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

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

電池荷電狀態(tài)SOC作為描述電池狀態(tài)的一個(gè)重要參數(shù)，對其進(jìn)行準(zhǔn)確地估算是當(dāng)今電池研究的一個(gè)難題和熱點(diǎn)。因此，如果能夠?qū)OC進(jìn)行準(zhǔn)確的估算，那么將會對電池的研究和發(fā)展起著舉足輕重的作用。目前己經(jīng)出現(xiàn)了很多較為精確的SOC估算方法，下面列舉幾種主要的方法：

1、放電測試法

放電測試法將動(dòng)力電池以一定的放電倍率(一般為0.3C或1C)進(jìn)行恒流放電至電池的截止電壓，將恒值電流(C0.3C或1C)乘以放電所用的時(shí)間可以得到電池放出的電量，即電池SOC值。

該方法常被用來作為電池容量測試的參考標(biāo)準(zhǔn)，適用于各種類型的動(dòng)力電池。但是，這種方法的測試條件比較嚴(yán)格，需要電流恒定且測量準(zhǔn)確，以至于只能局限于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下所測得的數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，電流大小并非恒定，且電流經(jīng)常會被迫中斷，也需要消耗過多的時(shí)間，不可能有實(shí)驗(yàn)室中穩(wěn)定、可靠的理想環(huán)境，因此，該方法不適合實(shí)際應(yīng)用。

2、開路電壓法

開路電壓法是根據(jù)電池的開路電壓(OpenCircuitVoltage，OCV)與電池內(nèi)部鋰離子濃度之間的變化關(guān)系，間接地?cái)M合出它與電池SOC之間的一一對應(yīng)關(guān)系。在進(jìn)行實(shí)際操作時(shí)，需要將電池充滿電量后以固定的放電倍率(一般取1C)進(jìn)行放電，直到電池的截止電壓時(shí)停止放電，根據(jù)該放電過程獲得OCV與SOC之間的關(guān)系曲線。當(dāng)電池處于實(shí)際工作狀態(tài)時(shí)便能根據(jù)電池兩端的電壓值，通過查找OCV-SOC關(guān)系表得到當(dāng)前的電池SOC。

盡管該方法對各種蓄電池都有效，但也存在自身缺陷：首先，測量OCV前必須將目標(biāo)電池靜置1h以上，從而使電池內(nèi)部電解質(zhì)均勻分布以便獲得穩(wěn)定的端電壓;其次，電池處于不同溫度或不同壽命時(shí)期時(shí)，盡管開路電壓一樣，但實(shí)際上的SOC可能差別較大，長期使用該方法其測量結(jié)果并不能保證完全準(zhǔn)確。因此，開路電壓法與放電試驗(yàn)法一樣，并不適用于運(yùn)行中的電池SOC估算。

3、電流積分法

電流積分法也叫安時(shí)計(jì)量法，是目前在電池管理系統(tǒng)領(lǐng)域中應(yīng)用較為普遍的SOC估算方法之一，其本質(zhì)是在電池進(jìn)行充電或放電時(shí)，通過累積充進(jìn)或放出的電量來估算電池的SOC，同時(shí)根據(jù)放電率和電池溫度對估算出的SOC進(jìn)行一定的補(bǔ)償。如果將電池在充放電初始狀態(tài)時(shí)的SOC值定義為SOCt0，那么t時(shí)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(dòng)態(tài)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(jìn)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(jù)，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(dǎo)致測量誤差不斷累積擴(kuò)大，因此需要引入相關(guān)修正系數(shù)對累積誤差進(jìn)行糾正。

