CAT蓄电池基于SOC电池均衡技术的电池寿命提升分析
来源：
卡特蓄电池 发布时间：2026-03-21 09:30:44 点击： 次
摘要
锂离子电池的寿命和安全性在电动汽车(EVs)领域至关重要。本研究通过比较传统的基于端电压的方法与采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的先进荷电状态(SOC)估计方法，评估了电池均衡技术对电池健康状态(SOH)的有效性。SOH作为衡量电池寿命和性能的关键指标，其提升对于电池系统至关重要。EKF算法专为非线性动态系统估计而设计，本研究将其应用于基于Buck-Boost变换器的主动均衡电路中。结合SOC估计方法，该配置在维持电池健康状态方面展现出卓越性能。同时，基于SOH与区域容量相关性的鲁棒性SOH估计模型得以建立，可在有限数据条件下实现电池健康状况的快速诊断及寿命预测。实验结果表明，经过100次充放电循环后，采用SOC估计方法进行均衡的电池组，其寿命较基于端电压的方法延长了49个循环周期。这些进展凸显了精确SOC估计对提升电动汽车电池管理系统（BMS）可靠性与效率的核心价值，最终有助于延长电动汽车电池的使用寿命并保障其安全性。
引言
近年来，气候变化与环境污染问题日益引发关注，促使全球范围内实施了更严格的碳排放法规[1]。%%在此背景下，电动汽车市场迅速扩张，如何延长电动汽车电池寿命成为重点研究方向。锂离子电池因其高能量密度和长循环寿命等优势，已成为多领域应用的首选方案。%%然而该电池存在固有缺陷，包括工作电压偏低等问题，这会限制其储能容量与最大输出电流[2]。%%为克服这些缺陷，通常将锂离子电池串联使用，并通过多组电池串并联构成电池组。
电池组在各种应用场景中常面临单体电池与模块间能量水平失衡的挑战。这些失衡可能源于制造工艺差异、反复充放电循环、过充或过放导致的电池特性变异，以及电池内部参数与运行条件的不一致性。此类失衡会导致电池组寿命缩短、散热不均引发自放电、火灾风险上升及电池报废率增加，因此需要开发电池监测与控制系统以保障安全运行[3]。
电池的能量失衡并非瞬时发生，而是内部参数的不一致性逐渐累积，在反复充放电循环中导致电荷失衡。这凸显了定期进行电池均衡的重要性，以降低电池故障相关风险。因此，大量研究致力于通过开发先进的电池均衡技术来解决能量失衡问题，这些技术能有效应对此类问题。
电池均衡技术通常分为被动式与主动式两类。在现有商用电动汽车中，采用电阻和开关等简单拓扑结构的被动均衡方法具有高可靠性，但存在散热和能量损耗等固有缺陷。因此，能够最大限度减少能量损耗并提升电池运行稳定性的主动电池均衡技术正受到日益广泛的关注。
主动均衡技术可分为三种拓扑结构：电感式、电容式和变压器式。每种拓扑结构均存在优缺点。以变压器式拓扑为例，其具有高效率与快速均衡的优势，但在均衡多节电池组时会因多绕组变压器的复杂性而面临挑战。此外，采用多绕组变压器会加剧控制开关矩阵的复杂度，同时增加电池均衡电路的体积与成本[[4], [5], [6], [7], [8]]。本文提出一种基于Buck-Boost变换器的主动均衡技术以解决上述局限性。该方法凭借简洁的电路结构，具备能量损耗极低、均衡速度较高等多重优势。
先前关于电池均衡的研究主要依赖于端电压测量，因其计算成本低、精度高且操作简便[[9], [10], [11], [12]]。然而，由于电池内部特性变化和单体极化导致端电压与实际荷电状态之间存在非线性关系，即使电压测量存在微小误差，也会对均衡技术的有效性产生负面影响[13]，可能引发残余能量失衡，进而导致过充或过放现象。为解决这些问题，本研究通过实验验证了电池管理系统中可靠且易于实施的方法，以精确评估电池荷电状态估算精度对其循环寿命的影响。
在荷电状态(SOC)估计领域，研究者们日益关注采用非线性卡尔曼滤波(KF)算法。该算法通过线性逼近函数来表征电池的非线性电化学特性，从而提供鲁棒且精确的SOC估计[14,15]。近期SOC估计研究主要聚焦于精度与计算复杂度两个关键指标[[16], [17], [18], [19], [20]]。诸如扩展卡尔曼滤波(EKF)、自适应EKF(AEKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)等算法相继被提出，其精度表现在不同工况下总体具有可比性[21]。此外，计算复杂度对于实时嵌入式系统应用至关重要，因其处理器性能与内存资源均受限。鉴于此，EKF算法因在保持满意精度的同时具有较低计算负担而常被优先选用。因此，本研究采用EKF算法以平衡精度与效率，满足实际实时应用需求。
尽管众多研究者已聚焦于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在降低能量偏差、提升电池均衡控制效率与速度方面的有效性，但关于此类技术对电池健康状态（SOH）影响的研究仍显不足。为此，本文完整覆盖电池管理系统（BMS）全流程——从电池传感数据采集、内部参数提取、均衡技术应用，到荷电状态（SOC）与健康状态（SOH）的预测，最终通过将预测的SOH值转换为等效循环次数，呈现量化评估结果。在电池健康状态（SOH）预测领域，传统方法通过当前容量与初始容量的比值进行估算。然而，该方式无法表征电池性能退化引发的电压特性变化。为此，本研究引入增量容量（IC）分析法，通过对比基于荷电状态（SOC）的均衡策略与多轮充放电后端电压均衡策略，评估二者对SOH的影响。此外，基于估算的SOH值，定量分析揭示了这种集成化流程实现的精准电池状态估计如何通过均衡策略影响电池寿命。基于累积充放电循环数据开发的SOH预测模型，可在有限信息条件下实现快速SOH估算[22,23]。
本研究的主要贡献可归纳如下：
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采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行精确的荷电状态（SOC）估计，有效解决了电池能量失衡问题。
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此外，基于SOC估计的电池均衡技术通过SOC与健康状态（SOH）估计算法，被证实可延长电池寿命并提升电池管理系统（BMS）运行的可靠性与效率。
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此外，该研究建立的健康状态（SOH）估计模型揭示了SOH与区域容量之间的相关性，即使在数据有限的情况下，也能实现电池健康状况的快速诊断及寿命预测。
