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1.3 课题研究现状
蓄电池的SOC是不能直接得到的，只能通过对电池外特性—电池电压、电池电流、电池内阻、电池温度等参数的检测来推断SOC的大小 。以上这些参数与SOC的关系随电池老化的过程而改变，这中间含有很多不确定因素，而且电池的工作状态随着工作环境而改变，这就使得电池的准确建模工作相当的困难；即使同型号的电池也可能具有不同的特性，要想建立一个统一的模型也很困难。
目前国内外一般有以下方法估计蓄电池的SOC安时积分法、电阻测量法、开路电压法、模糊逻辑推理和神经网络的方法和卡尔曼滤波器法等 。
（1）电量累计法的基本思想就是把不同电流下的放电电量等效成特定电流下的放电电量，通过一个加权系数，折合成等效放电电量 。通过累积电池在充电或放电时的电量来估计电池的SOC，根据电池的温度、放电率对SOC进行补偿。这种估算SOC的方法比较简单，是电动汽车用SOC测量装置上应用比较普遍的方法。但在估计电池SOC时通常未对电池的老化和循环次数进行补偿;根据已放出的电量得到SOC，即使对放电效率的不同进行了修正，也不能考虑放电电流对容量的可恢复性;充放电的效率具有不稳定性，积分得到的SOC估计存在较大的误差，并会随着时间的推移其误差越来越大。因此，电量累计法估算的SOC其可靠性较低。本文综合电量累计法的优缺点，提出充放电倍率—SOC的静态估算方法，对充放电效率进行修正，又考虑电流对容量的可恢复性。
（2）电阻测量法是用不同频率的交流电激励电池，测量电池内部交流电阻，并通过电池内阻—SOC估算模型计算得到SOC。利用电阻测量法得到的电池SOC反映了电池在某特定恒流放电条件下的SOC值，根据此SOC判断电池能继续放出的电量还必须考虑后阶段放电率的实际情况。本文用电阻测量法测得电池内阻，并用于锂离子电池SOC动态建模。
（3）开路电压法是利用电池的开路电压与电池的放电深度的对应关系，通过测量电池的开路电压来估计SOC。开路电压法比较简单，但是不能用于动态的电池SOC估计。能用于动态检测的电压测量方法是对电池加一脉冲负载后测出电池的电压响应来分析和估计电池的SOC。本文用开路电压法对锂离子电池SOC静态建模。
本文通过对以上几种传统的SOC估算法综合对比研究，提出了以下SOC建模方法:
(1)根据实验采集电池的充放电电流、电压和环境温度等数据，由电量累计法建立充放电倍率—SOC静态模型，由开路电压法建立开路电压—SOC静态模型，由不同温度下电池的容量建立温度—SOC的静态数学模型。
(2)根据各条件下建立的静态数学模型，综合电阻测量法，建立基于状态空间的动态数学模型，即在复杂环境下估测电动汽车锂离子电池的SOC值。
1.4 课题研究意义及内容
1.4.1 课题研究的意义
在电动汽车的研究和发展上，车用动力锂离子电池的研究占据着重要的位置。如何有效地利用电池的能量，延长电池的寿命是本课题研究的关键部分。由于电动汽车行驶的工况复杂，对车用动力电池的影响很大。目前对车用动力锂离子电池(State Of Charge—荷电状态)估计模型的不合理使电池在使用过程中存在过充电(SOC超过80%)、深放电(SOC小于20%)、过放电(SOC小于0%)、充放电过程的不均衡等导致处于充电较少状态的电池寿命缩短，从而使整个电池包的寿命缩短。因此准确的估计电池SOC十分必要。好的电池SOC估算模型不仅要准确估算SOC，保证电池工作在合理的工作范围内，防止由于过充电或过放电对电池的损伤，提高电池使用寿命，而且要对故障电池做出早期预测，防止因单体电池损坏而未能及时发现造成的整组电池寿命降低，从而降低电动汽车运用成本，提高车辆效率。另一方面，准确的地预测动力电池的SOC对于驾驶员判断电动力汽车的剩余里程至关重要，是电动力汽车实用性和安全性的基础环节。因此建立合理的车用动力锂离子电池SOC估算模型能产生明显的经济效益和社会效益。
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