磷酸铁锂电池组SOC的作用与估算方法。电池技术发展至今，用来估算SOC的方法已经出现了很多种。磷酸铁锂电池组SOC估算是为了更好的应用电池组作为动力电池。动力磷酸铁锂电池组的SOC计算是动力电池组BMS系统运行的重要前提。准确的估算动力电池组的SOC能够提高电池的安全性能，有效的保护电池，延长电池组的使用寿命，提高电池的使用效率。
SOC，全称是StateofCharge，电池荷电状态，也叫剩余电量，代表的是电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余可放电电量与其完全充电状态的电量的比值，常用百分数表示。
磷酸铁锂电池组SOC的作用
随着能源危机和环境问题的不断加剧,磷酸铁锂电池组作为新型高效绿色能源,近10年来得到了飞速发展,广泛应用于电子产品、电动汽车和储能电源等方面。为了提高磷酸铁锂电池组的安全性和使用寿命,需要对电池进行有效的控制和管理。
磷酸铁锂电池荷电状态(StateofCharge,SOC)作为电池管理系统中最重要的参数之一,是系统中其他功能的基础。因此,电池SOC实时、准确的估计有着重要的现实意义。
随着电动汽车的发展，电池管理系统（BMS）也得到了广泛应用。为了充分发挥电池系统的动力性能、提高其使用的安全性、防止电池过充和过放，延长磷酸铁锂电池的使用寿命、优化驾驶和提高电动汽车的使用性能，BMS系统就要对电池的荷电状态即SOC进行准确估算。SOC是用来描述电池使用过程中可充入和放出容量的重要参数。
SOC的估算精度精度越高，对于相同容量的电池，可以使电动车有更高的续航里程。高精度的SOC估算可以使锂电池组发挥最大的效能。
磷酸铁锂电池组SOC估算的方法
由于锂电池组的SOC与很多因素相关(如温度、极化效应、电池寿命等)，而且具有很强的非线性，若要提高SOC估算的精度，需要在测量方法、电池模型和估算算法等方面进行深入研究。国内外普遍采用的方法有：放电试验法、安时法、开路电压法、内阻法、卡尔曼滤波法、线性模型法和神经网络法等。
目前SOC估算有多种方法，但各种估算方法都存在某个方面的缺陷。
1)放电试验法要求磷酸铁锂电池组处于恒流放电状态，而且需要花费大量测量时间；
2)安时法易受到电流测量精度的影响，在高温或电流波动剧烈情况下精度很差；
3)开路电压法进行电池SOC估计时，磷酸铁锂电池必须静置较长时间以达到稳定状态，而且只适用于电池电流非剧烈变化状态下的SOC估计，不能满足在线检测的要求；
4)内阻法需要精确测量电池的内阻，一般电池内阻在毫欧级，对测量仪器的要求非常高，难以在实际中加以应用；
5)卡尔曼滤波法是目前采用较多的一种估算方法，它对电池模型依赖性较强，要获得准确的SOC，需要建立较为准确的电池模型，而电池模型的准确程度和复杂度是成正比的；
6)线性模型大致分为等效电路模型和简化电化学模型。等效电路模型多采用较简单的Thevein模型，而如果采用更为复杂的电路模型，模型参数的辨识和状态方程的建立都将是很大的挑战。由于模型的简化，并不能充分反映电池的内部规律，会造成较大的估计误差。
电池SOC不能直接测量，只能通过电池端电压、充放电电流及内阻等参数来估算其大小。单电芯SOC计算是BMS中的重点和难点，SOC是BMS中最重要的参数，因为其它一切都是以SOC为基础的，所以它的精度和鲁棒性极其重要。如果没有精确的SOC，再多的保护功能也无法使BMS正常工作，因为磷酸铁锂电池会经常处于被保护状态，更无法延长电池的寿命。
