燃油还剩多少可以看油表 电量还剩多少我该相信仪表数据吗？
驾驶汽油车的时候，当车辆燃油不足，传感器会把信息通过仪表告知车主，剩余可行驶里程比较精确，车主能够自行决定加油时间。但对于纯电动车的续航里程，一直没有非常精准的计算标准。续航300km可能实际200km出头，也难怪会有“里程焦虑”。
电池的续航信息就真的没法精准测算吗？现有的测算方式哪种相对更可靠？
今天的文章里，动力总成性能工程师石榴树就会和大家聊聊：
“为什么电动汽车电池不能精确显示剩余电量？”
简而言之：传统车通过油位传感器能够较为精确的估计汽油油面高度，估算出剩余油量。
因为传统车的油位传感器检测的是汽油的物理油面高度，从而能够保证相当高的精度。
电动汽车电池内的电荷量是一种较为抽象的数据，在电池复杂的工作状态中，并不能通过单一的测量准确的判断出电池的SOC。
目前没有绝对精确的估算方法。
电动汽车剩余电量（以下简称SOC）的计算精度也严重的影响电动汽车的可靠性。
SOC的突然跳变（如SOC从15%突然跳变成0%）或者SOC在15%时突然车辆报警，单体电压过低，导致车辆无法继续行驶，诸如此类现象可能会给用户带来诸多困扰。
那么精确的SOC估算又能给我们带来什么好处：
在车辆行驶过程中，精确的SOC可以驾驶员准确的估计续驶里程，同时车辆精确的功率控制也需要精确的SOC数据作为支持，对整车的控制策略也有一定的影响；
在电池的充放电过程中，精确的SOC数据可以避免电池的过充和过放。
SOC的估算精度，一直以来都是电动汽车使用者关注的重点，发展多年的电动汽车行业，依然没能攻克SOC估算不准的难题，仍然达不到传统车的估算精度。
1、对比传统车
传统车通过油位传感器能够较为精确的估计汽油油面高度，估算出剩余油量。
因为传统车的油位传感器检测的是汽油的物理油面高度，从而能够保证相当高的精度。
电动汽车电池内的电荷量是一种较为抽象的数据，在电池复杂的工作状态中，并不能通过单一的测量准确的判断出电池的SOC。
在不同的工作温度下，电池内部的可用容量不尽相同，车辆在放电或充电的过程中，温度无时不刻都在发生变化。
特别是在炎热的夏天和寒冷的冬天，温度变化越发剧烈，导致车辆电池的可用容量难以估算。
从而越发容易出现SOC估算不准的问题，冬天车辆趴窝，夏天不能充分发挥车辆性能。
2、常见三元锂电池的SOC估算方法
那么是什么问题影响着SOC的估算精度呢？
我们首先来分析下常见的SOC估算方法，以目前乘用车常用的三元锂电池为例。
安时积分：以电池整包额定容量（单位：Ah）为基准，通过使用电流传感器，实时采集电池包流入和流出的电流，进行积分，算出使用容量，再通过公式估算出当前电池SOC值。
此方法的缺陷是：电流传感器的采集存在一定误差，在使用积分进行SOC计算时，会造成累计误差，所以在不做矫正的情况下，SOC的误差会随时间的推移越来越大。
开路电压矫正（OCV）：三元锂电池的开路电压与电池的荷电量有明确单调的对应关系，在充分静置后，通过测量当前单体电压，进行查表获取电池的SOC值。
此方法的缺陷是：必须长时间静置，以保证单体电压相对稳定，不在变化，才能使用其单体电压进行查表，得到相对应的SOC值，但同时表格也必须要在数据也必须在不同温度下，使用当前温度下的可用容量来进行测试，并记录下不同SOC下的单体数据。
内阻法：三元锂电池的电池内阻与SOC之前存在着一定的关系，不同的内阻之间也能通过查表估算出SOC值。
但其缺陷是：不同的SOC之间，内阻变化太小，且受温度影响较大，测量精度要求过高，估算出的SOC值很难达到精度要求，基本上不推荐使用此方法。
卡尔曼滤波算法：引入时域的概念，就是把一个过程看作是在时间轴上连续播放的无数状态集合。
用状态方程描述动态过程，用测量方程描述观测信息，用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值相互迭代，更新对状态变量的估计。
通过对电池模型的搭建，对输入模型的各种采集信息，电流、电压、温度、内阻等电池信息，进行有效的干扰过滤，预测出SOC变化后的准确位置。
电池模型必须准确反映电池特性，一旦模型搭建不准确，会导致SOC估算误差升高，其精度可能还不如前提到的安时积分和开路电压矫正算法。
电池模型搭建难度高，各品牌差异大，导致想要完美的使用卡尔曼滤波算法，还存在一些障碍。
卡尔曼滤波基础上延伸出来的各种算法，已应用于多种测算领域中，并且各电池管理系统厂商均相继研究此算法，目前已成为SOC估算算法中较为主流的成员之一。
神经网络算法：现今人工智能大流行的背景下，神经网络法同样可以应用于SOC估算。
通过搭建神经网络模型，输入电池包电流和端电压，即可估算SOC值。
但此算法必须提供足够数量的电压、电流与SOC之间正确对应的数据，且覆盖各种工况，才能够使模型输出SOC估算值较为准确。
理论上神经网络算法是最为理想的估计方法之一，只是应用需求非常苛刻，需要大量的数据积累和计算芯片强大的计算能力，就目前的情况而言，此方法还处于理论研究阶段，未能得到实际应用。
虽然各种SOC估算方法并不能100%精确估算SOC值，每种算法均有各自的缺陷。
但如果能够合理利用每种算法，并将其融合，取长补短，再根据实际应用情况加入合理的估算策略，也能够大大提高SOC的估算精度，从而达到日常使用需求。
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