聊聊影響電動汽車續航里程的BMS和SOC

    鋰電世界  現階段容量較小電池的純電動汽車，有很多用戶反映使用體驗很糟糕，那么我們就來討論兩個與之相關的議題：電池能量管理（BMS）和荷電狀態（SOC）的精度，看看這兩個東西怎樣才能助續航一臂之力。

    首先，我們考慮一下能量分配，在SOC從整個100%到零或者說整個電池能量管理過程可以分解為：上下兩段留存的不可用能量(純電動汽車上下留余更多一些)、可用能量、SOC誤差、調節電池溫度所需要的能量、容量下降的補償、插電式混合動力汽車的CS緩沖區(純電動沒有這段)。

    我們所說的能量管理，是嚴格使用以上的能量區隔，給消費者一個比較均一化的體驗。以下圖為例，是全分隔，把SOC直接對應一個里程。續航里程和SOC密切相關，SOC不等于實際續航里程。SOC從100%到50%一定比SOC從50%到0跑的路程長。因為SOC越少，電池能量消耗越快。

    可控部分主要是SOC、功率限值和溫度管控的算法；擾動部分主要是車輛參數、道路環境(工況)，駕駛員的駕駛習慣和SOC的估算誤差。

    還有一部分沒寫：比如夏季和冬季系統性的差異，包括HVAC的功率對整個能量的使用。

     BMS中SOC的估算精度，對車輛的續航里程影響很大，特別是純電動汽車，估算精度差異越大，越容易讓用戶感受到里程焦慮；如果出現系統性的計算差錯導致用戶沒電推車回家或者叫個牽引拖車，這事就大了。

    二、SOC精度

    國家千人計劃特聘專家林健博士撰寫的《深度分析SOC精度驗證方法》一文中寫道，DVP需要對BMS從SOC100%到不可用范圍(5%)都要進行對比，在工況下，通過采集實際的電池工況之后，通過實驗臺架來進行對比，模型糾錯(核算Ah和功率限值)等。

    說點個人看法，所有的東西，都是在一定工況、溫度和使用條件下的精度，要求越高的系統，對外圍的延伸的控制內容也就越多，所以BMS的算法就越需要直接和VCU進行聯系，獲取控制HVAC系統、控制驅動系統和負載系統的權限。林健博士強調的OCV與SOC的關系，在LFP體系下不大好用。實際測試出來的大概是一個精度表格，籠統的講有些難度。

    簡單來說，BMS的精度做高一些，可以開出多一些窗口，不過也就是5%的區別。由于外部的原因造成的續航里程的差異，比這個來的大，所以SOC的精度多少是個合理值，值得我們思量。管理客戶期望很重要，只能報少一些，不能報多一些，所以現階段小電池的純電動汽車使用體驗很糟糕，也是大家拼命往50度以上湊的主要原因。