所有基于能量收集的系統在無法收獲能量時（例如，在夜間用于太陽能供電系統）需要儲能。可再充電電池 - 被稱為“二級”電池，以區別于“初級”或一次性電池 - 通常用于此任務。

然而，對于可充電電池，電池管理取決于所謂的電池單元的充電狀態（SOC）的最佳測量。對于鋰離子電池，鋰離子電池的特性使SOC測量變得復雜，并且可能會挑戰希望最大化鋰離子電池壽命的工程師。為簡化鋰離子電池管理系統的設計，工程師可以利用Atmel，Linear Technology，Maxim Integrated Products，STMicroelectronics和Texas Instruments等IC支持的各種SOC測量技術。

電池SOC定義為電池剩余電量的百分比，因此范圍為0％至100％。由于SOC測量與汽車中的氣體測量儀具有相同的目的，因此提供SOC測量的IC通常被稱為“電量計”或“電量計”IC。

SOC測量強調智能電池管理系統。隨著SOC的變化，電池管理系統計算出最佳充電電壓和電流值。因此，SOC測量IC通常與設計中的電池充電器IC配對或作為更全面的充電管理和電池保護設計中的功能包括在內。

主機系統使用SOC測量來管理電力使用，并且當電池電量變低時，應用程序通知用戶。例如，在電動車輛中，SOC測量對于車輛可用的剩余范圍的估計是重要的，并且作為熟悉的燃料計和范圍估計出現在駕駛員的顯示面板上。實際上，汽車應用需要可靠的SOC測量來減少“范圍焦慮”，因為駕駛員開始接受這些新型車輛。

事實上，可靠的SOC測量對于確保一般可充電電池的安全性和最大化電池壽命至關重要，特別是鋰離子電池。對SOC的不良估計會導致過度充電和過度放電，從而導致電池性能和壽命降低。更糟糕的是，不受控制的充電甚至可能導致電池故障，熱失控甚至無法控制的通風和爆炸。但是，對于鋰離子電池，SOC的精確測量最多也是困難的。鋰離子電池在其大部分放電范圍內保持接近恒定的電壓輸出（圖1）。結果，簡單地將電壓測量值與電池中剩余的電荷相關聯的常用方法不能用于這些電池。

圖1：對于典型的鋰離子電池，電壓在很寬的電池容量范圍內保持相對平坦，這簡單地基于電池端電壓報告充電狀態的傳統方法變得復雜。 （由Infinite Power Solutions提供。）

因此，確定鋰離子電池的SOC主要是一個估算過程，并且仍然是積極研究的主題，以找到更好的SOC估算方法。對于諸如電動車輛中使用的大型復雜電池組，需要最大化電池的成本效率需要基于神經網絡，模糊邏輯和自適應濾波器的非常復雜的SOC估計方法。然而，對于許多其他能量收集應用，基于電流測量，電壓測量或基于模型的方法的不太復雜的方法提供了關于應用所需的電池SOC的充分信息。

基于電流的方法

基于電流的方法通過測量放電和充電電流來跟蹤電池剩余電量的變化。在該方法中，稱為庫侖計數，電池管理系統通過基于電流測量計算凈增加和減少來估計SOC。盡管該方法在理論上是高度精確的，但是電路的實際特性使其容易出錯，特別是隨著時間的推移。電流傳感器精度，寄生效應和電池老化的不確定性會引入隨時間累積的誤差，需要定期重新校準。

由于這種方法的簡單性和相對精確性，工程師將在各種IC中找到支持基于電流的SOC測量。例如，凌力爾特公司的LTC2941和LTC2942具有專用的庫侖計數電路。 LTC2942通過積分檢測電阻上的電池電流的電壓測量值來推斷電荷流量。 IC將SENSE +和SENSE-之間的差分電壓應用于自動調零差分模擬積分器，以將測量的電流轉換為電荷（圖2）。

圖2：電量計IC通常包括用于庫侖計數的專用電路。例如，在Linear LTC2942中，差分模擬積分器通過跟蹤外部檢測電阻上的電壓來測量電流。 （由Linear Technology提供。）

