為了達(dá)成“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)，電池儲能系統(tǒng)在可再生能源發(fā)電、智能電網(wǎng)技術(shù)和電動汽車方面得到了迅速發(fā)展。同時(shí)，為了提高能源效率和減少對化石燃料的依賴，整個(gè)電動汽車行業(yè)正在努力尋求實(shí)現(xiàn)全球運(yùn)輸電氣化的解決方案。鋰離子電池作為推動交通電氣化的電池儲能系統(tǒng)之一，由于其高能量密度、長周期壽命和低自放電率等優(yōu)點(diǎn)，已成為電動汽車中最廣泛使用的儲能部件。

然而，在復(fù)雜的運(yùn)行工況中，鋰離子電池也面臨著老化、熱失控、機(jī)械濫用等一系列問題，這給其在電動汽車上的廣泛使用帶來極大挑戰(zhàn)。因此，十分有必要建立高級電池管理系統(tǒng)（BMS）對電池內(nèi)部電化學(xué)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，以確保鋰離子電池在整個(gè)生命周期內(nèi)能夠安全可靠的運(yùn)行。

荷電狀態(tài)（State of Charge, SOC）作為電池剩余電量的直接表征，能夠促使BMS較為準(zhǔn)確地確定瞬時(shí)峰值功率和健康狀態(tài)（State of Health, SOH），以便及時(shí)確保電池在安全范圍內(nèi)運(yùn)行。因此，準(zhǔn)確的SOC估計(jì)在電動汽車BMS中起著關(guān)鍵性作用，成為廣大學(xué)者研究的重點(diǎn)。

迄今為止，國內(nèi)外學(xué)者已對有關(guān)車用動力電池SOC的估計(jì)方法進(jìn)行了大量報(bào)道。根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)可知，常用SOC估計(jì)方法主要分為安時(shí)積分法、開路電壓法、基于模型法和數(shù)據(jù)驅(qū)動法。其中，安時(shí)積分法依賴于準(zhǔn)確的初始SOC值和高精度電流傳感器，開路電壓法則需要長時(shí)間的擱置以獲取準(zhǔn)確的SOC估計(jì)，這使得二者都不適用于在線應(yīng)用。

同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法在電池SOC估計(jì)中得到了廣泛關(guān)注，比如有學(xué)者針對電池的數(shù)據(jù)需求提供了一些解決方案，但其因離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練而產(chǎn)生的計(jì)算成本仍是一個(gè)長期存在的問題。相比之下，基于模型的SOC估計(jì)是一種閉環(huán)控制，通過結(jié)合不同算法能夠?qū)崿F(xiàn)良好的SOC估計(jì)。因此，越來越多的研究者將電池SOC估計(jì)的研究集中在基于模型的方法上，其估計(jì)性能取決于電池模型的選擇。

現(xiàn)有的電池模型主要包括等效電路模型和電化學(xué)模型。由于具有結(jié)構(gòu)簡單、計(jì)算效率高以及辨識參數(shù)少等特點(diǎn)，基于等效電路模型的SOC估計(jì)方法已經(jīng)在實(shí)車中得到很好的應(yīng)用。然而，等效電路模型捕獲電池內(nèi)部電化學(xué)狀態(tài)的能力有限，例如電極過電勢和電極表面濃度，它們對充電策略及功率預(yù)測至關(guān)重要，這使得基于等效電路模型的狀態(tài)估計(jì)方法在車用動力電池高級BMS應(yīng)用中的不足日益凸顯。

相對而言，電化學(xué)模型能夠很好地解決這些問題，等效電路模型和電化學(xué)模型對比如圖1所示。同時(shí)，由于電池降階技術(shù)的發(fā)展，電化學(xué)模型在模型精度和計(jì)算效率之間基本實(shí)現(xiàn)了很好的平衡。因此，結(jié)合相關(guān)智能算法，基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)方法被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)高級BMS應(yīng)用的最佳選擇。

圖1 等效電路模型和電化學(xué)模型對比圖

近年來，大量研究人員從研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢等方面對電池SOC估計(jì)方法進(jìn)行了全面回顧，這對基于模型法的SOC估計(jì)發(fā)展起到了很好的促進(jìn)作用，意義重大。然而，現(xiàn)有的電池SOC 估計(jì)方法的綜述文獻(xiàn)大多集中在等效電路模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的討論上，鮮有學(xué)者對基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)及其性能進(jìn)行系統(tǒng)評估和總結(jié)。電化學(xué)模型由于能夠?qū)崿F(xiàn)耦合電化學(xué)機(jī)理的電池內(nèi)部狀態(tài)估計(jì)，逐漸成為下一代高級BMS研究的重點(diǎn)。

電化學(xué)模型的開發(fā)與有效應(yīng)用有助于提升高級BMS智能化發(fā)展進(jìn)程，同時(shí)，準(zhǔn)確的SOC估計(jì)是實(shí)現(xiàn)BMS其他功能的前提，需要對基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)算法進(jìn)行了全面調(diào)查和評估。為此，西安理工大學(xué)機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院的研究人員綜合現(xiàn)有國內(nèi)外文獻(xiàn)，對車用電池電化學(xué)建模和其相對應(yīng)的SOC估計(jì)方法等關(guān)鍵問題進(jìn)行了全面探討，同時(shí)對不同SOC估計(jì)方法的局限性進(jìn)行了系統(tǒng)分析。研究人員針對現(xiàn)有SOC估計(jì)研究現(xiàn)狀，分析了基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)所面臨的挑戰(zhàn)，同時(shí)對未來發(fā)展方向進(jìn)行了詳細(xì)討論。

