从技术原则，实施困难和工程应用的角度来看，本文总结了各种估计方法，指出高精度SOC/SOH估计对于电池性能优化，推动安全性增强和绿色运输开发至关重要。最后，总结了当前的技术进步，并提出了未来的研究方向，以提供理论支持和实践参考，以构建更智能，更可靠的下一代BMS。

【研究背景】

作为电动汽车的核心，电池组执行了储能任务，这直接影响了电池寿命，电源和安全性能。近年来，电池材料和管理系统的创新已大大提高了车辆的效率和碳排放量的降低。但是，电池寿命，稳定性和状态评估问题仍然限制了其受欢迎程度。

电池性能的下降不仅会影响用户体验，还可能带来安全风险。因此，准确评估其运营状况，延迟衰老和确保安全已成为研究的重点。其中，负责状态（SOC）和健康状况（SOH）特别重要。 SOC反映了当前的电池电量，是判断电池寿命的基础； SOH反映了电池的整体健康状况，是生活和性能衰减的核心指标。

【细节】

1. 电池能量存储系统（BESS）设计概述

电池储能系统（BESS）是现代能源技术的核心，广泛用于消费电子，电动汽车和智能电网。在电动汽车中，贝斯不仅提供电力支撑，而且还可以作为电网和车辆驱动系统之间的关键接口。

图1：纯电动汽车电源系统的框图

电动汽车电动系统有效地将电能转换为机械能以驱动车辆。其核心是电池储能系统（Bess），用于存储直流电源。电能通过充电连接器输入电池，充电方法主要包括：

AC（AC）充电：通过内置或外部转换器将AC转换为DC，用于家庭和公共缓慢充电。 DC（DC）快速充电：直接由充电站提供动力，快速充电速度，适用于长途旅行。该系统支持双向能量流，实现“电网车辆”（V2G）功能，使电动汽车能够将电能反馈到网格中，提高电网稳定性并支持能量优化管理。

通过电动转换器，驱动电动机，然后转换为机械能提供车轮扭矩，将BES中的电能转换为交替电流。机械传输系统负责扭矩分布，改善处理和牵引力。

电子控制单元（ECU）是系统的“大脑”，它可以接收驱动程序说明并协调各种组件的操作，以确保驾驶平稳。仪表板提供了一个交互式接口来显示车辆的状态。

高效的贝丝由电池模块和电池管理系统（BMS）组成，它们共同确保安全，高效和持久的操作。将来将深入讨论关键技术和设计优化。

1.1储能技术：锂离子电池的多元化开发

电化学能源存储技术，尤其是电池能量存储，在现代能源系统中至关重要。充电时，电能将转换为化学能，并且放电后，将其转换回电能。锂离子电池由于其高能量密度，较长的循环寿命和宽敞的适用性而成为主流技术。它的工作原理是，锂离子穿过正极和负电极之间的电解质，以实现有效的能量存储和释放，并且适用于消费电子，电动汽车和电网储能。

常见的锂离子电池类型包括：

氧化锂（LCO）：消费电子产品中使用的高能量密度和良好的安全性。锰酸锂（LMO）：具有稳定的结构且内部电阻较低，适用于Nissan Leaf等电动汽车。磷酸锂（LFP）：强稳定性，广泛的温度适应范围，广泛用于电动汽车和能源。镍泡锂（NMC）：高能量和功率密度和可调节性能，它是电动汽车的主流选择。镀镍锂铝酸锂（NCA）：高能密度，特斯拉广泛使用。钛锂（LTO）：长寿和高安全性，适用于快速充电和低温应用。选择电池时，您需要考虑：

能量密度：确定电池寿命或工作时间。功率密度：影响充电速度。循环寿命：确定使用寿命。往返效率：反映能量转化损失。费用：包括制造和维护。环境影响：涵盖原材料，制造和回收利用。储能技术的发展对于实现低碳和可持续能源系统至关重要。

1.2电池管理系统（BMS）的核心功能和组件

电池管理系统（BMS）是确保电池组有效操作并延长其使用寿命的关键。它通过一系列的精确控制技术来实现这一目标，包括电荷和放电控制，温度管理以及对电池电位，电流和电压的实时监测。 BMS由各种硬件和软件组件组成，它们共同使用有效管理和监视储能系统。

