磷酸铁锂电池 SOC 估算研究引言 为了应对能源危机，减轻全球气候变暖，许多国家都开始重视节能减排和发展低碳经济
电动汽车由于采用电力进行驱动，能够减少二氧化碳的排放量甚至实现零排放，因此得到各国的重视而快速发展
但是电池成本仍然较高，动力电池的性能和价格是电驱汽车发展的重要“瓶颈”
磷酸铁锂电池因其寿命长、安全性能好、成本低等特点成为电动汽车的抱负动力源
随着电动汽车的发展，电池管理系统（BMS）也达成了广泛应用
为了充足发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、避免电池过充和过放，延长电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能，BMS 系统就要对电池的荷电状态即 SOC（state-of-charge）进行精确估算
SOC 是用来描述电池使用过程中可充和让放出容量的重要参数
问题的提出 电池的 SOC 和诸多因素有关（如温度、前一刻充放电状态、极化效应、电池寿命等），并且含有很强的非线性，给 SOC 实时在线估算带来很大的困难
现在电池 SOC 估算方略重要有：开路电压法、准时计量法、人工神经网络法、卡尔曼滤波法等
开路电压法的基本原理是将电池充足静置，使电池端电压恢复至开路电压，静置时间普通在 1 小时以上，不适合电动汽车的实时在线监测
图 1 比较了锰酸锂电池和磷酸锂电池的开路电压（OCV）与 SOC 的关系曲线，Lifepo4 电池的 OCV 曲线比较平坦，因此单纯用开路电压法对其 SOC 进行估算比较困难
图 1 锰酸锂和磷酸锂的 OVC—SOC 曲线 现在实际应用的实时在线估算 SOC 的办法大多采用安时计量法，由于安时计量存在误差，随着使用时间的增加，累积误差越来越大，因此单独采用该办法对电池的 SOC 进行估算并不能获得较好的效果
实际使用时，太多会和开路电压法结合使用，但 Lifepo4 平坦的OCV-SOC 曲线对安时计量的修正意义不大，