4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是模擬人腦及其神經(jīng)元用以處理非線性系統(tǒng)的新型算法，無需深入研究電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，只需提前從目標(biāo)電池中提取出大量符合其工作特性的輸入與輸出樣本，并將其輸入到使用該方法所建立系統(tǒng)中，就能獲得運(yùn)行中的SOC值。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于電池SOC估算時(shí)，常采用電池的開路電壓、充放電倍率、環(huán)境溫度和電池表面溫度等其中幾個(gè)參數(shù)組合或全部作為輸入變量。有研究者將電池容量的衰減度作為輸入變量，應(yīng)用于不同尺寸的電池和不同容量衰減程度的電池時(shí)，運(yùn)算結(jié)果都表現(xiàn)出一定的精確性。該方法用于電池SOC估算有著很多的優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在計(jì)算量大，耗時(shí)，需要大存儲空間，需要訓(xùn)練樣本等一些問題。

5、模糊邏輯法

模糊邏輯方法是基于模糊邏輯推理理論，模仿人的思維方式系統(tǒng)的方法，對難以建立精確數(shù)學(xué)模型的對象實(shí)施的一種控制策略給出的一種描述控制。

不同于經(jīng)典邏輯，需要一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型和準(zhǔn)確的數(shù)值，模糊邏輯則允許使用來源于我們的知識和生活經(jīng)驗(yàn)的抽象概念來建模，用諸如大、小、非常熱、明亮的紅色、長時(shí)間、快或慢等主觀概念來表述。與數(shù)值系統(tǒng)相比，這種算法的開發(fā)相對簡單，然后將系統(tǒng)輸出映射到精確的數(shù)值范圍來表征系統(tǒng)特性。模糊控制廣泛應(yīng)用于自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，使用該算法，可以獲取大量能表征電池性能的信息，以對電池SOC或者SOH更準(zhǔn)確的估計(jì)，能夠?qū)﹄姵貭顟B(tài)進(jìn)行一個(gè)較為全面的分析監(jiān)測。

6、系統(tǒng)濾波法

相對于前述的幾種方法，系統(tǒng)濾波算法具有閉環(huán)控制和實(shí)時(shí)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，因此目前被廣泛應(yīng)用于電池SOC估算，最常用到的系統(tǒng)濾波算法是卡爾曼濾波算法。

卡爾曼濾波是在20世紀(jì)60年代由美籍匈牙利數(shù)學(xué)家卡爾曼(R.E.Kalman)提出來的，他將狀態(tài)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(yōu)狀態(tài)估算方法，可以應(yīng)用于受隨機(jī)干擾影響的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。

準(zhǔn)確地說，卡爾曼濾波本質(zhì)是一種遞推算法，可以實(shí)時(shí)獲得的受噪聲干擾的離散觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行線性、無偏及最小誤差方差的最優(yōu)估計(jì)。因此，卡爾曼濾波算法不僅僅適用于動(dòng)態(tài)的隨機(jī)過程，而且可以實(shí)現(xiàn)遞推，通過預(yù)測新的狀態(tài)和它的不確定性，然后采用新的測量值修正校準(zhǔn)預(yù)測值，非常適用于多輸入系統(tǒng)。因此，對于計(jì)算機(jī)運(yùn)算，卡爾曼濾波的運(yùn)算量和存儲量較傳統(tǒng)方法大為減少，能夠滿足實(shí)時(shí)性的要求，目前在工程實(shí)踐中迅速得到了廣泛的應(yīng)用。

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

鋰離子動(dòng)力電池的SOC是一個(gè)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(jié)合控制算法進(jìn)行估算，加之鋰離子動(dòng)力電池的工作過程是一個(gè)較為復(fù)雜的電化學(xué)反應(yīng)過程，內(nèi)部狀態(tài)多變且難以預(yù)知，同時(shí)在工作時(shí)也會受到外部環(huán)境多方面因素的影響。

但是在實(shí)際應(yīng)用中，SOC又是一個(gè)非常重要的參考量，它是使用者判斷電池系統(tǒng)狀態(tài)的依據(jù)。相比較而言，卡爾曼濾波算法及其改進(jìn)算法是一類較有前途且應(yīng)用廣泛的算法。