文：電馳科研技術總監／羅玉林
- 鋰電池的SOC ( State of Charge，電池荷電狀態)：是用來反應電池的剩餘容量的，指的是電池當前所剩電荷量和額定電荷量的比值。
- SOH (State of Health,電池健康狀態)：表徵當前電池相對於新電池存儲電能的能力，指的是當前電池滿電能量和新電池滿電能量的比值。
- EOL (End of Life,電池的壽命結束) ：電池容量下降到預設值以下的時刻。這個值通常是根據電池的設計規格和應用需求來確定的。
- RUL(Remaining Useful Life,電池的剩餘壽命)：即電池在當前狀態下預計還能正常使用的時間。它可以根據電池的性能特徵和歷史資料進行估計。RUL的定義可以根據具體情況略有不同，但通常表示為剩餘時間或剩餘循環次數。
SOC 是顯示車輛當前實際可用於行駛的電池能量百分比，不包括特斯拉為保護電池健康與安全預留的能量儲備（緩衝）。
在實際使用中，當顯示為 0% 時，意味著車輛實際可用的能量已經耗盡，但仍有少量安全緩衝，如圖 1－2 所示。
國內外對 SOH 有多種定義，概念上缺乏統一，目前 SOH 的定義主要體現在容量、電量、內阻、循環次數和峰值功率等幾個方面，以能量和容量應用最廣泛。
SOH、EOL、RUL都是從不同的角度表述電池的老化狀態，當電池的容量（SOH）下降到70%至80%左右時，可以被認為已經到達 EOL。RUL 表示的是電池從當前狀態到 EOL 或者特定的 SOH 值，還剩多少長時間或循環次數等，如圖3所示。
SOH 是描述電池當前健康狀態的指標，而 EOL 則表示電池已經達到壽命終點，需要更換。通過監測SOH 值，可以預測電池達到 EOL 的時間，並進行相應的維護和管理。
SOC 的原理可以通過以下幾種方法進行測量和估計：
- 電流積分法：這是一種基於電流測量的SOC估計方法。通過監測電池充放電過程中的電流變化，並將電流信號進行積分，可以獲得電池輸入/輸出的總電荷量。通過將總電荷量與滿充狀態下的電荷量進行比較，就可以估計出電池的SOC。
- 電壓測量法：這是一種常見的SOC估計方法，基於電池開路電壓與SOC之間的關係。一般來說，電池的開路電壓隨著SOC的變化而變化。通過將電池的開路電壓與已知的電壓-荷電狀態標定曲線進行比較，可以估計出電池的SOC。
- 單體電壓平均法：對於多節電池組成的系統，可以通過測量每個電池單體的電壓，並計算單體電壓的平均值來估計整個電池組的SOC。這種方法假設電池單體之間的電壓差異較小，並且各電池單體的性能相對均勻。
- 卡爾曼濾波法：卡爾曼濾波是一種常用的狀態估計方法，可以結合多種測量資料來進行SOC估計。通過使用電流、電壓以及其他影響因素的測量值作為輸入，利用卡爾曼濾波演算法來估計電池的SOC。這種方法可以提供更準確的SOC估計，並且在很多商業化電池管理系統中得到廣泛應用。
SOH 電池健康狀態可以通過以下幾種方法進行測量和估計：
- 容量衰減：電池在使用過程中會逐漸失去一部分容量，這是因為電池正極、負極材料的變化、電解液的降解以及電池內阻的增加等原因導致。隨著充放電循環的進行或時間的推移，電池的有效容量會逐漸減小，表現為容量衰減。
- 電化學反應：電池內部的電化學反應會影響電池的健康狀態。例如，鋰離子電池中，正極和負極之間的鋰離子嵌入和脫嵌過程會導致電極材料的損耗和結構變化，進而影響電池性能和容量。
- 內部阻抗增加：電池的內部阻抗是電流通過電池時所遇到的阻礙，也是電池健康狀態的重要指標之一。隨著電池老化，電極材料的變化和結構損傷會導致內部阻抗的增加，從而影響電池的性能和可用容量。
- 溫度變化：溫度對電池的健康狀態有著重要影響。過高或過低的溫度會加速電池的容量衰減和內部阻抗增加，因此，在不適宜的溫度下使用電池會降低其健康狀態。
電池的EOL是由多種因素引起的，包括：
- 循環壽命限制：電池的循環壽命是指電池可以進行充放電循環的次數。隨著循環次數的增加，電池內部的化學反應會逐漸產生變化，導致電池容量損失。
- 容量衰減：長期使用和充放電會導致電池容量的衰減。電池內部的活性物質逐漸喪失，從而降低了電荷的儲存和釋放能力。
- 電池老化：隨著時間的推移，電池材料和化學反應會發生老化。這會導致電池內部電阻增加、容量減少以及性能下降。
當電池達到EOL之後，其容量和性能會明顯降低，無法滿足設備的要求。在實際應用中，可以通過監測電池的SOC（State of Charge）、SOH（State of Health）等參數來判斷電池是否已經接近或達到EOL，並進行維護或更換。
RUL的估計原理通常基於電池的性能特徵和歷史資料分析，主要包括以下幾個方面：
- 特徵提取：首先，需要對電池進行監測和評估，記錄關鍵的性能參數，如電流、電壓、溫度、容量等。這些參數可以通過感測器或其他監測裝置獲取。同時，還可以收集電池的使用情況、循環次數、充放電歷史等相關資訊。
- 資料分析：通過對電池性能參數的歷史資料進行分析，可以探索電池在不同使用條件下的性能衰減規律。常見的資料分析方法包括統計學分析、機器學習、神經網路等。這些方法可以識別出影響電池壽命的因素，並建立相應的模型。
- 剩餘壽命估計：根據電池的性能特徵和歷史資料分析結果，可以建立剩餘壽命估計模型。這些模型可以考慮多種因素，如循環次數、容量衰減速率、內阻增加速率、溫度影響等。利用這些模型，可以預測電池在當前使用條件下的剩餘壽命。
- 模型驗證和更新：建立好的剩餘壽命估計模型需要進行驗證和更新。通過與實際故障資料進行比對，可以評估模型的準確性和可靠性。如果模型存在偏差或誤差，可以利用新的資料進行更新和修正，提高模型的精度。
需要注意的是，RUL的估計是一種預測性的方法，其準確性受多種因素影響，如電池類型、使用條件、監測精度等。因此，在實際應用中，需要結合其他維護策略和手段，如定期檢測、容量測試、狀態評估等，以綜合判斷電池的健康狀況和剩餘壽命。
