AdelGhazelEBSYSTechnologyInc./WEVIOOGroup首席技术官简介基于锂离子(Li-ion)电池单元的电池组广泛用于各种应用，例如：测量SOC的一般方法是非常精确地测量所有工作条件下流入和混合动力汽车(HEV)、电动汽车(EV)、可供日后使用的再生能源储流出电池组的电量（库仑）和电流，以及电池组中各电池单元的存以及用于各种目的（电网稳定性、调峰和再生能源时移

4、等）的电压。然后利用此数据和先前加载的与被监测电池完全相同的电网能源储存。在这些应用中，测量电池单元的充电状态(SOC)电池组数据，得出SOC的精确估计。这种计算需要的其他数据包非常重要。SOC定义为可用容量（单位为Ah），以额定容量的百分括：电池温度、电池模式（测量时电池是充电还是放电）、电池比表示。SOC参数可看作一个热力学量，利用它可评估电池的潜年龄，以及从电池制造商那里获得的其他相关电池数据。有时候在电能。估计电池的运行状态(SOH)也很重要；SOH以新电池为比可以从制造商那里获得关于锂离子电池在不同工作条件下的性较标准，衡量电

5、池储存和输送电能的能力。ADI公司的功率控制能的特性数据。确定SOC之后，便由系统负责在后续运行中更新处理器ADSP-CM419是处理本文所讨论的电池充电技术的处理器SOC，基本上就是计数流入和流出电池的电量（库仑）。如果初始典范。SOC的精度不够高，或者受其他因素影响，比如电池自放电和漏电效应，那么这种方法的精度可能无法令人满意。本文考察基于库仑计数的SOC和SOH估计所用的算法。本文界定了库仑计数的技术环境要求，并且概要阐述了SOC和SOH参数的技术要求估计方法，具体说来有库仑计数法、电压法和卡尔曼滤波器法。为了测量典型储能模块的S

6、OC和SOH，本文涉及一个库仑计数评同时介绍了多种用于SOC和SOH估计的商业解决方案。此外，本文估平台的设计和开发。本文中的储能模块是24V模块，通常由7只详细说明了同类最佳的SOC和SOH估计算法，尤其是增强型库仑或8只锂离子电池组成。评估平台由以下部分构成：硬件系统，包计数算法、通用SOC算法和扩展卡尔曼滤波器算法。最后说明了括MCU及所需的接口和外设；嵌入式软件，用于SOC和SOH算法实评估程序及所选SOC和SOH算法的仿真结果。现；以及基于PC的应用软件，用作用户界面以进行系统配置、数据显示和分析。电池SOC测量原理确定电池S

7、OC是一个很复杂的任务，与电池类型及其应用有关，评估平台通过适当的ADC和传感器周期性测量各电池单元的电所以近年来开展了许多旨在提高SOC估计精度的开发和研究工作。压值以及电池组的电流和电压，并且实时运行SOC估计算法。此精确估计SOC是电池管理系统的主要任务之一，其有助于改善系算法会使用测得的电压和电流值、温度传感器收集到的和/或PC统性能和可靠性，并且还能延长电池寿命。事实上，精密估计电软件程序提供的一些其他数据（例如来自数据库的建造商规格）。池SOC可以避免意料之外的系统中断，防止电池过度充电和放电SOC估计算法的输出会被送到PC

8、图形用户界面以供动态显示和（这可能导致电池永久损坏，具体取决于电池的内部结构）。然而，数据库更新。电池充电和放电涉及到复杂的化学和物理过程，在不同工作条件下精确估计SOC并不是轻而易举的事。请访问：analog.com/cn2深入考察电池充电状态(SOC)和运行状态(SOH)估计技术SOC和SOH估计方法概述器是一种在线式动态方法，但它需要适当的电池模型和精确测定SOC和SOH估计主要使用三种方法：库仑计数法、电压法和卡尔的参数；还需要大规模计算能力和精确的初始化。曼滤波器法。这些方法适用于所有电池系统，尤其是HEV、EV和PV，有些文

9、献中还介绍了其他用于估计SOC的方法，例如阻抗谱法，下面几节将分别讨论这些方法。这种方法基于电池单元阻抗测量，利用阻抗分析仪实时分析充电和放电情况。虽然这种技术可以用于锂离子电池的SOC和SOH估库仑计数法计，但它基于仪器外部测量，故本文不予考虑。基于电解质物理库仑计数法也称为安培时计数和电流积分法，是计算SOC最常用特性和人工神经网络的方法不适用于锂离子电池。的技术。这种方法通过电池电流读数对使用时间的积分来计算SOC值，如下式所示：如何选择SOC和SOH估计方法1t0+τ选择合适的SOC估计方法时，应考虑多项标准。首先，SOC和SO

10、HSOC=SOC(t0)+C∫t0(IbIloss)dt(1)rated估计技术应可用于HEV和EV应用、可供日后使用的再生能源储存、b其中，SOC(t0)为初始SOC，Crated为额定容量，I为电池电流