第 9 期 

混合电动汽车电池管理系统设计 

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图

 2  判温控制函数流程图 

Fig. 2    Temperature estimate software design diagram 

 
3.2.2  SOC 计算模块 

为了解决一般 SOC 估算不能准确的计算 SOC

和电池可用容量变化的问题,  实验采用基于安时
法配合开路电压法的 SOC 估算以及采用 Kalman
滤波法的 SOC 估算,  这两种算法可以有效的控制
SOC 计算误差,  保证电池的工作效率,  提高使用寿
命

[6-7]

。 

1)  安时法和开路电压法 
安时法实际上是一种预测计算,  随着时间的增

加误差会逐渐积累,  最终误差越来越大,  所以这里
采用安时法结合开路电压法,  可以得到较为理想的
精度

[8-9]

。   

V

SOC( ) [

(

1)

]

(1

)

i

k

SOC k

SOC

w SOC

w

=

− + Δ

× +

× −

 

(1) 

式中:  w 为安时法和开路电压法两者所占比照值,  根
据仿真结果这里 w 取值 0.95。SOC(k−1)为前一拍的
SOC 值, SOC(k)代表当前的 SOC 值。 

i

SOC

Δ

为用安时法计算得到的每拍 SOC 增量:  

 

C

0

K

( )

3600

T

L

i

K K

SOC

i k t

Q

Δ

= −

Δ

 (2) 

式中:  i(k)为当前的电流值;  Q

o

是电池在标准状况下

所能放出的电量; Δt 为采样时间; K

C

、K

L

、K

T

是修正

参数。 

SOC

V

是用开路电压法计算得到的电池 SOC。基

于安时法和开路电压法的 SOC 估算程序流程图如图
3 所示。 
 

 

 

图

 3  安时法的 SOC 估算程序流程图 

Fig. 3    AH metering software design diagram 

 
2) Kalman 滤波法 
Kalman 滤波法是一种对电池管理系统做出最优

估计, SOC 的实时估算能够保持很好的精度,  并且能
够修正初始值的误差,  抗干扰能力强。卡尔曼滤波应
用于电池 SOC 估计时。电池被电池模型描述为由状
态方程和量测方程组成的系统。基于 kalman 法的
SOC 估算程序流程图如图 4 所示

[10-14]

。 

电池模型: 

 

( )

(

1)

(

1)

( ))

( )

( ( ))

( )

( ))

X k

X k

bi k

w k

Y k

g X k

Ri k

v k

=

− +

− +

⎧

⎨

=

−

+

⎩

 (4) 

式中:  X(k)为状态变量,  是电池的 SOC 值;  X(k−1)为
上一拍 SOC 值; Y(k)输出量,  是电池的端电压;  

0

3600

I

T

L

K K K

b

t

Q

=

Δ

(

Δt 是采样时间);  

式中: w(k)、v(k)是高斯白噪声,  其方差分别为 W 和 Q。