他們指出，隨著人們對電動汽車動力系統(tǒng)安全需求的提升以及模型降階技術(shù)的普及，電池電化學(xué)模型的發(fā)展越來越受到關(guān)注。同時(shí)，基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)方法優(yōu)勢明顯，克服了等效電路模型受外界干擾性大，缺乏內(nèi)部物理機(jī)理的缺點(diǎn)，可以有助于處理鋰離子電池過充、老化、熱失控等問題，在一定程度上推動了電動汽車實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展的進(jìn)程。

然而，由于電池本身是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng)，致使基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)方法仍然存在諸多不足。如何利用有效的數(shù)學(xué)手段對電化學(xué)模型進(jìn)行有效降階并融合多物理特性以實(shí)現(xiàn)高效率高精度的在線BMS應(yīng)用；如何從控制角度出發(fā)，靈活處理電化學(xué)模型強(qiáng)非線性輸出特性以實(shí)現(xiàn)對估計(jì)算法中系統(tǒng)的可觀性及穩(wěn)定性進(jìn)行系統(tǒng)分析和證明；如何利用有限的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來驗(yàn)證電化學(xué)模型對多種材料電池的適用性問題，都是基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)方法所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

鑒于此，研究人員主要從三個(gè)方面對基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)的今后研究方向進(jìn)行展望，并希望這些見解可以對未來基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)算法的改進(jìn)做出貢獻(xiàn)。

1）降階MC模型的開發(fā)

基于模型的SOC估計(jì)準(zhǔn)確性在一定程度上取決于模型精度，所以，仍然需要先進(jìn)的電池電化學(xué)模型來模擬鋰離子電池在各種不確定性和系統(tǒng)干擾下的電化學(xué)行為，例如電池老化、熱失效、機(jī)械疲勞應(yīng)力等，因此MC模型的開發(fā)需要進(jìn)行深入研究。

現(xiàn)有MC模型大多基于全階復(fù)雜P2D模型，不適合高級BMS對模型仿真效率的需求。因此，如何基于現(xiàn)有降階技術(shù)，將電池老化、熱效應(yīng)、機(jī)械應(yīng)力等因素融入現(xiàn)有簡化電化學(xué)模型，同時(shí)保證精度和仿真效率，是以后基于電化學(xué)模型開發(fā)SOC估計(jì)的的前提和方向。

2）自適應(yīng)參數(shù)識別/SOC/SOH的協(xié)同估計(jì)

目前，現(xiàn)有基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)方法大多停留在單一因素條件下的研究，忽略了模型參數(shù)、SOC與SOH之間的耦合關(guān)系。由于電化學(xué)模型的參數(shù)識別方法僅使用某些操作條件下的數(shù)據(jù)作為識別目標(biāo)，沒有充分考慮多種工況下電池SOC變化及老化因素的影響。

因此，自適應(yīng)參數(shù)識別方法對確定電化學(xué)模型的精度至關(guān)重要。同時(shí)，由于SOC估計(jì)精度和電池老化程度密切相關(guān)，SOH的定時(shí)更新在提高電池整個(gè)壽命周期內(nèi) SOC 估算的準(zhǔn)確性方面起到重要作用。因此，如何在基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)參數(shù)識別及SOC/SOH的聯(lián)合估計(jì)，是后續(xù)基于電化學(xué)模型實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確狀態(tài)估計(jì)的難點(diǎn)和機(jī)遇。

3）大數(shù)據(jù)融合下基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)

隨著車聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在整車電池實(shí)時(shí)估計(jì)SOC的優(yōu)勢突出，非常適合彌補(bǔ)基于模型方法的不足，即可以利用有效實(shí)時(shí)的電池工況運(yùn)行數(shù)據(jù)，精確地捕獲計(jì)算密集度相對較低的電池復(fù)雜動態(tài)。雖然現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)驅(qū)動方法已為基于電池等效電路模型的SOC估計(jì)取得了令人滿意的效果，但很少有基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型來跟蹤觀測鋰離子電池中不可測量電化學(xué)狀態(tài)的動態(tài)變化，例如表面SOC及電極過電勢。

因此，針對于電化學(xué)模型在大數(shù)據(jù)融合下的SOC估計(jì)方法需要進(jìn)一步開發(fā)和研究，用于描述可測電壓、電流信號與不可測電化學(xué)狀態(tài)之間的復(fù)雜關(guān)系，這對一些具有重復(fù)路線及固定短距離運(yùn)行的電動汽車高級BMS尤為重要，有助于提升基于電化學(xué)模型模型SOC估計(jì)的適用性。

研究人員最后表示，本課題旨在對已有車用鋰離子電池電化學(xué)建模技術(shù)及對應(yīng)SOC估計(jì)算法進(jìn)行總結(jié)，以期為廣大研究者提供參考，激勵(lì)產(chǎn)生更多創(chuàng)新性的基于電化學(xué)模型的SOC估計(jì)思路和方案，并最終促進(jìn)電化學(xué)模型在先進(jìn)BMS上的開發(fā)和應(yīng)用。

本文編自2022年第7期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》，論文第一作者為武龍星，1988年生，西安理工大學(xué)機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)檐囉脛恿﹄姵仉娀瘜W(xué)機(jī)理建模及狀態(tài)估計(jì)。通訊作者為龐輝，1980年生，博士，西安理工大學(xué)機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院副教授，研究方向?yàn)檐囕v動力學(xué)與控制理論、新能源車用動力電池/超級電池管理。本課題得到了國家自然科學(xué)基金的資助。