BMS硬件组件：

微控制器：作为BMS的“大脑”，微控制器负责执行用于监视，控制和状态估计的算法。他们从传感器处理数据并管理与其他节点（例如ECUS）的通信。

电压和温度传感器：这些传感器对于监视电池的运行并评估其健康至关重要。他们实时跟踪单个单元格的电压和整个电池组的总温度，以确保电池在安全范围内运行并防止过热。

当前传感器：用于测量电池内外电流，从而准确地计算可用的功率并协助有效，安全充电和放电管理。

通信接口：这些组件允许BMS与连接到储能系统的其他系统进行通信，例如通过CAN BUS与车辆的ECU进行数据交换。

电池平衡电路：在电池组中，可能会在细胞之间使用制造差异或不一致，从而导致充电和排放水平不均匀。细胞均衡电路有助于保持所有细胞之间电荷水平的均匀性，从而改善整体性能并延长电池寿命。

安全电路：这些电路旨在保护储能系统和用户免受操作条件（例如过电压，电压欠压，过电流，过度过时等）的故障或危险事件的影响。

BMS软件组件：

状态估计算法：这些算法使用来自传感器的数据来计算电池的各种状态，包括SOC和SOH，并且是BMS精确管理的基础。

热管理软件：该软件控制冷却系统或基于热数据调整充电率以调节电池温度以确保电池在最佳操作条件下运行，从而防止性能降解并因过热或过冷引起的寿命缩短。

细胞平衡算法：与硬件均衡电路结合使用。这些算法确保电池组中的所有电池都可以均匀地充电和排放，从而防止任何单个单元格工作或闲置，从而最大程度地提高电池组的整体性能。

数据管理系统：这些系统收集，存储和分析电池性能数据，支持预测性维护，并为用户提供对电池状态和健康状况的实时见解。

充电控制软件：此组件管理充电过程，优化充电率并确保电池充电过程的安全性和效率，以避免电池损坏。

图2：BMS框图（其中包含硬件（橙色块）和软件（蓝色块）组件之间的协同作用）

BMS状态估计算法的开发需要全面考虑关键因素，例如估计准确性，计算复杂性，执行时间和内存使用情况，以实现嵌入式硬件的可行和高效解决方案。在满足BMS的实时要求时，有必要平衡性能和资源限制。研究表明，提高算法复杂性可以提高估计准确性，但也带来了更高的计算需求，这可能超过硬件功能或增加系统成本。因此，在实际应用条件下评估和验证算法的性能至关重要。已经提出了一个系统的框架来分析不同算法的优势和缺点，并根据特定的应用需求帮助选择最佳解决方案。

2 电池模型：揭示电池内部世界的数学工具

电池建模对于电池系统的设计和优化至关重要，尤其是在电动汽车应用中。该模型使用数学手段来捕获电池内部的复杂电化学过程。准确性决定了电池行为的预测能力，这有助于延长寿命，提高性能和安全性。

当前有三种主要模型类型：等效电路模型（ECM），电化学模型（EMS）和机器学习模型（MLMS或DDMS），这些模型以不同方式预测电池的动态行为。

2.1 等效电路模型（ECMs）

ECM通过电阻组件（例如电容器，电容器和电压源）模拟电池的内部电化学过程。模型参数随电池状态（例如SOC，SOH，温度，电流）而变化，并且需要模型复杂性和准确性之间的平衡。

2.1.1 N-时间常数模型

此模型代表通过受控电压源（OCV）的电池电压与剩余电荷之间的关系，电阻R0表示总电阻，RC环模拟了电池的非线性动态行为。循环数确定了模型的复杂性和准确性。

图3：N时常数模型的示意图

在N期模型中，某些配置比其他配置更为复杂，并且它们变得如此重要，以至于明确识别它们：

RINT模型（0时间模型）：这是提出的第一个也是最简单的ECM，由OCV和内部电阻组成。该模型不考虑动态效应，因此被归类为具有较低精度的0时模型，适用于简单应用。

Thevenin模型（1期模型）：RINT模型的第一个演变引入了带有内部电阻和OCV的RC循环，从而形成了Davidin模型。这是通过一个时间常数近似电池动态演变的首次尝试。

双极化模型（两次模型）：由于单个时常数无法令人满意地近似细胞的典型非线性行为，因此提出了通过双回路（2次模型）组合进化现象的模型。

更复杂的N时间模型：通过增加定义的串联RC回路的数量来增加模型的复杂性，可以捕获一系列的进化现象，在适当缩放后，可以有效地使用该串联现象来更好地表示细胞动力学（n-time模型）。

2.1.2 Randles模型

本节中引入的ECMS不考虑停滞期间电池的自我放电现象，这是表征电池电池的关键现象。在以前的模型中，电池电压最初源自受控的发生器，其中OCV只是电荷状态的函数。但是，电荷的状态反过来又是时间的函数，必须考虑到静态阶段的电池的容量损失。因此，有必要修改N时间模型以适应这种次要但可观察到的现象。

