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叉車電池是我國物流設(shè)備不可缺少的動力來源，它以不同電壓、容量的形式出現(xiàn)，對于搬運載重量配備的叉車電池組是不同的，型號多樣化，可以各種型式組合方式，達到高能超級動力容器。對于叉車電池的荷電計算方法有很多種，隨著傳統(tǒng)能源危機以及各種環(huán)境問題的日益嚴峻，鉛酸蓄電池作為重要的儲能元件，其性能優(yōu)劣直接影響著牽引叉車系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。為了延長蓄電池的使用壽命，保證車輛的安全可靠經(jīng)濟運行，必須對蓄電池的荷電狀態(tài)SOC進行準確估算。
　　1.蓄電池荷電狀態(tài)SOC
　　蓄電池SOC概念可以從電量和能量兩個不同的角度來定義。
　　從SOC的定義中可以看出，影響SOC估算的因素主要是影響電池容量的因素。蓄電池放電容量與實際放電過程中的放電電流大小密切相關(guān)。溫度的變化會引起蓄電池容量的變化。在允許溫度范圍內(nèi)，溫度上升會引起電池化學反應(yīng)加速，電解液粘度減小，擴散速度加快，離子的傳遞能力加強，這些都使得蓄電池能夠放出的實際容量增大。相反，溫度降低，化學反應(yīng)緩和，電解液粘度增大，離子的傳遞能力減弱，從而使得蓄電池能夠放出的實際容量減小。同樣隨著循環(huán)使用次數(shù)的增加，蓄電池將出現(xiàn)活性物質(zhì)脫落，極板腐蝕，極板硫酸鹽化等不可恢復性現(xiàn)象，從而導致電池容量的衰減。電池老化程度對容量的影響很大，可是在實際使用過程中，很難對老化程度進行量化，這無疑增加了SOC估算的難度。這些影響因素不僅和電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān)，還與電池的運行狀況、工作環(huán)境有密切關(guān)系，并且它們之間的關(guān)系非常復雜，從而導致了SOC估算的困難。
　　2.荷電狀態(tài)估算方法
　　目前國內(nèi)外對鉛酸蓄電池SOC的檢測方法大致分為兩大類[3，4]：
　　第一類是從研究蓄電池的內(nèi)部作用機理出發(fā)，通過檢測電解液密度來估算蓄電池的SOC。同時通過外部表征量以及使用經(jīng)驗還可以得到電池的一些內(nèi)部信息，如極板的硫酸化、極板的脫落、電解液液面降低等等。另一類是從研究蓄電池的外部特性角度出發(fā)，對其端電壓、電流、內(nèi)阻等電池的表征量進行分析，采用一定的檢測裝置和算法得到蓄電池的SOC。這類是目前研究最多、應(yīng)用最廣泛的方法，主要有安時法、開路電壓法、內(nèi)阻法、卡爾曼濾波算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊算法等等。

　　（1）安時法
　　該方法通過檢測初始時刻至時刻的電流，采用積分算法得到充入電量和放出電量，與額定容量Cn相比后，再與初始SOC0時刻相減（放電時電流為正，充電時電流為負），即可得到t時刻的SOC值。
　　安時法因其檢測方法簡單，易于實現(xiàn)等優(yōu)點在SOC檢測中被廣泛應(yīng)用。但安時法也存在兩個主要缺陷：a）需要較為準確的SOC初始值；b）安時法是開環(huán)的電流積分，且電池在工作時受充放電倍率、溫度、老化等因素影響。如不考慮這些因素，隨著時間的增加，安時法累積誤差將越來越大，最終得不到準確的SOC值。
　　（2） 開路電壓法
　　開路電壓法是利用電池的開路電壓與SOC有相對固定的函數(shù)關(guān)系，通過測量電池的開路電池來估算SOC。開路電壓法比較簡單，但由于極化作用，電池需要幾個小時甚至十幾個小時的靜置時間來達到穩(wěn)定的開路電壓，這給測量造成困難。
　�。�3）內(nèi)阻法
　　電池內(nèi)阻有交流內(nèi)阻和直流內(nèi)阻之分。對于鉛酸蓄電池，其內(nèi)部阻抗與蓄電池的容量及完好性有著密切的關(guān)系，因此有人提出可以利用測量阻抗來評估和預測蓄電池的性能。事實上，在線準確測量電池的內(nèi)阻是比較困難的。
　�。�4） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與模糊理論法
　　對于蓄電池而言，其內(nèi)部參數(shù)之間關(guān)系是高度非線性的，有的參數(shù)甚至是未知的，這使得想要通過建立一個簡單而有效的數(shù)學方法來估算蓄電池的狀態(tài)很難。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊理論都是處理非線性系統(tǒng)的有力工具，近年來，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論來估算蓄電池SOC的研究不斷涌現(xiàn)。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性的基本特性，能根據(jù)外部激勵得到相應(yīng)的輸出，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能夠較好地模擬電池的非線性動態(tài)特性用于估算蓄電池的SOC。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于SOC估算一般由輸入層、中間層和輸出層三層構(gòu)成。輸入量一般是電壓、電流、溫度、內(nèi)阻、老化程度等參數(shù)，輸出量為SOC值；而中間層神經(jīng)元個數(shù)取決于問題的復雜程度和要求的精度[27]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法估算SOC精度依賴于受訓練的數(shù)據(jù)和訓練方法，需要大量的樣本數(shù)據(jù)，這就要求事先進行大量的實驗以獲得數(shù)據(jù)。
　　模糊理論是建立在模糊數(shù)學基礎(chǔ)上的推理機制，它不需被控對象精確的數(shù)學模型。其基本過程為：對檢測到的電壓、電流和溫度進行模糊化處理，根據(jù)專家知識和經(jīng)驗確立模糊規(guī)則，然后對照規(guī)則得到模糊輸出，再進行反模糊化處理，最后得出蓄電池SOC。

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　　（5）卡爾曼濾波法
　　卡爾曼濾波法估算SOC是通過一系列數(shù)學遞歸公式來實現(xiàn)SOC的最小方差估計。卡爾曼濾波算法在估算SOC過程中不僅能保持較好的精度，并且對初始值的誤差有很強的修正作用，適用于各種類型的電池�？�爾曼濾波算法估算SOC時有著不同的應(yīng)用方式，一般情況下選取安時法計算SOC的變形公式作為狀態(tài)方程，也有直接利用蓄電池數(shù)學模型或經(jīng)驗公式直接獲得狀態(tài)方程。
　　結(jié)論與展望
　　SOC估算的研究正在步入新的階段。在早期研究階段，主要采用單純的一種方法來估算SOC。這期間主要以開路電壓法、安時法、內(nèi)阻法為主。隨著用電設(shè)備對SOC估算精度需求的逐漸增高，出現(xiàn)一些對單一方法進行了改進或者對多種方法進行組合使用。例如綜合考慮了電池充放電效率、溫度、老化、自放電等因素的影響，對安時法進行改進；結(jié)合開路電壓法和安時法進行SOC估算。近來，隨著新能源技術(shù)的快速發(fā)展，電動汽車以及光伏儲能系統(tǒng)對蓄電池SOC估算精度提出了更高的要求，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊算法等一些智能方法以及卡爾曼濾波算法估算SOC成為了研究的新熱點。

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