反過來，主機控制器讀取由可編程預分頻器提供的累積電荷寄存器（ACR）。預分頻器每次下溢或溢出時，ACR遞增或遞減1，因此積分時間可有效縮放因子M，可編程為1至128.該器件還包括一個14位Σ-ΔADC，用于監視SENSE-的電池電壓，使工程師能夠采用基于電壓的方法進行SOC估算。

基于電壓的方法

基于電壓的方法測量電池電壓并將該值與電荷水平相關聯。這里，電池管理系統測量連接到外部負載或開路的電池的電壓。開路電壓（OCV）的測量可以提供足夠精確的結果，但需要特殊考慮。

例如，鋰離子電池中的電流流動導致電解質中離子的不均勻分布。這種稱為擴散效應的現象會在SOC估計中引入誤差。結果，電池管理系統可以通過在電池化學有機會平衡之后測量電池OCV來改善SOC估計，從而減少擴散效應。因此，在動態應用中使用OCV進行SOC估計可能是有問題的，其中波動的負載電流導致電壓變化和相關的擴散效應。

雖然每種方法都有一些限制，但半導體制造商提供的解決方案包括片上硬件，旨在支持這些方法的組合，以改善SOC估算。在波動電流或高電流狀態期間，庫侖計數方法跟蹤SOC的凈變化。在安靜期間，包括OCV測量在內的基于電壓的方法有助于糾正庫侖計數累積的誤差。

與凌力爾特公司的LTC2941/LTC2942器件一起，工程師可以找到包括德州儀器BQ2700和STMicroelectronics STC3100和STC3105在內的器件，其中包括硬件功能，使工程師能夠使用庫侖計數和電壓測量來更準確地估算SOC。

TI BQ2700包括一個專用的全差分Δ-Σ庫侖計數器電路，用于測量充電和放電電流以及用于電壓和溫度測量的ADC。 BQ2700可自動補償庫侖計和ADC的偏移，因此無需用戶校準或補償。

在STMicroelectronics STC3100和STC3105的核心，庫侖計數電路在電池充電或高速放電時跟蹤SOC（圖3）。

圖3：STMicroelectronics ST3105采用專用數字庫侖計，包括一個28位累加器，可保持電流轉換的結果。 （由STMicroelectronics提供。）

為了使工程師能夠管理功耗，STC3105提供兩種功耗模式：每周期測量電流的工作模式，以及每隔一個周期僅測量電流的省電模式功率。

ST器件還包括一個14位sigma-delta A/D轉換器，用于電壓和電流測量。 STC3105每四秒測量一次電池電壓，在工作溫度范圍內精度為+/- 0.5％，允許工程師使用這些結果使用OCV方法計算SOC。為了減輕擴散效應，該裝置包括電池電壓放松計時器。主處理器可以檢查此計時器，以確保電池處于靜止狀態足夠長的時間，以確保更準確的SOC測量。

除了用于電池電壓測量的10通道12位Σ-ΔADC之外，Atmel ATmega406還提供專用的Σ-ΔADC，用于庫侖計數，并提供不同的測量模式，使工程師能夠交換測量精度以實現功耗。

在器件的瞬時電流轉換（ICC）模式下，ADC在大約3.9 ms內產生13位帶符號結果，提供了一種在計算阻抗時大致同時測量電池電壓和放電電流的方法。器件的累積電流轉換（ACC）模式旨在提供高精度結果，即使在目標應用運行并從電池吸取電流時也是如此。雖然轉換時間更長（128-1000ms），但器件提供18位結果。最后，器件的常規電流條件（RCC）模式提供與ICC模式相同的精度和轉換時間，但與MCU的休眠模式配合使用可在應用休眠模式期間提供結果，并且僅在電流電平超過可選閾值時才能提供結果。

工程師還可以找到基于結合庫侖計數和OCV測量的內部算法估算SOC的Maxim DS2786等IC。當電池正在充電或放電時，DS2786B可測量凈電荷流量。在靜默期間，DS2786B等待設定的弛豫時間，然后使用存儲在器件EEPROM中的OCV模型以及電池特性和應用參數，通過庫侖計數調整其SOC估計值。該器件的EEPROM由SRAM陰影構成，允許主機覆蓋OCV電壓曲線和比例因子，以適應不同的電池類型（圖4）。

