本文题为《面向汽车应用的电池建模与荷电状态/健康状态估计综述》（Review on modeling and soc/soh estimation of batteries for automotive applications），由意大利比萨大学信息工程系的Pierpaolo Dini, Antonio Colicelli和Sergio Saponara三位研究人员共同撰写，发表于期刊 Batteries 的2024年第10卷第34期。文章发表于2024年1月18日。
本文是一篇系统性综述，其核心目的在于深入探讨锂电池在汽车应用中，为实现高效、安全和长寿命管理所必需的两个关键参数——荷电状态（State of Charge, SOC）和健康状态（State of Health, SOH）——的最新估计算法与建模方法。文章指出，随着锂离子电池在电动汽车领域的广泛普及，对其性能和寿命的精确管理变得至关重要。SOC反映电池的剩余电量，而SOH则表征电池的整体老化程度和可用容量。精确估计SOC和SOH是优化电池能量管理、防止过充/过放、预测剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）以及提升系统安全性的基石。本文旨在全面剖析该领域的前沿进展，对不同的建模思路和估计算法进行详细梳理与对比评估，为科研人员与工程师提供清晰的现状概览，并指明未来的潜在研究方向。
文章的第一个主要观点是对当前主流SOC/SOH估计算法的全面回顾与比较。作者系统地阐述了五种核心算法：库伦计数法、开路电压法、卡尔曼滤波器法、神经网络算法和混合算法。对于每种算法，文章不仅解释了其基本原理和数学实现，还重点分析了其优缺点及适用场景。例如，库伦计数法简单易实现，但易受测量误差和电池老化导致的容量衰减影响，存在累积误差；开路电压法无需复杂模型，但其准确性严重依赖于精确的温度补偿和校准，且动态响应不佳；卡尔曼滤波器（包括其非线性扩展版本如扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）能够结合模型与实时测量数据，有效处理噪声，提供更精确的估计，但其性能高度依赖于电池模型的准确性，且计算复杂度较高；以支持向量机（SVM）、长短时记忆网络（LSTM）和贝叶斯神经网络（BNN）为代表的人工智能方法，能够处理复杂的非线性关系，尤其擅长从历史数据中学习模式，但需要大量高质量数据用于训练，且模型可解释性和计算资源需求是其在嵌入式系统中应用的挑战；混合算法则尝试融合多种算法的优势，例如将库伦计数与卡尔曼滤波结合，以抵消各自的弱点，从而在更广泛的操作条件下获得鲁棒且准确的估计。文章通过表格和论述，清晰展示了这些方法在准确性、复杂度、对嵌入式系统的适用性等方面的权衡，为读者根据具体应用需求（如电池化学类型、精度要求、可用计算资源）选择合适算法提供了重要参考。
文章的第二个主要观点是详细论述了用于SOC/SOH估计的电池建模方法。精确的电池模型是许多高级估计算法（尤其是模型基算法如卡尔曼滤波）的基础。本文重点介绍了两种主流建模方法：经验模型和等效电路模型。经验模型（如Shepherd模型、Nernst方程模型）基于实验数据建立SOC与开路电压等参数之间的数学关系，结构简单、计算快速，适合用于电池管理系统中的快速估算，但通用性和物理可解释性有限。等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）是目前最主流和全面的方法，它使用电阻、电容、电压源等电路元件来模拟电池的动态电化学行为。文章从最简单的内阻模型开始，逐步深化到包含一个或多个RC并联支路的Thevenin模型，再到更复杂的如PNGV模型和双极化模型。这些RC支路用于模拟电池的极化效应和扩散过程等动态特性。作者详细推导了这些模型的微分方程和离散化递归方程，并阐述了如何通过脉冲电流测试等实验手段来辨识模型参数（如内阻、极化电阻与电容）。文章强调，模型越复杂（如RC支路越多），对电池动态行为的描述越精确，但也带来了更高的参数辨识难度和计算负担。因此，在模型精度与计算效率之间需要取得平衡。
文章的第三个主要观点是概述了汽车应用中的电池系统背景，并强调了建模的普适性与可扩展性。文章简要回顾了不同类型的电池化学体系，包括锂离子电池（及其变体如NCA、NMC、LFP）、镍氢电池、镍镉电池和钠硫电池等，并列表总结了各自的优缺点。这为理解不同电池对SOC/SOH估计的特殊需求提供了背景。更重要的是，文章论证了数学模型的通用性：尽管电池化学不同，但其基本行为（充电、放电、内阻效应）具有共性，可以抽象为一些通用参数（如开路电压、内阻、容量）。通过调整这些参数，同一类模型框架可以适用于不同的电池技术，这为开发通用的电池管理算法提供了理论基础。此外，文章还勾勒了从单体电池到完整电池储能系统的多层架构，包括电池管理系统、功率转换系统、能源管理系统和监控与数据采集系统，说明了SOC/SOH估计是在整个复杂系统中实现优化管理的关键一环。
文章的第四个主要观点是通过比较分析，总结了不同建模与估计算法的性能。在建模部分，文章通过仿真场景对比了内阻模型、RC-Thevenin模型、PNGV模型和双极化模型在SOC估计中的表现。结果显示，内阻模型由于缺乏对动态极化效应的描述，长期估计误差会累积；而包含RC支路的模型能更好地跟踪SOC变化，其中双极化模型表现出最高的估计精度。在算法部分，文章同样通过对比表格，系统评估了SVM、LSTM和BNN等AI方法以及传统方法在公式、复杂度、内存占用、对时间序列的适应性、训练需求等方面的特点。这些比较为实践中的技术选型提供了直接依据。
文章的最终部分总结了全文，并展望了未来研究方向。作者强调，精确的SOC/SOH估计对于车辆动力电子和机电系统的优化至关重要。除了继续改进现有算法的精度与效率外，未来研究有几个重要趋势：一是将网络安全考虑集成到电池管理系统中，开发能抵御网络攻击的鲁棒估计算法，以保障电动汽车的安全。二是探索多目标优化方法，在估计精度和计算复杂度之间寻找最佳平衡点，以满足嵌入式系统的实时性要求。三是适应新型电池技术（如固态电池）的发展，研究与之相适应的建模与估计策略。
本文的学术价值与应用意义重大。作为一篇详尽的综述，它不仅系统梳理和整合了电池SOC/SOH估计领域分散的研究成果，为入门者和研究者提供了宝贵的知识地图，而且通过深入的对比分析，揭示了不同技术路径的内在联系与优劣，有助于推动该领域的理论发展。在应用层面，文章为汽车工程师设计高效、可靠的电池管理系统提供了切实可行的技术选型指南和方法论参考，直接服务于电动汽车产业提升性能、安全性和可靠性的迫切需求。文中指出的未来方向，尤其是网络安全与新型电池技术的结合，更是切中了行业发展的前沿与痛点，具有前瞻性的指导意义。