新能源汽车的电池管理系统里，最核心的技术是什么？

SOC，即电池的充电状态，是新能源汽车电池管理系统中的核心。它表示电池实时存储的电荷数与满电量时的电荷数之比。理想充电区间为15%-20%，避免过度充电以保护电池寿命。SOC的准确预测对提高系统可靠性、性能和电池寿命至关重要。电池管理系统（BMS）通过多种方法预测SOC，但精确控制仍具挑战。为安全，部分电量作为安全余量，避免过充过放。SOC预测不精确时，限制充电至90%可降低热失控风险。影响SOC的因素包括温度变化、自放电率、电池寿命和充放电方式。SOH（电池健康状态）监控是评估电池健康度的关键，可识别电池缺陷并提前隔离。中国汽车工程研究院等机构基于大量数据研究，为企业提供电池健康度模型，保障电动汽车安全。新能源汽车的电池管理系统里，最核心的技术是什么？SOC是新能源汽车电池管理系统的核心，它影响着电池的充电状态、寿命和安全性。准确的SOC预测对于提高系统性能和电池寿命至关重要。BMS通过多种方法预测SOC，但精确控制仍具挑战。为安全，部分电量作为安全余量，避免过充过放。影响SOC的因素包括温度变化、自放电率、电池寿命和充放电方式。SOH监控是评估电池健康度的关键，可识别电池缺陷并提前隔离。研究机构基于大量数据研究，为企业提供电池健康度模型，保障电动汽车安全。

SOC=StateofCharge充电状态。简单的来说SOC=电池实时的存储电荷数/电池满电量时候的电荷数。100%代表电池完全充满了，而0%代表完全放电。

SOC的概念说起来很简单，但是实际上这是一个电化学体系体系下的“满”和“空”的概念。在理想的情况下，电池最好在15%-20%剩余电量的时候开始充电，然后避免过度充电。

电芯SOC的预测是BMS最重要的工作，因为这可以明显有助于提高系统的可靠性和性能，并改善电池的生命周期。

过度保守的SOC预测或余量预留会导致电池系统的能量密度不足，而过度激进的SOC预测会导致电池过充，并进一步导致电池寿命的明显降低，甚至电池热失控等极端事故的出现。

从广泛的意义上来说，电池的SOC预测主要有如下几种方法：

在实际的soc模型中，会综合使用几种方法来进行预测。即便是到了现在，我个人的了解下，也很难有一家企业敢说自己完全掌握了在各类客户真实场景下精确掌握任意电芯的SOC的方法。而且控制SOC的余量，也是主机厂控制风险的主要手段。

一辆电动车，客户会发现他可用的电量小于企业在其他场合宣传的所搭载的电池总电量。因为一部分的电池电量就作为了安全余量，避免客户使用中过放和过充。

预留一点电量避免过放比较容易，但是预留余量避免过充则更难，特别是考虑到电芯的一致性以及多次循环之后的电池实际能力(这里已经涉及到一部分SOH的部分内容了)。一些SOC利用比较激进的企业，以及发现了电池可能存在制造缺陷隐患的企业，发生了电池自燃起火后，一般会通过强制OTA或者召回，将充满电量限制在90%，从而保护电池。

这里需要解释的是，将电池充满电量限制在90%不仅仅对当企业SOC预测不精确的情况有效，事实上电芯充电量低于90%本身就可以显著的降低电池的热失控风险。这也是为什么，电池的充电策略一般是在90%甚至更低的SOC条件下会以更高的功率快充，而一般达到90%之后会采用较低的功率充电，在手机上也是如此，被称为涓流充电。

最后我们说一下电池的SOC影响因素：

1.温度的快速变化

2.电池的自放电率和自放电效应

3.电池寿命

4.充电和放电的方式(电流？电压？……)

SOC本身就是SOH监控的一个重要的参考因素，比如说当BMS发现，这个电芯当前100%SOC的电荷容量只有理想电池的90%甚至更低(例如80%)的时候，那么电池的健康度评估就很差了。

SOH还能识别新电池的问题，当SOH监控发现，某个电芯的相关指标与常规电芯存在偏差，这种偏差包括电池的实际电压和电流与预测函数严重不符、电压电流波动、存在异常的充放电特征等等，SOH能够根据前置的策略，甚至可以识别出当前电池组中的哪个或者哪些电芯是存在缺陷的，可以提前将这些电芯隔离不再执行充放电操作和报警提醒车主前去维修。

目前除了很多企业自己在建立这样的模型，国内目前我了解比较多的是重庆的汽研院(正确的名字其实是中国汽车工程研究院，和天津的中汽研中汽中心是两个公司)，目前基于大量企业的上传数据开展的汽车健康度研究已经有一个比较成熟的团队和模型给企业服务了。把这样的模型引入电动汽车的BMS以及云平台进行健康度的全生命周期跟踪与风险干预，这样就是更加全面的保障客户的安全。

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