SOC即State of Charge，指電(diàn)池的荷電(diàn)状态。从電(diàn)量、能(néng)量等不同的角度，SOC有(yǒu)多(duō)种不同的定义方式。美國(guó)先进電(diàn)池联合会（USABC）定义的SOC被广泛采用(yòng)，即電(diàn)池在一定的放電(diàn)倍率下，剩余電(diàn)量与相同条件下额定容量的比值。相应的计算公式為(wèi)：
式中，Qm為(wèi)電(diàn)池按照恒定的電(diàn)流I进行放電(diàn)时的最大放電(diàn)容量；Ｑ(In)為(wèi)在t时间里，标准的放電(diàn)電(diàn)流I下電(diàn)池所释放的電(diàn)量。
二、锂電(diàn)池荷電(diàn)状态预测方法
锂電(diàn)池的荷電(diàn)状态是電(diàn)池管理(lǐ)系统的重要参数之一，也是整个汽車(chē)的充放電(diàn)控制策略和電(diàn)池均衡工作的依据。但是由于锂電(diàn)池本身结构的复杂性，其荷電(diàn)状态不能(néng)通过直接测量得到，仅能(néng)根据電(diàn)池的某些外特性，如電(diàn)池的内阻、开路電(diàn)压、温度、電(diàn)流等相关参数，利用(yòng)相关的特性曲線(xiàn)或计算公式完成对荷電(diàn)状态的预测工作。
锂電(diàn)池的荷電(diàn)状态估算是非線(xiàn)性的，目前常用(yòng)的方法主要有(yǒu)放電(diàn)实验法、开路電(diàn)压法、安时积分(fēn)法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。
放電(diàn)实验法的原理(lǐ)是：以恒定的電(diàn)流使電(diàn)池处于不间断的放電(diàn)状态，当放電(diàn)到达截止電(diàn)压时对所放電(diàn)量进行计算。放電(diàn)電(diàn)量值為(wèi)放電(diàn)时所采用(yòng)的恒定電(diàn)流值与放電(diàn)时间的乘积值。放電(diàn)实验法经常在实验室条件下估算電(diàn)池的荷電(diàn)状态，并且目前许多(duō)電(diàn)池厂商(shāng)也采用(yòng)放電(diàn)法进行電(diàn)池的测试。
它的显著优点是方法简单，估算精度也相对较高。其缺点也很(hěn)突出：不可(kě)以带负载测量，需要占用(yòng)大量的测量时间，并且放電(diàn)测量时，必须中断電(diàn)池之前进行的工作，使電(diàn)池置于脱机状态，因此不能(néng)在線(xiàn)测量。行驶中的電(diàn)动汽車(chē)電(diàn)池一直处于工作状态，其放電(diàn)電(diàn)流并不恒定，此法不适用(yòng)。但放電(diàn)实验法可(kě)在電(diàn)池检修和参数模型的确定中使用(yòng)。
電(diàn)池長(cháng)时间充分(fēn)静置后的各项参数相对稳定，此时的开路電(diàn)压与電(diàn)池荷電(diàn)状态间的函数关系也是相对比较稳定的。若想获得電(diàn)池的荷電(diàn)状态值，只需测得電(diàn)池两端的开路電(diàn)压，并对照OCV-SOC曲線(xiàn)来获取相应信息。
开路電(diàn)压法的优点是操作简单，只需测量开路電(diàn)压值对照特性曲線(xiàn)图即可(kě)获得荷電(diàn)状态值。但是其缺点有(yǒu)很(hěn)多(duō)：首先此方法要想获得准确值，必须使電(diàn)池電(diàn)压处于相对稳定状态，但電(diàn)池往往需要長(cháng)时间的静置，方可(kě)处于此状态，从而无法满足实时监测要求，往往应用(yòng)于電(diàn)动汽車(chē)長(cháng)时间的驻車(chē)时。
当電(diàn)池充放電(diàn)比率不同的情况下，由于電(diàn)流的波动会使電(diàn)池开路電(diàn)压发生变化，从而导致電(diàn)池组的开路電(diàn)压不一致，使得预测的剩余電(diàn)量与電(diàn)池实际剩余電(diàn)量产生较大偏差。
安时积分(fēn)法不考虑電(diàn)池内部的作用(yòng)机理(lǐ)，根据系统的某些外部特征，如電(diàn)流、时间、温度补偿等，通过对时间和電(diàn)流进行积分(fēn)，有(yǒu)时还会加上某些补偿系数，来计算流入流出電(diàn)池的总電(diàn)量，从而估算電(diàn)池的荷電(diàn)状态。目前安时积分(fēn)法在電(diàn)池管理(lǐ)系统中被广泛应用(yòng)。安时积分(fēn)法的计算公式如下：
式中，SOC0是電(diàn)池電(diàn)荷状态的初始電(diàn)量值；CE是電(diàn)池的额定容量；I(t)為(wèi)電(diàn)池在t时刻的充放電(diàn)電(diàn)流；t為(wèi)充放電(diàn)的时间；η為(wèi)充放電(diàn)效率系数，又(yòu)被称作库伦效率系数，代表了充放電(diàn)过程中電(diàn)池内部的電(diàn)量耗散，一般以充電(diàn)放電(diàn)的倍率和温度修正系数為(wèi)主。
