SSB蓄电池锂电池SOC估算及其电池管理系统分析

2026-01-20 16:31:36

摘要传统燃油汽车被使用，会给环境带去比较严重的污染。然而化石能源持续降低，致使电动汽车愈发受人们关注。电池管理系统被设计，这在中国电动汽车领域是相当重要的技术。BMS系统关联着对电池荷电状态、健康状态这类情况的估算系统，搜集到各类数据信息，达成对电池的有效管理。在本次论文分析里，主要针对锂电池SOC估算以及其电池管理系统展开了研究。

关键词：锂电池；BMS系统；电池管理

引言

于BMS系统运行之际，着重负责针对电池的工作电流、电压、温度等层面的信息予以采集，且对电池达成单体的均衡剖析，与此同时对电池实施热管理。于实际运行当中，需将信息采集、电梯均衡加以结合来开展合理化设计，进而知晓电池的化学模型和等效电路模型的实际情形。

1 锂离子电池性能与模型

1.1 特征性能

1.1.1 电压

当前，电池的电压具备着特性，这特性起到了相当重要的作用。在对于参数的判断这个过程当中，需要针对电池是不是没有处于正常状态去进行评估。进而，电池的建模分析，通常来说要在参数方面进行全面的辨识，还要加上对参数方面那个精确性进行全面客观的评估。在电池的电压特性的分析里面，存在着具有开路电压以及工作电压这样不一样的情况。在开路电压的处理过程中，需要经历比较长的时间去静置，当电流处于为零的状态的时候，工作带着蓝牙属于电池正常的负载情形。所以，电池在进行放电处理的时候，往往情况下OCV比工作电压要大 。^[1]。

1.1.2 容量

电动车的续航里程在一定程度上由电池容量所决定，其基本分为额定容量以及实际容量。就额定容量的设计而言，会运用一定的放电倍率去释放最大的电能。于实际工作之中，所提供的电量得结合实际的电能容量来展开分析。当前，锂电池的实际运行是和温度相互关联的。

1.2 锂离子电池模型

1.2.1 电化学模型

在该模型设计里头，采用两相、三区域这样种简化描述形式，针对动力电池内部结构来进行从函数，固相依据球形颗粒展开建模，并且借助锂离子的半径扩散进程，去描述具体扩散样式，在液相扩散处理当中，凭借锂离子顺着动力电池厚度予以处理，当前搭建起来的P2D模型构成，归纳成六个数学方程组 。^[2]。

1.2.2 等效电路模型

当下等效电路模型的构建，相对电化学模型而言较为简易，在开展处理时，不会牵涉到某些偏微分方程式，在开展实际剖析时，会涉及电路元器件，针对电容、电阻、恒压源实施建模评价处理。^[3]。

1.2.3 黑箱模型

黑箱模型得以建立，这是一种不对电池内部繁杂过程予以分析的情况，仅仅依据电池历史的测量数据信息来开展建模分析，像神经网络模型能够用来对支持向量机模型进行处理，进而模拟各种非线性系统，凭借这个来相对泛化能力以及相关预测与评价。

2 锂离子电池SOC估算

常常没办法直接去估算以及测量电池SOC，所以所采用的SOC估算方式，是当下电动汽车的一个重要研究话题，还是其中核心的算法。在具体的估算处理之时，针对汽车电池的充放电、续航里程、工作寿命等，展开相关评价。在开展分析之际，要结合等效模型，并且对相关参数予以估算，进而了解到现场的实际情形。

2.1 KF算法

能够依据KF算法开展分析，此算法并非要存储海量数据信息，而是凭借递推方式，于计算机以及微处理那儿实现快速的达成与调整。在国防军事范畴、航天范畴，均获得了良好的应用。于开展实际处理时，就得针对电池系统构建目标系统的模型，与此同时对该系统状态予以细节呈现与评估。在开展相关分析期间，运用固定公式进行反复的迭代与处理，达成对系统的最优化评估。

2.2 无迹卡尔曼滤波算法

是基于该算法的处理方式，在对于线性高斯系统建立以后，结合不同场景下系统的运行，电池模型的建立属于典型的非线性系统，在实际工作开展时，要充分考量系统内部因素，同时运用标准卡尔曼滤波，如此便能得到最终计算结果，也相应地对系统状态进行估算且合理，当前处理过程中，要忽略二阶及以上高阶项目，该系统的非线性度较为良好 。

