关键词：电池容量、SOH、SOC

一、首先介绍一下SOH、SOC是什么：

SOH是指电池组的最大蓄电能力（Ah）。SOH相当燃油车的油箱（加满油）体积，油箱体积越大盛油越多，续航里程越远。SOH越大蓄电能力越强，续航里程越远。所以知道电池组的SOH是了解电池组性能，保证车辆正常续航，保障电池组正常使用，延长电池组使用寿命的关键数据。SOH是计算SOC的基础，没有正确的SOH，就没有正确的SOC。SOH估算数据越准确，SOC估算越准确。使用电池组的SOH是电池检测的万物之本。

SOC是指电池组的剩余电量（Ah），或者与SOH的%比。

这相当于燃油车油箱还剩多少油。

二、SOH、SOC估算的难度：

虽然我们用燃油车的油箱体积形容电池组的SOH，但是，他们之间还有不同的地方，那就是，燃油车油箱体积在车里出厂以后是固定不变的。电池组的SOH随着温度变化、负载率变化、电池组老化等等变化是变化的。把电池组SOH比做燃油车的油箱，这个油箱是随时间不同而变化的。所以，从这点来讲，两者又不完全相同。这样我们应该理解电池组的SOH是一个体积随时间变化的油箱。

这样问题就来了，为什么电池组SOH是时间的函数？可不可以成为不是时间的函数？回答是否定的。为什么？这是因为人们可以把温度保持不变，负载率保持不变（恒电流），但是不能做到电池组老化保持不变。另外电池组在使用过程中，不可能保持温度恒定、电流保持恒定，所以使用恒温、恒流获得的SOH也是没有意义的。

SOH是一个什么样的时间函数？它与那些主要因素有关？这个问题，生产电池的，使用电池的人们都知道，那就是温度、负载率、老化。因为随着时间的变化，一年四季有春、夏、秋、冬。温度变化很大，在温带，温差也有至少40度。由于电池的特性（目前电池技术的局限），电池活性（蓄电能力）受温度影响非常大，室外温度30℃和-10℃的SOH可以相差将近1倍。这使得室外温度30℃时100Ah的电池SOH可能是120多Ah，-10℃时只有60多Ah。负载率变化对电池组SOH也是有影响的，负载率越大SOH越小，负载率越小SOH越大。所以电池组如果安装在电动车上，油门踏板变化快慢，载货多少，载人多少，车速快慢，上坡，下坡，顶风顺风等等，都产生不同的负载率。电池组使用一段时间，产生的电池组老化（容量衰减），也给SOH估算产生巨大的影响。由于电池组老化没有统一的规律，各个电池组老化不尽相同，与电池组的使用有很大的关系。仔细使用的电池组老化衰减慢些。不仔细使用的电池组老化衰减快些。长期使用的电池组老化衰减慢一些，长期不用的电池组老化衰减快些等等。

综上所述，电池组的SOH是一个多变量，而且有些变量无法用物理手段获得（例如老化衰减）函数。因此估算非常困难。

三、目前国内外SOH、SOC的状态、现状

目前国内外使用的SOH主要估算方法，有库伦计数法+OCV（开路电压），就是对放电、充电电流进行精确的累加，再用开路电压进行修正和温度补偿+衰减修正。还有卡尔曼滤波算法等等。这些算法都是需要建立一个模型，有温度补偿（曲线）变量、电流变量、衰减（模型）变量等等。然后对各个变量精确测量，获得数值带入模型，进行计算。例如温度变量，在做温度对电池影响曲线（或者叫函数）时，需要将温度细分成很多点，逐一做出全量程SOH曲线。这需要大量的人力物力和时间，但是这仅仅做出温度这个一元函数的关系，而且还是离散的。还没有考虑其他变量（负载率、老化衰减）的影响。另外，由于电池组的差异，这一组被实验电池组得出的温度-SOH关系曲线，与其他所有电池组的温度-SOH关系曲线不完全一致，只能近似代替其他电池组曲线。而且只能近似同类、同种、同型号电池。当更换电池型号时必须进行重新测试。使用起来非常复杂，而且不准确。因为温度曲线是间断的、不连续的、是近似的、与负载率、电池老化的关系是近似值。所以这样得到的SOH是不可靠的，鲁棒性差、动态准确性是比较差的。有关SOH的相关文献很多，请读者自行查看，这里就不多说了。