Randalls电路（如图4所示）是同时评估自放电效果的第一个集总参数电路模型。用于包含此现象的方法涉及电容器CB，该电容器的电容很大，因为它必须存储与电池相等的能量，并且电阻器RD并联，其值决定了细胞的自分会速率。锂离子细胞的典型RD值为70k。

图4：Randles模型图

2.1.3 PNGV模型

PNGV模型是一种电池模型，该电池模型考虑了放电期间的电压下降，包括OCV，内部电阻R0，RC环和与OCV串联连接的电容器CB。该电容器用于量化电压随电流而变化，其值等于由每个安培电流引起的电压下降。

图5：PNGV模型图

2.2电化学模型（EMS）

电化学模型用于描述电池内部的微化学反应，该反应比等效电路模型更复杂。常见类型包括DFN，SPM和ESPM。

2.2.1 Doyle-Fuller-Newman型号（DFN或P2D）

DFN模型使用偏微分方程来描述锂离子在充电和放电过程中的动态行为，覆盖电解质扩散，反应动力学，电荷和物质保护。它是一个伪两维模型，该模型沿粒子半径和电极厚度方向建模，并将电池分为三个部分：负电极，分离器和正电极。该模型参数具有明显的物理意义，适合对电池内部状态进行深入研究，但是计算复杂性很高，它取决于大量参数以识别，使其容易过度拟合。

图6：DFN模型图

2.2.2单粒子模型（SPM）

SPM是DFN的简化版本，忽略了电解质的细节，假设液相浓度和均匀的固相电位，从而大大降低了计算复杂性。适用于控制和实时应用，例如锂离子浓度监测。尽管经常简化，但仍保留热效应。它的限制是它仅适用于低电流密度和高电解质电导率。

图7：SPM模型图

3 电池状态估算方法概述

SOC和SOH的准确估计对于电池管理系统（BMS）至关重要。方法选择需要考虑准确性，成本和实时。

3.1 传统方法

两栖整合方法：通过当前集成计算SOC。计算很简单，但容易受到测量误差的影响，很难估计SOH。表查找方法：依靠预设表映射电压，温度和其他参数到SOC，准确性受校准质量和电池老化变化的限制。

3.2 基于模型的方法

Kalman过滤算法：包括EKF，UKF等，适用于动态条件，具有良好的准确性和计算效率。基于ECM的观察者：例如PI观察者，这些观察者的计算负担低，适用于低成本系统。单粒子模型（SPM）：物理建模更准确，但是计算很复杂，需要简化以提高效率。

3.3 数据驱动方法

黑匣子建模：通过大量数据培训捕获复杂的输入和输出关系，以实现SOC/SOH估计。传统的机器学习：例如线性回归，决策树，KNN等，适用于特定方案，但建模功能有限。先进的机器学习：例如SVM，随机森林，GPR，贝叶斯网络等，具有高预测准确性和不确定性建模功能。深度学习：ANN，FNN，RNN，LSTM和其他模型可以建模复杂的非线性关系，适用于时间序列预测和异常检测。

3.4 强化学习应用

加固学习（RL）改善了充电和排放控制性能，延长电池寿命，并通过优化策略适应各种操作条件。

SoC和SoH估算方法对比

选择适当的SOC和SOH估计方法对于电池管理系统（BMS）的性能，可靠性和成本至关重要。根据准确性，成本和实时要求，可以优化方法选择以进行最佳估计。

AH时间积分方法的计算很简单，但取决于初始SOC校准和当前测量精度，易于积累，并且无法直接估算SOH。

表查找方法易于实现，但依赖于预设数据完整性，并且适应性差。

基于模型的方法（例如EKF，UKF，SPM）具有很高的精度，可以反映电池的内部状态，但对模型参数很敏感，在开销上具有较大的计算，并且需要处理由老化引起的参数变化。

数据驱动的方法（包括机器学习和深度学习）不需要复杂的模型，并且适用于非线性动力学。准确性随数据的增加而提高。但是，他们依靠大量的培训数据，并且具有有限的概括能力。特别是，深度学习需要高计算资源。

混合方法将物理模型和数据驱动的技术结合在一起，考虑到准确性和鲁棒性，并且适合复杂且可变的工作条件。

在实际应用中，需要根据系统性能，计算能力，成本和准确性要求选择适当的方法。低成本方案可用于整合安全点，而高需求方案往往是模型驱动或混合方法。

5 结论

准确的SOC/SOH估计不仅可以确保电池管理系统的有效操作，还可以提高电动汽车的可靠性，电池寿命准确性和用户信心，并为电池级联使用提供数据支持。随着市场和技术进步的发展，对更准确和强大的估计方法的需求将继续增长。

未来的发展方向包括：