來源：電控知識搬運工

BMS的主要任務是檢測電池工作情況、估算電池SOC、電池健康狀況(State of Health，簡稱SOH)，完成熱管理、充放電控制、CAN(Controller AreaNetwork)通信、均衡檢測、故障診斷和液晶顯示等功能，使電動汽車的控制單元能夠及時有效地利用所傳遞的SOC等信息，對動力電池的過充或過放有防止作用。電池組的均衡技術，快速充電技術和電池SOC估算是電池管理系統的三項關鍵性技術。

電池荷電狀態(State of Charge，簡稱SOC)，指電池中剩余電荷的可用狀態。SOC定義有多種多樣。目前在國際上比較統一的是從容量的角度給予定義，即荷電狀態SOC表示電池的剩余容量，其在數值上等于電池剩余容量與額定容量的比值。

?電池荷電狀態SOC作為描述電池狀態的一個重要參數，對其進行準確地估算是當今電池研究的一個難題和熱點。因此，如果能夠對SOC進行準確的估算，那么將會對電池的研究和發展起著舉足輕重的作用。目前己經出現了很多較為精確的SOC估算方法，下面列舉幾種主要的方法：

3、電流積分法

電流積分法也叫安時計量法，是目前在電池管理系統領域中應用較為普遍的SOC估算方法之一，其本質是在電池進行充電或放電時，通過累積充進或放出的電量來估算電池的SOC，同時根據放電率和電池溫度對估算出的SOC進行一定的補償 。如果將電池在充放電初始狀態時的SOC值定義為SOCt0，那么t時刻后的電池剩余容量SOC則為：

與其它SOC估算方法相比，電流積分法相對簡單可靠，并且可以動態地估算電池的SOC值，因此被廣泛使用。但該方法也存在兩方面的局限性：其一，電流積分法需要提前獲得電池的初始 SOC值，并且要對流入或流出電池的電流進行精確采集，才能使估算誤差盡可能小；其二，該方法只是以電池的外部特征作為SOC估算依據，在一定程度上忽視了電池自放電率、老化程度和充放電倍率對電池SOC的影響，長期使用也會導致測量誤差不斷累積擴大，因此需要引入相關修正系數對累積誤差進行糾正。

6、系統濾波法

相對于前述的幾種方法，系統濾波算法具有閉環控制和實時性強的優點，因此目前被廣泛應用于電池SOC估算，最常用到的系統濾波算法是卡爾曼濾波算法。

卡爾曼濾波是在20世紀60年代由美籍匈牙利數學家卡爾曼(R.E.Kalman)提出來的，他將狀態空間分析方法融合到濾波理論中，自其問世以來，卡爾曼濾波作為一種最優狀態估算方法，可以應用于受隨機干擾影響的動態系統。

準確地說，卡爾曼濾波本質是一種遞推算法，可以實時獲得的受噪聲干擾的離散觀測數據，對系統狀態進行線性、無偏及最小誤差方差的最優估計。因此，卡爾曼濾波算法不僅僅適用于動態的隨機過程，而且可以實現遞推，通過預測新的狀態和它的不確定性，然后采用新的測量值修正校準預測值，非常適用于多輸入系統。因此，對于計算機運算，卡爾曼濾波的運算量和存儲量較傳統方法大為減少，能夠滿足實時性的要求，目前在工程實踐中迅速得到了廣泛的應用。

然而，卡爾曼濾波算法作為一種線性算法在應用到非線性系統中時存在一定的困難，因此許多基于卡爾曼濾波算法的的改進算法被提出。

鋰離子動力電池的SOC是一個非直接測量變量，不能通過傳感器件直接測量得到，只能通過可測量變量結合控制算法進行估算，加之鋰離子動力電池的工作過程是一個較為復雜的電化學反應過程，內部狀態多變且難以預知，同時在工作時也會受到外部環境多方面因素的影響。

但是在實際應用中，SOC又是一個非常重要的參考量，它是使用者判斷電池系統狀態的依據。相比較而言，卡爾曼濾波算法及其改進算法是一類較有前途且應用廣泛的算法。

審核編輯：湯梓紅