安时积分法

安时积分法锂电池已被广泛应用于工业、日常生活等领域，对电池荷电状态（SOC）的估算已成为电池管理的重要环节。但是，由于电池结构复杂，电池的荷电状态受放电电流、电池内部温度、自放电、老化等因素的影响，使得SOC 的估算困难。

SOC 估算方法有：开路电压法、安时积分法、内阻法、神经网络和卡尔曼滤波法，开路电压法由于要预计开路电压，因此需要长时间静置电池组，内阻法存在着估算内阻的困难，在硬件上也难以实现，神经网络和卡尔曼滤波法则由于系统设置的困难，而且在电池管理系统中应用时成本很高，不具备优势，因此相对于开路电压法、内阻法、神经网络和卡尔曼滤波法本而言，安时积分由于简单，有效而常被采用。

基本内容

Ah积分法估计电池电量

Ah积分法是最常用的SOC估计方法。如果充放电起始状态记为SOC0,那么当前状态的SOC为：

Ah积分法应用中若电流测量不准，将造成SOC计算误差，长期积累，误差越来越大；要考虑电池充放电效率；在高温状态和电流波动剧烈的情况下，误差较大；电流测量可通过使用高性能电流传感器解决，但成本增加；解决电池充放电效率要通过事前大量实验，建立电池充放电效率经验公式。Ah积分法可用于所有电动汽车电池，若电流测量准确，有足够的估计起始状态的数据，它是一种简单、可靠的SOC估计方法。相对于开路电压法的长期存放或静置来获取开路电压，安时积分法更加可靠。

图1 SOC估计simulink模型