安时积分(fēn)法的优点是受電(diàn)池自身情况的限制相对较小(xiǎo)，计算方法简单、可(kě)靠，能(néng)够对電(diàn)池的荷電(diàn)状态进行实时的估算。其缺点是由于安时计量法在控制中属于开环的检测，如果電(diàn)流的采集精度不高，给定的初始荷電(diàn)状态有(yǒu)一定误差，伴随着系统运行时间的延伸，之前产生的误差会逐渐累积，从而影响荷電(diàn)状态的预测结果。并且由于安时积分(fēn)法只是从外特性来分(fēn)析荷電(diàn)状态，多(duō)环节存在一定误差。从安时积分(fēn)法计算公式中可(kě)以看出，電(diàn)池的初始電(diàn)量对计算结果的准确性影响较大。
為(wèi)了能(néng)使電(diàn)流测量的精度得到提高，通常采用(yòng)高性能(néng)的電(diàn)流传感器来测量電(diàn)流，但这样加大了成本。為(wèi)此，许多(duō)學(xué)者在应用(yòng)安时积分(fēn)法的同时应用(yòng)开路電(diàn)压法，将二者结合。开路電(diàn)压法用(yòng)来估算電(diàn)池的初始荷電(diàn)状态，安时积分(fēn)法用(yòng)于实时估算，并且在算式中添加相关修正因子，以提高计算准确性。
卡尔曼滤波算法是利用(yòng)时域状态空间理(lǐ)论的一种最小(xiǎo)方差估计，属于统计估计的范畴，宏观上就是尽可(kě)能(néng)减小(xiǎo)和消除噪声对观测信号的影响，其核心是最优估计，即系统的输入量在预估基础上对状态变量进行的有(yǒu)效修正。
该算法的基本原理(lǐ)是：将噪声与信号的状态空间模型作為(wèi)算法模型，在测量时，应用(yòng)当前时刻的观测值与上一时刻的估计值，对状态变量的估算进行更新(xīn)。卡尔曼滤波算法对锂電(diàn)池荷電(diàn)状态进行预测的实质是安时积分(fēn)法，同时用(yòng)测量的電(diàn)压值来对初步预测得到的值进行修正。
卡尔曼滤波法的优点是适合计算机对数据进行实时运算处理(lǐ)，应用(yòng)范围广，可(kě)以用(yòng)于非線(xiàn)性系统，对行驶过程中電(diàn)动汽車(chē)的荷電(diàn)状态预测具有(yǒu)较好的效果。卡尔曼滤波法的缺点是对電(diàn)池模型的准确程度依赖较大，為(wèi)了提高该算法预测结果的准确性和精度，需要建立可(kě)靠的電(diàn)池模型。此外，卡尔曼滤波法的算法相对比较复杂，因此其计算量也相对较大，对运算器的性能(néng)有(yǒu)较高要求。神经网络的目的是模仿人类的智能(néng)行為(wèi)，通过并行结构与自身较强的學(xué)习能(néng)力获得数据表达的能(néng)力，能(néng)够在外部激励存在时给出相应的输出响应，并使具有(yǒu)良好的非線(xiàn)性映射能(néng)力。
神经网络法应用(yòng)于锂電(diàn)池荷電(diàn)状态检测的原理(lǐ)是：将大量相对应的電(diàn)压、電(diàn)流等外部数据以及電(diàn)池的荷電(diàn)状态数据作為(wèi)训练样本，通过神经网络自身學(xué)习过程中输入信息的正向传播和误差传递的反向传播反复进行训练和修改，在预测的荷電(diàn)状态达到设计要求的误差范围内时，通过输入新(xīn)的数据来得到電(diàn)池的荷電(diàn)状态预测值。
神经网络法的优点是可(kě)以对各种電(diàn)池的荷電(diàn)状态进行估算，适用(yòng)范围广；不需要建立特定的数學(xué)模型，不用(yòng)考虑電(diàn)池内部复杂的化學(xué)变化过程，只需选择合适的样本，以及建立较好的神经网络模型，并且样本数据越多(duō)，其估算的精度越高；能(néng)够随时确定電(diàn)池的荷電(diàn)状态。神经网络法的缺点是对硬件要求较高，训练时所采用(yòng)的数据样本的准确性、样本容量和样本分(fēn)布以及训练方法都会对電(diàn)池的荷電(diàn)状态预测产生很(hěn)大的影响。
本文(wén)对目前几种主要的锂電(diàn)池荷電(diàn)状态预测方法做了简单的介绍，详细分(fēn)析了它们各自的优缺点。目前安时积分(fēn)法仍然是应用(yòng)最多(duō)的荷電(diàn)状态预测方法，但由于安时积分(fēn)法自身的局限性，往往结合开路電(diàn)压法等其他(tā)方法共同完成对锂電(diàn)池初始荷電(diàn)状态的检测。
从发展趋势来看，锂電(diàn)池的荷電(diàn)状态预测考虑的因素越来越全面，所采用(yòng)的预测方法往往是前述好几种方法的综合应用(yòng)，使得预测结果更加准确。而且目前锂電(diàn)池的等效電(diàn)路模型不断发展，更加接近实际，使得荷電(diàn)状态预测精度得到进一步提升。
