為什麼電動汽車的電池不能準確顯示剩餘電量？

那麼，回到最初的問題，為什麼電動汽車（和鉛電池）看起來不准確？ 這是因為電動汽車的功率（通常稱為 SOC，或充電狀態）比手機的功率更難測量。

電動汽車比手機更難估算的原因有幾個。 這裡有一些更深層次的觀點：

常用的SOC估算方法：

讓我們從我們更熟悉的一個開始：GPS。 現在，基於手機的GPS定位精確到米量級。 就導彈而言，這樣的定位是不夠的。 缺少兩件事：準確性和實時性（即成功定位的秒數）。 所以導彈還有另一個補償系統：陀螺儀。

陀螺儀是衛星 GPS 定位的完整補充——它們是準確的（至少在毫米級）和實時性，但問題是誤差是累積的。 比如，蒙住一個人，讓他走直線，你可能看不到幾十米，但你可能能走幾公里，轉180度。

有沒有辦法將GPS和陀螺儀的信息融合起來，相互補充，得到最準確的位置？ 答案是肯定的，卡爾曼濾波很好，僅此而已。

這與電池的 SOC 估計有什麼關係？ 有兩種常用的測量SOC的方法：

第一種方法是開路電壓法，它根據電池的開路電壓來測量電池的狀態。 這個很容易理解，但是滿高電池電壓，低電池電量，功率和電壓是對應的。 這種方法類似於衛星GPS定位，沒有累積誤差（因為它是基於條件的），但是精度較低（由於各種因素，前面的反應現在已經解釋過了）。

第二種稱為安時積分器，它通過對電池的電壓（流量）進行積分來測量電池的狀態。 比如給一個100千瓦的電池充電，每次測電流增加到50度，剩餘電量就是50度。 這種方法可以與高精度陀螺儀相比（瞬時測量精度小於1%，0.1%測量成本低且常見），但累積誤差較大。 另外，即使電流表是神牌，完全準確，但在使用電流表時，積分法和開路電壓法是分不開的。 為什麼？ 因為電池本身的性質會發生變化。

在學術上，也許一些先進的車企將開路電壓和安時積分與卡爾曼濾波算法結合起來，以獲得最準確的SOC估算，但他們經常會犯錯誤，因為他們不了解如何深化電池的進化。 自然。

國內汽車企業開發的電動汽車一般採用開路電壓法和LAMV積分法：後面的車留有足夠的時間（例如，汽車只在早上啟動），開路電壓法用於估計力啟動，SOC_start 表示。 汽車啟動後，電池狀態變得混亂，開路電壓法不再有效。 然後，使用基於 SOC_start 的 amV 積分方法來估計當前電池電量。

導致電動汽車SOC困難的一個重要因素是鋰電池組建模難度。 或者換句話說，可以使電動汽車SOC估計變得越來越準確的研究領域。 電池和電池組的性質是關鍵方向。 提高儀器精度並不是當前的研究方向就足夠準確，再準確也無濟於事。