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薛定谔的电动车?剩余电量为啥总是测不准

相信很多经常使用电动车的朋友都注意到了这样一个现象,当车子起步或者急加速时,车辆仪表盘电量显示会暴跌,待运行平稳后电量显示会迅速归位。这种现象对于骑行倒是不会有什么影响,但却会干扰很多用户对于剩余电量和续航里程的判断。有时电动车剩余电量就像薛定谔的猫,只有在把车骑到走不动时,我们才能像打开关猫的盒子那样,知道电池的确切状态,嗯,这回真没电了。

●电池电量“忽升忽降”的幕后真相

电动车厂商连一个准确显示剩余电量的功能都搞不定?是不是因为我买了假的电动车?不好意思,别说你买的是那种便宜的杂牌车,就算你买的是天天在央视打广告的一线大品牌,十有八九你也会遇到这种情况。在中关村在线之前的八款电动车横评中,除了三款锂电车型之外,其余五款铅酸车型均存在该问题。

之前横评中的铅酸车型均中招

为了解释这一现象,我们有必要搞清楚电动车剩余电量显示的原理。

目前主流电动车使用的依旧是铅酸电池,剩余电量测试方法主要采用的是负载电压法。具体而言,电池在放电中,电压会随着放电过程的持续而下降,电池生产商便可以依据此绘制出放电曲线,电压值的变化直接对应了电池当前的放电程度,以此得出当前剩余电量。

需要注意的是,尽管铅酸电池电压随电量变化较大,但变化区间实际上还是非常小的,加之在车辆行驶过程中负载不断变化,尤其是在起步和急加速时,电池需要瞬间输出大电流。根据基尔霍夫第二定律,当输出电流增大时,路端电压会随之降低。当负载平稳后,端电压又会恢复到原有水平,信号采集到端电压大幅波动,反映在电量表上自然也就是忽升忽降”了。

启动瞬间电压下降的原理示意(图源:知乎)

实际上,我们在仪表盘上看到的忽升忽降”只是当前电压经过校准处理后换算出的剩余电量,由于负载和环境的复杂性,单纯使用此方法并不能准确获得电动车的剩余电量。

再来解释一下开路电压法为什么会存在比较大的误差。

某电池的放电曲线示意

如图所示,在铅酸电池的放电示意图中,可以看到其中很长一段内电压下降较小,加之实际行驶过程中电压波动带来的影响,此阶段电压对应剩余电量的“分辨率”就会降低。如图中A、B两点所示,放电的前期和中后期电压下降很小,这就是铅酸电动车充满电后行驶很长时间不掉电,而一旦掉了一格电变意味着电池可能即将耗尽的原因。

铅酸电池车型普遍采用“格子”来显示剩余电量

所以,在铅酸型电动车上,我们几乎见不到以百分比来显示剩余电量的车型,一般都用粗略的“格子”来大致体现,即便如此,电动车在电量显示的准确性上依旧堪忧。

●为什么锂电不会出现这种毛病

可能也有用户注意到了,在高端锂电车型中,例如小牛、速珂、E客电动等都能够做到以百分比来显示剩余电量,这又是如何做到的呢?

电池BMS布局示意(图源:UT Dallas)

我们看到的电动车的锂电池包往往都是集成好的一个完整电池模块,内部由若干个18650电芯(cell)和控制系统(BMS)封装(PACK)构成。从基本功能上来说,锂电池包和铅酸电池组的BMS是类似的,但是由于BMS系统要管理控制锂电池包内部上百颗18650电芯,所以技术层面要远高于铅酸电池。

得益于BMS系统,锂电池除了使用基本的负载电压法之外,还引入了安时积分的电量计算策略。举一个例子,从一个水桶中倒水,已知水桶的总容积、出水速度以及出水时间,桶内剩余水量一算便知。至于出水速度时刻变化的问题,则通过积分计算来解决

安时积分法基本公式

安时积分法就是利用相同的原理,通过测量电池总线的电流和时间,来计算该时间段的耗电量,结合电池初始电量来判断当前剩余电量。其中公式中SOC0为初始容量,K为与温度和充放电效率因子有关的系数,QN为电池的额定容量。

霍尔式库仑计工作原理

目前测量电流通过库仑计来实现,分为分流式库仑计和霍尔库仑计两种,两者本质上没有优劣之分,但小电流下分流式比霍尔式更为精确,不过由于霍尔库仑计使用时与被测电流完全分离,安装方便且大电流下无发热(大电流下分流式需要考虑散热问题),很多铅酸车友也会通过加装霍尔组件作为电量显示的补充。

使用库仑计来测量车辆行驶中电池的各项参数

你以为锂电池电动车上能够显示百分比就非常精准了么?那你还是Too Naive了。

●剩余电量为啥测不准 变量太多太复杂

薛定谔的猫实际上反映的就是量子理论中的测不准原理,但是电池电量这种看上去并不高深的事情为什么同样测不准呢?

锂电车型基本都采用了18650电池组封装的工艺

特斯拉所用的电池同样是由18650电芯构成的锂电池组

首先,无论铅酸电池还是锂电池,它们在电动车上都是以电池组的形式存在的,尤其是锂电池组,要平衡几百颗单体18650电池的一致性,单体电池和电池组的特性差异使得电池组的测量工作更为困难,确定“水桶”大小对于电池组来说就是一个问题。

其次,电动车使用环境非常复杂,无论是环境温度变化还是使用强度差异,电池自身的属性都会受到影响。很简单的例子,冬天和夏天电池的可用容量就会有非常大的差异,新电池和循环了100次的旧电池可用容量也不尽相同,这就会对剩余电量测量带来极大困难。

正是因为电动车电池本身的复杂性以及工况的不确定性,即便厂商在设计时已经加入了很多的校准系数来修正剩余电量监测,但它也只是起到修正,绝非准确。

相同电池在不同放电模式下安时数和总电能都存在差异

实际上,电池的容量本身就是一个很有意思的话题。我们通常使用安·时(Ah)来作为电池容量的单位,不过这是针对电压相同的情况下。很多笔记本电脑电池的安时数还不如充电宝,就是因为工作电压不同,而同样的充电宝在不同的输出电压下,安时数也会有很大差异。所以在放电倍率不同的情况下(尤其是铅酸电池),库仑计也无法准确衡量电池的剩余电量。

如果只是测量水桶内还剩多少水,上面的方法可以说是完美解决,但当“水桶”的容量受到温度、流量、使用次数等等因素的影响时,除了把“水”放干净之外,似乎没有更好的方法。

总结:

研究人员目前还在利用其它方法去解决电池剩余电量测量的问题,其中包括安时积分优化、卡尔曼滤波法以及更加先进的神经网络法等等,研究人员寄希望于通过更先进的理论和算法来实现对SOC的精确测量。

但是,对于电池电量的精确计量对于普通消费者来说意义并不大,毕竟目前高端锂电池的测量精度已经能够很好地满足日常使用,当前的主要矛盾还是在于电池技术的瓶颈与暴增的需求之间的矛盾,毕竟现在能够阻碍电动车发展的最大障碍就是不给力的电池了。

当然,并不是说精确地测量剩余电量这件事儿没有意义,在一些对于尺寸或者电池要求极为敏感的设备中,对于电量精确地把控可以避免准备比实际需求更大的电池而造成的浪费,尤其是在高精密设备中尤为重要。

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