四、 介绍一种新型、鲁棒性好，自适应、自学习、动态SOH估算系统的SOH估算（使用新型数学模型）方法。

这种方法测量SOH、SOC与目前SOH、SOC的区别和先进性：

首先新方法在估算电池组SOH时，不需要繁杂的温度补偿模型，它可以根据电池组的电流、电压状态，求得电池组在这个温度下的内在特性。

根据负载率的变化求得电池组在这个温度下的内在特性。

再根据电池老化衰减，在这个温度、负载率状态下的内在特性。

从而估算出电池组当前的SOH和SOC。

在SOH计算（估算）模型中没有温度这个变量，也就是说不需要温度传感器测量温度来补偿SOH的算法。下面是某组电池一年4季不加温度变量，获得的温度与SOH变化曲线。

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图中：纵坐标是SOH（单位Ah）和温度（单位℃）；横坐标是时间t。

从上图可以看出，2017.12~2019.1，某品牌72V32Ah电池组，动态（车载路跑）实测获得的1年4季（冬、春、夏、秋、冬）温度变化导致SOC变化的关系曲线，温度变化对电池组SOH的影响是非常明显的。没有使用温度传感器的SOH是准确的。同时包含了负载率变化和电池老化的因素。

这种全新的SOH估算方法（数学模型），突破现有的SOH估算框架和思路，具有鲁棒性强，自学习、自适应、自动跟踪的智能检测功能。经过1年多的车载路跑测试，行驶总里程12900多公里，总放电310多度（kwh），证明它能适应复杂路况和各种驾驶习惯，1年4季（由于条件限制只在山东地区实验）不同温度环境下，正确估算出电池组的SOH。为SOH估算增加了一个新成员。为电动车的提质，克服电池SOH检测老大难问题提供了一个有力工具。

附实测电池全生命周期曲线以供参考：

72V32Ah电池组全生命周期路跑曲线

以下曲线是一组72V_32Ah电池组，从全新电池安装上车到容量衰减至只有3Ah，SOH经历了118%~10%电池组的全生命周期，历经2年5个月（2017.11~2020.3），2个冬天，2个夏天，行程2万6千（26352.3km）公里。用济南昱泉自动化研究所自主开发的电池容量检测（SOH）车载系统实时检测估算系统，记录电池组的SOH变化的过程状态曲线。

在大量的路跑数据中，为了简单明了看到变化趋势，以每个月取一个数据（10号~20号之间）摘选出显示数据，做出该图。

从图中可以看出，在电池组的全生命周期中，可以根据环境温度变化（夏天环境温度高，估算实测SOH高，达到标称容量的118%，冬天环境温度低估算实测SOH低，降到标称容量的62.5%），电池老化衰减（从2018.7第一个峰值标称容量的118%到2019.6月第二个峰值标称容量的96%，这2个峰值从38Ah衰减到31Ah，用了1年的时间。再经过9个月，电池组容量迅速衰减，直至下降到3Ah。）等等因素自动跟踪SOH变化，提供非常准确SOH（最大容电量Ah）数据，具备自学习、自适应功能。克服了当前电池组车载容量检测不稳定，不准确的问题。突破了SOH检测的瓶颈。是各种类型电池，电池组容量检测的有效工具，为电池组容量检测提供有效工具。现在已经成功使用于铅酸电池、锌镍电池，并且批量生产。正在开发锂离子电池应用。