圖4：DS2786將電池特性和其他參數存儲在使用影子SRAM的片上EEPROM中 - 使主機控制器能夠通過串行接口改變電池參數。 （由Maxim Integrated Products提供。）

基于模型的方法

IC制造商還提供基于圍繞鋰離子電池性能模型構建的專有方法的SOC測量。例如，Maxim獨立的電量計器件（如DS2780）基于SOC估算各種電池和電路特性，包括溫度，負載電流和充電終止點。該設備使用集成溫度傳感器測量電池溫度，分辨率為每440毫秒0.125°C。

對于電流測量，DS2780通過測量低值電流檢測電阻上的壓降，持續測量在有源模式下流入和流出電池的電流。工程師可以通過編程檢測電阻溫度系數的值來校正電流檢測電阻的溫度變化。

此外，工程師可以對累積偏置寄存器進行編程，以解決由于電池自放電和靜態偏移引起的庫侖計數中的典型誤差源。最后，這些測量值與存儲的特性相結合，作為片上算法的輸入，用于估算SOC和相關結果（圖5）。

圖5; Maxim DS2780電量監測計IC算法結合了各種實時測量參數和存儲參數，可計算各種電池測量值，包括SOC。 （由Maxim Integrated Products提供。）

這些算法的基礎，DS2780使用分段線性模型存儲單元特征，該模型包括三條曲線 - 全空，有效空和備用空 - 每個都由四個線段構成（圖6） 。每條曲線定義了由于溫度引起的各自充電點狀態的變化。 DS2780每440 ms處理一次測量和電池特性，并將結果存儲為片上寄存器中當前溫度的函數。

圖6：在Maxim DS2780中，電池單元使用分段線性模型建模，該模型包括三條曲線，每條曲線由四個線段構成。 （由Maxim Integrated Products提供。）

Maxim的MAX17040，MAX17048和MAX17049采用名為ModelGauge的鋰離子電池建模方案，可在各種充放電操作中連續測量SOC。這里，算法通過基于電池的阻抗和電池中的化學反應速率模擬鋰離子電池的內部非線性動態來確定SOC。

Maxim算法無需外部電流檢測電阻和電池重新學習周期。在這種方法中，該設備采用了一種定制模型，該模型是通過在多個放電電流和溫度下表征電池而構建的。 MAXIM ModelGauge IC帶有預裝模型，在許多情況下都足夠了。

德州儀器（TI）使用基于模型的SOC算法，稱為阻抗軌道（Impedance Track）及其BQ27541，BQ20Z75和BQ34Z100電量監測計IC。為了提高SOC精度，TI阻抗跟蹤算法利用三種類型的信息：化學放電深度（DOD），電池電阻和外部因素，包括負載和溫度。

該算法在松弛電壓狀態下使用OCV測量，并根據存儲在閃存中的電池技術特定表計算DOD。工程師可以使用TI提供的固件為特定的電池化學成分設置Impedance Track器件。在放電期間更新電池電阻值，但算法延遲電阻更新以減少與響應負載相關的瞬變的失真。

溫度值對算法至關重要，但由于溫度在放電過程中發生顯著變化，因此很難獲得溫度測量。因此，該算法預測未來的溫度，以允許在放電結束附近對電池阻抗進行溫度校正。這里，算法在放電期間收集溫度依賴性數據并使用包括熱交換系數和熱時間常數的結果來更新其熱模型參數。在放松期間，該算法還測量外部溫度并使用該結果來基于當前溫度定義溫度分布模型并延伸到放電結束。

結論

確定鋰離子電池中的SOC至多具有挑戰性，通常依賴于高度復雜的方法來確保電動汽車中使用的復雜電池管理系統的準確性。然而，對于許多應用，基于電流測量，電壓測量，細胞表征模型或每種組合的簡單算法提供足夠精確的結果。專業的電量計IC在許多變型中實施這些方法，為工程師提供了所需的廣泛選項，可通過電池管理系統輕松實現設計，從而能夠準確估算鋰離子電池SOC。