大家好！今天給大家帶來的是【BMS算法設計】系列文章的第一篇。本期重要介紹的是電池SOC的基本常識，后續會給大家介紹各種SOC的估算方法及其優劣勢的比較，讓我們一起來學習吧！

電池的SOC通常被含義為當前的容量Q（t）和其標稱容量的Qn比率，這也是表明電池中可以存儲的最大的電量。公式如下：

SOC（t）＝Q（t）／Qn

精確的SOC估算能夠反映一些重要的信息，比如電池的性能、電池的剩余壽命等，這些信息最終都會導致對電池的功率和能量的有效管理和利用。此外，SOC估算可以用來調節由于電池的過放和過沖而導致電池的壽命降低、爆炸或者起火，加速老化和電池電芯結構的永久性破壞。因此，準確的SOC指示關于用戶的便捷性和確保電池的效率、安全性和壽命非常重要。一個精確的SOC估算是我們關于消除熱失控導致的失效和調節電芯均衡的基本考慮點。

大多數的SOC估算技術要非常精確的測量數據，無論是電池的化學成分（電解液的類型）、它的運行的條件，還是是電芯的變量（電壓、電流）等，因此僅僅適用于在實驗室而不是真實的應用中。此外，給定的SOC估算方法比其他的方法更適合或者適用于特定的應用。因此，電池的SOC不是一個可以直接測量出來的狀態，而是通過一些可用的參數（電壓、當前電流或者表面溫度等）估算出來的。

作為當前最先進的、最靈活的電池技術，鋰離子電池（Lithiumionbattery）展示出了其高容量、高能量密度、低自放電率、長壽命和更多次的充放電循環、更低的運行和維護的需求等與其他標準類型的電池（鉛酸、鎘鎳等）相比更多的優勢。然而，過放和過充都會導致鋰離子電池電芯的永久性的損壞，嚴重的可能會起火，甚至爆炸。所以，準確的對電池SOC進行估算可以防止電池被頻繁的充放電，從而節省電池的使用壽命。

在各種電力系統的應用中，比如儲能系統（BatteryEnergyStorageSystems－BESS）和電動汽車（ElectricVehicles－EV），估算和控制SOC都是十分重要的。當談到可再生能源在配電網中的高滲透時，BESS也就成了解決可再生能源間歇性問題的一個潛在的解決方法。但BESS系統的運行容易受到不平衡的負載動態、電動汽車充電應用和單相分布式發電等動態干擾的影響。因此，如若開發一個包含這些動態方面和涉及諸如建模、仿真、控制方法開發和標準測試程序等方面的BESS，要一個足夠的電池模型來模擬真實的電池特性。

最常使用的電池模型是等效電路電池模型（EquivalentCircuitbatteryModels－ECM）和電化學電池模型（Electrochemicalbatterymodels）。ECMs與復雜的電化學模型相比更靈活和方便計算，因為電化學模型要考慮電池的化學過程和降解過程，這個是要數學方程（time－variantspatialpartialdifferentialequations－時變空間偏微分方程）來支持的。我們最常用的一種電化學模型是SpM（SingleparticleModel－單粒子模型），該模型設計了反推方式的pDE（partialDifferentialEquations－偏微分方程）狀態估算器。但是由于SpM模型捕獲的電芯動態較少，并且此方法要較高的計算成本和時間，因此，我們這里只考慮ECM模型。通常來說，ECM模型包括電阻模型（RintModel）、一階RC模型（TheveninModel）、阻容模型（theRCmodel）、pNGV模型（partnershipforaNewGenerationofVehicles）和二階RC模型（theimprovedTheveninModel）。在這些ECM中，二階RC模型由極化電容器組成，以表示瞬態行為的響應。如下圖所示：

為了精確的估算SOC，電池模型必須能夠準確地表示出靜態和動態兩方面的反應。隨著電池模型的精度新增，相應的計算計算成本和時間也會新增。因此，有關模型精度和計算效率的折中選擇，二階RC模型的優勢就顯現出來了。本篇中提到的其他模型都有很高的計算效率但是精度會差很多。在二階RC模型中，一個電壓源代表電池的OCV（OpenCircuitVoltage－開路電壓）。因此，想要獲得一個精確的電池模型，采用一個合適的SOC估算方法就十分必要了。我們要綜合考慮SOC估算方法的精度和復雜性。

SOC的估算算法通常在BMS（BatteryManagementSystem－電池管理系統）中運行，并根據單體電芯的電壓、溫度、SOC和SOH的狀態來調節電池組中的能量。BMS的重要功能是為電池系統維持一個安全的運行環境，并且保護電池系統免于損壞。盡管電池SOC估算是BMS的一個關鍵功能，但是由于電池里面非線性復雜的電化學過程，它的精度和在線估算仍然是一個挑戰。

以上就是本期對電池SOC基本常識的介紹，下期開始，將陸續為大家帶來傳統和改進的SOC估算方法的介紹。我們下期再見啦！