3 电池管理系统设计

电池管理系统的设计，是当下电动汽车极为关键的部分，并且针对性地处理相应功能，基于数据采集、状态检测、安全保护以及信息和能量的管理。在数据采集中，是对电池端电压、工作电流以及温度加以全面采集与评估。在状态检测环节，要结合电池SOC、电池健康状态、瞬时可用功率等多方面进行周全估算与处理。于安全保护的处理之际，要放置电池，还要应对过充过放情况，并且要对温度预警予以集中分析，如此一来便可针对电动电池的运行数据来展开集中处理以及筛选，于后续进行能量 Management的处理之时，会涉及到均衡管理、热管理等方面的设计 。

3.1 硬件电路设计

目前处于设计进程之中，BMS 依据一主多从式的架构，于系统设计之时，存在对各级负载、多类电压、多样温度信息予以采集的需求，同时还需进行电池单体的均衡设计。在针对控制传输数据展开分析与评估之际，需对指令展开协调。于结构设计里，要达成易于扩展的体系，并且在后续开展试验以及分析的过程中，均要为后期维护工作提供优良的基础以及便捷的处理方式 。用于电池采样分析的芯片在设计时，意味着其应当开展全面通信，与此同时，在后续所开展的地质配置设计期间，需要维持对电池采样芯片的控制，进而强化系统运行的可靠性。

基于电压采样的那种电路设计方式，得对电池电压开展住处检验，与此同时开展相关数据采集的速率以及响应电压的测量。在借助温度以及别的传感器进行集中处理之际，需要予以合理化的配置，再加上针对内部主控设备的处理。在针对多个器件进行处理时，要选用一种主处理器接线设备的类型。

其次，在开展设计时，于供电模块的处理当中，鉴于供电方式存在不同，主要是针对内部空间以及外围电路展开合理化的设计以及调整。当前，在测量电池电压的处理环节，要结合电池组的总负荷，并且后续进行总体规划以及设计，才能够满足人们的基本需求，进而提升系统运行的可靠性以及稳定性。

3.2 电池管理软件系统

3.2.1 初始化程序

进行项目处理之时，要配置一个良好的寄存器，运用科学合理的设计办法，对电路予以合理化把控。在系统的欠压、过压以及功能性的评估里，主要于配置环节开展初始化设计，且在后续进行集中评估。当前开展项目判断之际，要从多个角度展开设计与评价。

3.2.2 电压与温度采集子程序

在开展当前的电压采集工作之前，得输入特定的指令，接着依据后续指令来处理数据信息。于进行程序分析期间，要对系统内部予以合理化转发，与此同时，把位置用于对电池组的电信号施加调整，尤其是针对内部的模数转发，并且针对内部的空间实施集中处理。采集电池温度的测量信号时，需结合热敏电阻的电压信号转型，并经过内部数据的转变后，就能对内部空间温度完成集中的信号采集以及评价。在后续其他方面做系统处理时，还得强化内部空间的合理性。

3.2.3 SOC算法程序

当前开展实际的电池模型处理工作时，要处理内部的SOC估算算法，加之适配非线性的观测器，还要进行后续DE初始化环节，这就要分析内部空间的种群大小、缩放因子以及交叉概率的设定情况，需于观测器集中输出电压后进行人为调节，加以控制电压更新流出数值可能产生的误差情况，得以探知推断内部空间电池估算的整体成效，最终了解到相应的整体效果 。首先，在开展项目的分析工作期间，需要着重强化内部设计，始终维持对空间的全面掌控，通过这样做才能够提高系统运行的稳定性，进而解决常见的系统问题，防止出现某些结构性的状况，最终增强系统运行的效率 。

4总结

经过上述总结，于开展锂电池SOC估算以及其电池管理系统设计之际，要关联实际运行情形，并且借助对现场所做的估算与设计这般去运作，才能够达成电池系统的稳定管控形态，也会相对出现系统的基本功能达成态，再加上针对细节的结构细节予以控制，进而促使电池系统运行可靠性和安全性得以提升 。