电动汽车应用中锂离子电池充电状态估算和管理系统的综述：挑战与建议

考虑到减少二氧化碳排放和全球环境问题最有希望的替代品，电动汽车已被汽车行业广泛接受。锂离子电池由于其轻便，快速充电，高能量密度，低自放电，使用寿命长等丰富的特点，在电动汽车应用中受到广泛关注。

锂离子电池的电池管理系统（BMS），可以保证电池充电状态（SOC）的可靠安全运行和评估。该评估表明，SOC是一个关键参数，因为它表示电池中剩余的可用能量，提供关于充电/放电策略的想法，并保护电池免受过度充放电。此外，现有的锂离子电池的SOC具有对其充电/放电能力安全有效地运行EV的良好贡献。然而，由于电化学反应复杂，性能下降，电池性能和寿命提高缺乏准确性，因此仍然存在一些挑战。

电池SOC与最大容量有很强的关系，这决定了电池性能和可用寿命。通过将放电电流相对于时间积分来估计最大容量。只要积分时间存在，并且当电池在当前电池完全放电时容量最大化，容量就会增加保持不变。相对于不同放电深度的锂离子电池放电，当电池以不同的截止电压放电时，电池被充电至4.2V的最大值。因此，通过电流负载的变化和不同的放电深度来估计最大容量是一个挑战。

由于锂离子电池的高灵敏度，包括各种内部和外部因素以及复杂的电化学反应，估计精确的SOC已经成为主要的挑战。对于锂离子电池的SOC估算进一步技术开发有一些重要而有选择性的建议，如：

1.在实现适当的系统功能和市场接受度时，需要解决锂离子电池的安全性，移动性和耐久性问题。

2.需要建立充电均衡，热控制，故障检测，电池充电/过充电的高效电池管理系统以获得高精度S OC。

3.在老化，滞后，不同排放速率和温度的影响下，需要对常规方法进行SOC估算方法的进一步研究。

4.在系统各种模型不确定性和干扰下，使用自适应滤波算法，需要开发适合的模型来估计SOC。

5.智能网络神经元选择的最优数量和使用学习算法计算时间较短的参数优化模型需要进一步研究。

6.需要研究设计合适的控制器以提高非线性系统的鲁棒性和预测分析模型，以达到SOC估计的良好准确性。

7.需要一种SOC估计方法的广义验证和基准方法。

8.在数据安全性，可靠性和干扰方面，需要进行进一步研究，以提高无线电力传输对电池充电的性能。

这些建议对于准确估计SOC将是一个显着的贡献。这是因为，锂离子电池的SOC估计方法的进一步发展将主导未来EV的市场。