动力电池重要参数定义及测量计算方法

1、动力电池重要参数定义及测量计算方法1. 概述本文档的编写主要是为了方便公司内部研发人员更加快速清楚地认识 电池的一些重要特性参数及其测量计算方法。主要包括动力电池的荷电状 态SOC,电池健康状态SOH,内阻R等。此文档主要参考了动力电池的国家标准与行业标准，以及网上的一些 权威资料信息，同时结合自身工作经验整合编写而成。2. 电池荷电状态SOC及估算方法2.1电池荷电状态SOC的定义电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量情况，其定义为当前可用容量占初始容量的百分比（国标）。美国先进电池联合会（USABC ）的电动汽车电池实验手册中将 SOC定义如下：在指定的放电倍率下，电池剩余电量与等同

2、条件下额定容量 的比值。SOC=Qo/Qn日本本田公司的电动汽车（EV Plus）定义SOC如下：SOC =剩余容量/ （额定容量-容量衰减因子）其中剩余容量=额定容量-净放电量-自放电量-温度补偿动力电池 的剩余电量是影响电动汽车的续驶里程和行驶性能的主要因素，准确的SOC 估算可以提高电池的能量效率，延长电池的使用寿命，从而保证电动汽车更 好的行驶，同时SOC也是作为电池充放电控制和电池均衡的重要依据。实际应用中，我们需要根据电池的可测量值如电压电流结合电池内外界影响因素(温度、寿命等)来实现电池SOC的估算算法。但是SOC受自 身内部工作环境和外界多方面因素而呈非线性特性，所以要实现良好

3、的SOC 估算算法必须克服这些问题。目前，国内外在 电池SOC估算上已经部分实现 并运用到工程上，如安时法、内阻法、开路电压法等。这些算法共同特点 是易于实现，但是对实际工况中的内外界影响因素缺乏考虑而导致适应性 差，难以满足BMS对估算精度不断提高的要求。所以在考虑SOC受到多种 因素影响后，一些较为复杂的算法被提出，例如：卡尔曼滤波算法 神经网 络算法、模糊估计算法等新型算法，相比于之前的传统算法其计算量大，但 精度更高，其中卡尔曼滤波在计算精度和适应性上都有很好的表现。2. 2几种SOC估算算法简介(1)安时法安时法又被称为电流积分法，也是计算电池SOC的基础。假设当前电 池SOC初始值

4、为SOCo,在经过t时间的充电或放电后SOC为：soc = soq,出Q。是电池的额定容量，i (t)是电池充放电电流(放电为正)。事实上，SOC定义为电池的荷电状态，而电池荷电状态就是电池电流的 积分，所以理论上讲安时法是最准确的。同时，它也易于实现，只需测量电池充放电电流和时间，而在实际工程应用时，采用离散化计 算公式如下：soq 二 socAi - lit在电池实际工作中使用安时法计算SOC,受到测量误差和噪声干扰因素 会对测量结果造成影响从而无法正确估算SOC (自放电及温度等因素也没 有考虑)，同时电池的初始SOC值无法通过安时法得到。通常，安时法使 用上次电池充放电保留的SOC值作

5、为下次计算初始值，但这样会使SOC误 差不断累积。所以实际工程上安时法一般作为其他算法的基础或结合其他算 法来进行估算。(2) 开路电压法锂离子电池的电动势与电池的SOC之间存在一定的函数关系，由此可 以通过开路电压进行测量从而得到电池的SOC值。要通过开路电压法得到 电池电动势的准确值，首先需要电池静置一段时间，此时的开路电压(OCV)的值可以认为与其电动势数值相等，这样就可以得到电池电动势并 以此得到电池的SOCo通过实验获得锂电池充 放电的SOC-OCV曲线，然后根据S0C-0CV曲线查询不同开路电压 的S0C值。开路电压法需要电池在一段时间静置下以消除电池电压、容量在外界 因素影响下造

6、成的误差，不适用于电池SOC的实时测量。另外，电 池SOC 在中间段开路电压变化很小，导致中间SOC测量及估算误差 较大。(3) 卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法是利用系统和测量动态的知识、假设的系统噪声和测量 误差的统计特性，以及初始条件信息，对测量值进行处理，求得系统状态的 最小误差估计。电动汽车用的电池组，可看作是由输入和输出组成的动态 系统。在了解系统一定先验知识的前提下，建立系统的状态参数方程， 再利用输出的校验作用，获得对系统包括荷电状态在内无法直接测量的内 部参数估计。在电池等效电路模型或电化学模型的基础上，建立系统的状SOH= (REOL-R) / (REOL-Rnew)其中，Reol

7、为电池寿命终结时的电池内阻，Rnew为电池出厂时的内阻， R为电池当前状态下的内阻。注：上面从电池剩余电量或电池容量来定义S0H的公式并不是S0H的 实际计算公式，这只是一种定义的方法，即这种定义的方法有唯一的对应函 数来与实际的S0H对应。比如，基于单体电池的容量，S0H实际可用下面 公式计算：S0H= (Cm-Ceol) / (Cn-Ceol)其中Ceol为电池寿命终止(报废)时的容量，是一个常数。上 面S0H的 计算公式其实与(2)中的定义是等效的。下面简单给出推导：设定义中S0H= Cm/Cn=X,计算公式中SOH=(Cm-Ceol)/(Cn-Ceol)二 Y,假设 Ceol=PCn,

