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BMS基础算法之---OCV详解

moboyou 2025-05-12 13:04 17 浏览

大家好，我是BMS田间小路。在计算电池得算法当中，我们经常会使用到各种不同的策略，在计算SOC得算法当中，经常会见到的一个词就是OCV，那到底什么是OCV呢，这里我们就具体说一下。

OCV（开路电压）是电池在静态条件下的一个重要特征物理量。电池的OCV能够较好地反映电池的实际的荷电状态SOC。开路电压的测试意义在于用于 SOC的起始点的粗略估计，以及锂电池状态空间表达式输出方程的建立。

数据采集实现方法：

OCV通过电压传感器就可以测量出来，电池的SOC又可以通过电池充放电实验来控制，所以就可以确定具体SOC值下的OCV关系，但是SOC－OCV曲线并不是线性的，中间值无法确定。所以直接采用充放电实验无法确定整个区间的SOC－OCV关系。

想要获得满足需求的SOC－OCV关系数据，需要专业的充放电设备完成，这里的实验是HPPC实验，也叫脉冲放电实验。简单说就是间隔一段时间对电池进行脉冲电流放电，每次放出的电量是可以控制的，OCV获取实验的内容：

1）标准充电：

2）静置：将电池静置2min；

3）持续充电：

4）静置：将电池静置3h，测量电池此时端电压(此时电池SOC为100%)；

5）间断放电：

6）静置：

7）重复步骤5-6 九次(合计十次)；

8）类比上述放电步骤（步骤5~7），进行十次充电测试；

9）通过实验数据，获得OCV-SOC拟合曲线。使用MATLAB的拟合命令polyfit可以获得拟合曲线的多项式系数。

根据实验得到的数据点如下图所示：

通过数据拟合的方法可以得到SOC和OCV得某种函数关系，通过实验数据可以大致得出SOC和OCV是正相关关系，所以假设呈四次函数关系，就可以得到：

OCV=a*（SOC）4+b*（SOC）3+c*（SOC）2+d*SOC+e

这里的参数计算过程在MATLAB中通过拟合实现，最后得到各参数的值，将参数带入函数后，得到的曲线。

函数的幂次与拟合精度呈正相关，但是幂次越高对应的计算量也越大，这就需要在拟合的精度和计算量之间做平衡。

SOC-OCV关系不是固定不变的：

同一个电芯的SOC-OCV关系在其整个生命周期中不是一成不变得，它会受到环境温度、电芯的SOH、静置时间的影响，不同的电芯的SOC-OCV关系曲线更是相差甚远，所以随着电芯得使用，要想SOC-OCV准确，就必须有针对性得不断进行数据更新，否则静态的使用初始值，会造成计算累计误差。

总结：

在我们进行SOC算法计算中使用到OCV得时候，要保证数据得准确性，就需要我们尽量得获取到电池整个生命周期得数据，以它为基础进行计算，才能够保证使用得准确性。上面内容只是对OCV做简单得介绍，真正在实验中获取并非易事，感兴趣的话可以找机会参与到实验中，那样会有更加深刻的认识。

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