一、引言：SOC估算精度的重要性
电池管理系统（BMS）是连接动力电池与电动汽车的核心纽带，其核心功能之一是对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）进行实时估算。SOC作为电动汽车的“电量表”，直接关系到车辆的续航里程预测、充放电控制策略、能量均衡管理及安全保护等关键功能。SOC估算的准确性直接影响用户体验，例如，不准确的SOC可能导致车辆突然断电或续航里程严重虚标。因此，SOC估算精度是评价BMS性能优劣的关键指标之一。
GB/T 38661-2023《电动汽车用电池管理系统技术条件》是中国针对电动汽车用BMS制定的国家级技术标准，取代了此前实施多年的行业标准QC/T 897-2011。该标准全面规定了BMS的技术要求、试验方法和检验规则，其中对SOC估算精度的测试方法和要求做出了详细规定，为BMS的设计、研发和验收提供了统一、科学的依据。
二、GB/T 38661-2023标准概述
GB/T 38661-2023由国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会于2023年发布，归口于全国汽车标准化技术委员会。该标准适用于电动汽车用锂离子动力蓄电池和镍氢动力蓄电池的管理系统，其他类型的动力蓄电池管理系统也可参照执行。相较于旧的QC/T 897-2011标准，GB/T 38661-2023在测试项目的全面性、测试方法的科学性以及技术要求的先进性上均有显著提升。
标准定位：GB/T 38661-2023是一项推荐性国家标准，但其技术内容被行业广泛采纳，成为BMS产品研发和验收的重要技术依据。
核心变化：与旧版标准相比，GB/T 38661-2023显著增加了对SOC估算精度、SOP（功率状态）估算、均衡功能以及电磁兼容性等方面的测试要求，并采用了更贴近实际车辆运行工况的测试方法。
三、SOC估算精度的技术要求
GB/T 38661-2023对BMS的SOC估算精度提出了明确的技术要求。根据电动汽车类型的不同，SOC估算的累积误差限值也有所差异，具体如下：
表：GB/T 38661-2023对SOC估算累积误差的要求
电动汽车类型 | 电池类型 | SOC累积误差要求 |
|---|---|---|
纯电动汽车、可外接充电式混合动力电动汽车 | 锂离子电池 | ≤ 5% |
不可外接充电的混合动力电动汽车 | 锂离子电池 | ≤ 15% |
不可外接充电的混合动力电动汽车 | 镍氢电池 | ≤ 20% |
除了上述累积误差要求外，标准还对SOC误差修正速度提出了明确要求。在低温（≤15℃）、常温（25℃）和高温（≥35℃）条件下，BMS应能够快速修正SOC估算误差，避免在实际行驶过程中因SOC跳变引发安全问题。
四、SOC估算精度的测试方法
GB/T 38661-2020附录B详细规定了SOC累积误差的测试方法。测试过程需在规定的环境条件下（环境温度25℃±5℃，相对湿度45%～75%，气压86～106 kPa）进行，并采用符合标准要求的测试电池组。
测试步骤概述
准备工作：将BMS与测试电池组正确连接，确保所有参数采集设备正常工作。
工况选择：标准建议采用联邦城市运行工况（FUDS） 或动态应力测试工况（DST） 等能够模拟实际车辆运行状态的充放电工况进行测试。这些工况相比简单的恒流充放电更能反映BMS在实车运行中的表现。
测试执行：在规定的充放电工况下进行多个完整的充放电循环。记录每个循环中BMS实时显示的SOC值和实际SOC值（通常通过安时积分法或容量测试法获得）。
数据记录：详细记录每个循环的SOC估算误差，并计算其累积误差。
测试结果计算
SOC估算误差（%） = （BMS显示SOC值 - 实际SOC值）
累积误差（%） = |∑（每个循环的SOC估算误差）|
测试结束后，需判断累积误差是否满足标准中对应车型和电池类型的要求。
五、影响SOC估算精度的关键因素及改进方向
在实际测试中，多种因素可能影响BMS的SOC估算精度，主要包括：
电池特性差异：不同类型（如锂离子电池与镍氢电池）甚至不同批次、不同老化程度的电池，其特性（如开路电压曲线、内阻、容量等）存在差异，会直接影响SOC的估算准确性。
环境因素：温度对电池性能有显著影响。低温会导致电池容量下降和内阻增大，高温可能加速电池老化，这些都会影响SOC估算的准确性。
BMS自身性能：BMS的硬件采集精度（如电压、电流、温度采集精度）和所采用的SOC估算算法是影响精度的核心因素。先进的算法，如扩展卡尔曼滤波算法、基于等效电路模型的算法等，能够有效提高SOC估算的准确性和鲁棒性。
表：常见SOC估算算法比较
算法类型 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
安时积分法 | 简单、易实现 | 存在累积误差，依赖初始SOC精度 | 初步估算或与其他算法结合 |
开路电压法 | 静态精度高 | 需要长时间静置，无法在线估算 | 校准安时积分法的初始值 |
卡尔曼滤波算法 | 精度高，能有效处理噪声 | 计算复杂，模型参数辨识要求高 | 高精度BMS系统 |
神经网络算法 | 适应性强，能学习复杂非线性关系 | 需要大量数据训练，计算资源消耗大 | 实验研究或高端应用 |
六、标准实施中的常见问题与对策
在依据GB/T 38661-2023进行SOC估算精度测试时，可能会遇到一些典型问题：
绝缘耐压测试不通过：根据GB/T 38661-2023，BMS需进行严格的绝缘耐压测试。测试不通过或导致BMS损坏的原因可能包括模组与电池包壳体之间的绝缘电阻偏低（如组装过程中刺破绝缘膜），或者温度采集模块（如NTC）与电压采样线路之间的电气间隙不足，导致高压击穿。对策包括在生产过程中严格控制绝缘防护工艺，并在BMS设计上优化采集线路的布局与绝缘隔离。
SOC跳变故障：标准中将“SOC跳变”列为可拓展的故障诊断项目。SOC跳变可能由传感器采集信号突变、算法缺陷或电磁干扰等因素引起。为避免此类问题，需要在BMS开发中优化硬件抗干扰设计，并在算法中增加合理性判断与平滑滤波处理。
七、总结与展望
GB/T 38661-2023为电动汽车用BMS的SOC估算精度测试提供了科学、统一且贴近实际应用的技术规范。与旧版标准相比，其在测试方法的先进性、技术要求的全面性方面均有显著提升，特别是通过引入FUDS、DST等复杂工况和SOC误差修正速度测试，有效促进了BMS技术水平的提高，为电动汽车的安全性、可靠性和用户体验提供了重要保障。
未来，随着电池技术的不断进步和新能源汽车产业的快速发展，对BMS的SOC估算精度要求将越来越高。算法模型的进一步优化、多参数融合估计以及人工智能技术的应用将成为提升SOC估算精度的重要方向。同时，相应的测试标准也需与时俱进，以适应新技术、新车型的发展需求，持续推动新能源汽车行业的高质量发展。