8、贝卩 Y=( XC n-PCn)/(Cn- pCN) = (X-p)/(1 -p),即Y是关于X的一个函数(线性关系)，其中P为常 数。3. 2几种常见的S0H估算方法(1) 完全放电法完全放电测试需要对电池进行一个完全的放电循环，然后 测试出放电容量与新电池的标称容量进行比较。这个方法是目前公认最可 靠的方法，但是这种方法的缺点也很明显，需要电池离线测试和较长的测 试时间，测试完之后需对电池重新充电。(2) 内阻法通过建立内阻与S0H之间的关系来进行S0H估算，大量研究表明电池内阻和S0H之前存在一定的对应关系。随着电池使用时间的增长，电池的内阻会随之增加，电池的可用电量同时会不断减少，通

9、过这点来进行SOH估Zr-Av-昇。这种方法也有缺点：大量研究表明，当电池容量下降到原来的70% 80%时电池的欧姆内阻才会发生显著变化，这与一般规定的80%可能有 相当的差距。同时电池的内阻本来就是毫欧级别的数值，它的在线准确测量 也是一个难点。（3）电化学阻抗法这是一种较复杂的方法，通过对电池施加多个不同频率的正弦信号， 然后根据模糊理论对已经采集的数据进行分析，从而获得此电池的特性， 预测当前电池的性能。使用这种方法需要大量阻抗及阻抗谱相关理论，且 需要较为昂贵的器材，故暂不推荐。4.电池内阻R电池的内阻很小，我们一般用毫欧（mQ）的单位来定义它。内阻是衡 量电池性能的一个重要技术指标。

10、正常情况下，内阻小的电池的大电流放 电能力强，内阻大的电池放电能力弱。电池的内阻包括欧姆内阻（RJ和电化学极化内阻（Re）。对于锂离子 电池来说，电池的欧姆内阻（Rd）,主要有锂离子通过电解质时受到阻力所 形成的电阻隔膜电阻、电解质-电极界面的电阻和 集电体（铜铝箔 电 极）电阻等；电化学极化内阻（Re）包括锂离子嵌入、脱嵌和离子扩散转移 过程中的极化电阻 浓差极化电阻等。欧姆内阻（Rd）服从欧姆定律，电化学极化内阻（Re）不服从欧姆定 律。不同类型的电池内阻不同。相同类型的电池，由于内部化学 特性的不一 致，内阻也不一样。另外，无论是Rd还是Re都会随着电池使用条件的不同而变化（随SOC、S

11、OH、温度等变化）。目前对电池内阻的测量主要有直流测试法与交流测试法两种，分别对应测得电池的交流内阻和直流内阻。由于电池内阻很小，测直流内阻时由于 电极容量极化，产生极化内阻，故无法测出其真实值；而测 交流内阻可免除 极化内阻的影响，得出真实的内值（主要为欧姆内阻）。直流放电内阻测量法：根据物理公式R= V/ I,测试设备让电池在短时间内通过一个较大的恒定直流电流（目前一般使用40A-80A的大 电流），测量此时电池两端的电压变化，并按公式计算出当前的电池内阻。 此法控制得当精确度可以控制在0.1%以内，但也有明显的不足：（1）只 能测量大容量电池，小容量电池无法负荷如此大电流；（2）当电池通

12、过大 电流时，电池内部发生极化现象，产生极化内阻。故测量时间必须很短，否则测出的内阻值误差很大交流内阻测试一般使用专门的测试仪器，其方法原理如下：利用电池 等效于一个有源电阻的特点，给电池施加一个固定频率和固定电流大小的 交流信号（目前一般使用1kHz频率、50mA小电流）,然后对其电压进行 采样，经过整流、滤波等一系列处理后通过运放电路计算出该电池的内阻 值。交流内阻测试法有如下特点：（1）可以测量几乎所有的电池，包括 小容量电池，且对电池本身不会有太大损坏；（2）精度可能受纹波/谐 波电流干扰，对测量仪器电路的抗干扰能力要求高；（3）无法实时在线测 量。5. 动力电池自放电率测试电池的自放

13、电又称荷电保持能力，它是指在开路状态下，电池存储的电量在一定环境条件下的保持能力（或内部的自发反应而引起的化学能损失)。一般来说，自放电主要受电池制造工艺、材料、储存条件的影响。自放电二(初始容量一搁置后容量)/ (初始容量对阁置时间)100%通常电池储存温度越低，自放电率也越低，但也应注意温度过低或过高 均有可能造成电池损坏无法使用。一般地说，常规电池要求储存温度范围 为一2045Co电池充满电开路放置一段时间后，一定程度的自放电属于正 常现象。锂离子电池的自放电率相对于其他类型电池来说还是微不足道 的，且引起的容量损失大部分都可以恢复，这是由锂电池结构所决定的。 但是在不适宜的环境温度下，锂电池的自放电率还是很惊人的，这会对电 池的使用寿命产生很大影响。同时，单体电池自放电的不一致性是影响电池 组一致性的重要因素，自放电差别大，使用过程中电池的不一致性会较快 体现出来。6. 温度特性动力电池的容量、充放电内阻与开路电压都受温度的影响。(1