综述：智能电池管理系统中锂离子电池电动汽车荷电状态估计方法的分析与进展

这篇综述系统梳理了电动汽车锂离子电池（LIB）荷电状态（SOC）估计方法的最新进展，重点探讨了传统方法（OCV、安时积分）、模型滤波法（EKF/UKF）、数据驱动法（LSTM、SVM）及混合方法的优劣，提出了融合人工智能（AI）与物联网（IoT）的智能电池管理系统（BMS）优化方向，为高精度、强鲁棒性的SOC实时估计提供了创新思路。

　　

引言

在工业高速发展与环境污染并行的时代，电动汽车（EV）因其零排放特性成为交通产业的关键解决方案。锂离子电池（LIB）作为EV的核心动力源，其性能直接关系到车辆续航与安全性。荷电状态（SOC）作为电池剩余电量的“燃料表”，是电池管理系统（BMS）实现精准监控的基础。然而，LIB的高度非线性特性、温度敏感性及老化效应使得SOC估计成为技术难点。本文全面解析SOC估计方法的演进路径，从传统技术到人工智能融合策略，为下一代BMS开发提供理论支撑。

电池管理系统：电动汽车的“大脑”

BMS是电动汽车的神经中枢，负责实时监测电池组电压、电流、温度等参数，并估算SOC、健康状态（SOH）、剩余可用功率（SOAP）等关键指标。其核心挑战在于仅通过外部信号（如电压）推断电池内部复杂化学状态。现代智能BMS通过数据滤波、动态频率调节等技术优化能耗，同时整合逆变器、充电器等外围设备控制，确保电池在安全操作区（SOA，28-45°C）内运行。

电池技术演进：从铅酸到锂电霸主

电池技术历经铅酸、镍镉、镍氢（NiMH）的迭代，最终锂离子电池（LIB）凭借高能量密度（200-400 Wh/kg）、长循环寿命（10,000次）和低成本（100-150美元/kWh）成为EV主流选择。LIB可分为磷酸铁锂（LFP）、镍钴锰酸锂（NCM）和镍钴铝酸锂（NCA）三大类，其中LFP以高安全性著称，而NCM/NCA则适用于高续航场景。值得注意的是，超级电容器与LIB的混合系统因快速充放电特性成为新兴研究方向。

荷电状态：电池的“生命线”

SOC定义为当前剩余电量（Q_available）与额定容量（Q_rated）的百分比，其准确估计直接影响充电策略、电池寿命及故障预警。然而，Q_rated会随温度、老化等因素变化，传统OCV法需长时间静置校准，而安时积分法易累积误差。最新研究通过闭环反馈和校正参数提升全生命周期SOC精度，例如主动极化电压法可将静置时间缩短80%。

SOC估计方法：从经典到智能革命

传统方法

• 开路电压法（OCV）：通过电压-SOC查表实现简单估算，但需电池静置至平衡状态。改进方案如分段OCV曲线可将误差控制在2%内。
• 安时积分法：实时积分电流计算SOC，但对初始值敏感，需定期校准。结合温度补偿后误差可降至1%以下。

模型滤波法

等效电路模型（ECM）将电池简化为电阻-电容网络，与卡尔曼滤波（KF）家族结合显著提升精度：

• 扩展卡尔曼滤波（EKF）：通过泰勒展开线性化非线性系统，但存在线性化误差。最新改进型EKF在动态工况下RMSE低至1.93×10^-4。
• 无迹卡尔曼滤波（UKF）：采用Sigma点采样避免线性化，对NCM电池SOC估计误差<2.3%。

数据驱动法

人工智能技术通过挖掘数据隐含规律实现突破：

• 长短期记忆网络（LSTM）：处理时序数据的佼佼者，经贝叶斯优化后RMSE达0.872%。
• 支持向量机（SVM）：结合多项式回归，在电压放电曲线分析中表现优异。

混合方法

融合物理模型与AI的混合框架成为趋势：

• LSTM-UKF组合：LSTM提取特征，UKF降噪，综合RMSE<0.034。
• 粒子群优化（PSO）+自适应EKF：动态调整噪声参数，MAE低至0.0017。

未来方向：更智能、更透明的BMS

1. 可解释AI（XAI）：应用SHAP值、LIME等方法破解神经网络“黑箱”，提升模型可信度。
2. 边缘-云协同：通过IoT实现数据实时上传，结合数字孪生技术优化BMS决策。
3. 固态电池适配：针对新兴固态电解质电池开发专用SOC算法，解决界面阻抗难题。

结论

SOC估计技术正经历从单一模型到多方法协同的范式转变。混合方法通过结合模型鲁棒性与AI的适应性，在精度与实时性间取得平衡。未来研究需聚焦轻量化算法设计、多物理场耦合建模及全生命周期验证，以推动电动汽车产业向更安全、高效的方向发展。