電池組一致性問題是電池組使用期間的最常見問題，也是最難以解決的技術難題，對于電動汽車而言，非常影響車輛的實際充放電電量和汽車的續航里程，情況嚴重的還會發生熱失控故障并引發車輛自燃，車載BMS的SOC估算準確度往往都是建立在電池組一致性良好的情況下，電池組一致性問題的存在將徹底擾亂SOC估算準確性。

只有解決或者降低一致性問題的發生及影響，SOC估算才有實際意義，本文通過高效率的主動型、實時高效電池均衡系統運行實例及數據，證明了該技術對于提高電池組SOC估算值的作用是明顯、高效的。

SOC估算方法及缺陷

電池組SOC估算的方法有很多種，既有傳統的電流積分法、電池內阻法、放電試驗法、開路電壓法、負載電壓法，也有較為創新的卡爾曼濾波法、模糊邏輯理論法和神經網絡法等，各種估算方法都有自己的優缺點，適合不同電池系統。

在BMS中，SOC(StateOfCharge電池荷電狀態)、SOP(StateOfPower電池能源狀態)、SOH(StateofHealth電池健康狀態)都是非常重要的管理指標，直接關系到BMS的管理質量和成敗，特別是實時SOC值，匹配一個與之相對應的預估行駛里程，它是使用者在實際使用中判斷電池系統狀態的依據，直接影響出行計劃的安排和實施。

在上述各種估算方法中，都是建立在電池組一致性良好的條件下，均存在一個嚴重缺陷，那就是如果電池組發生了一致性問題，特別是一致性問題突出的情況下，SOC估算就會產生非常大的估算誤差，給使用者帶來誤導甚至引發事故。

例如，電動汽車出發前顯示可行駛里程遠遠高于駕駛者的實際路程，但行駛途中卻突然急速掉電，甚至突然沒電，半路拋錨，如果是在高速公路上行駛，非常容易發生被追尾事件。

影響SOC估算的因素

鋰離子動力電池組的實時SOC是一個變量，無法直接測量，不能通過傳感器件直接測量得到，在工作時會受到外部環境多方面因素的影響。包括溫度、放電電流、放電倍率、內阻、自放電率、衰減程度等等。

在上述因素中，影響最大的因素是電池組的衰減程度，衰減程度直接影響和決定了電池組的SOC估算值和可用范圍，衰減程度只是外在表現，實際是由于一致性問題引起的。

電池組的SOC值取決于電池組中容量最小、即衰減程度最嚴重的單元電池，即類似于“木桶原理”中的最短木板，其它電池即使未發生容量的衰減，超過衰減電池容量的部分也是無法得到利用的，不僅影響實際續航時間，還白白浪費寶貴的容量。如圖1所示，圖例為衰減后的13串鋰電池組容量分布示意圖。

圖113串衰減鋰電池組容量分布示意圖

通過示意圖可以看到，衰減后的電池組，7#電池由于衰減最嚴重，在整個電池組中的剩余容量最小，因此電池組的SOC值就取決于7#電池，其它電池的衰減程度雖然相對較小，剩余容量都遠遠高于7#電池，但是由于BMS的存在，需要保護容量最小的7#電池不發生過放電，其它電池的容量即使再多也會被BMS忽略，不起任何作用。

因此，電池組實際放電容量的最大值就是7#電池的容量，即電池組的可使用容量的最大值就是圖中的最低容量線的容量。圖中，還有一條平均容量線，它介于最高容量和最小容量之間，近似于所有容量之和的平均值。

由于一致性問題的存在，最低容量與平均容量存在較大的差異，一致性問題越嚴重，這個差異越大，最終將導致可用SOC與平均SOC存在較大差異，這將直接影響電池組的實際續航時間。

SOC估算需要用到電流、單體電池電壓、單體電池內阻等參數，最終轉換成實際SOC值，在一致性問題的影響下，不管SOC估算策略如何，受限于BMS在均衡管理功能上的短板，SOC估算值只能無限接近于組內最小容量電池的SOC，低于平均SOC值。

即整組電池中，發生衰減的一、兩塊電池的SOC值決定了整個電池組的SOC值，與其它電池的SOC值基本無關。電池組的一致性問題越嚴重，SOC估算值就越低，就會更嚴重偏離SOC平均值，不僅導致電池組的SOC利用率下降嚴重，更嚴重影響實際電池組的實際續航時間和利用效率。

衰減電池普遍具有內阻偏高的特點，當對其進行充放電操作時，電壓的波動幅度明顯高于正常電池，這一特征，會嚴重影響SOC的實時估算，甚至會使計算值嚴重偏離實際值，影響用戶的實際體驗。