前言
上一篇讲到开路电压来做 SOC 估算，具有相当高的准确性，需要检测的仅仅是 OCV，但这也有它的缺陷。下面我们会讲解其他方法与其结合，来获得更高效率的估算方式。
开路电压算法缺陷
尽管 OCV 方法比较准确，但是它需要一段静置时间来估算 SOC，因此很难在实际的应用中被直接使用（通常与其他算法融合使用）。OCV 在等效电路模型中以理想型可变电压源的形式出现，它的过电压由等效电路中剩余的电阻和电容原件增加。还有就是，电池之间的 OCV-SOC 曲线关系也不一样，因此，SOC 估算算法直接使用这种变化的 OCV-SOC 曲线数据可能会产生一个不可接受的错误的结果。传统的 OCV-SOC 曲线是通过在每个 SOC 阶段测量 OCV 得到的，这种关系随着电池容量的改变而不同，而且即使是有相同结构和材料的电池，其结果也是不同的。但是，在每个 SOC 上估计每个电池的 OCV 来确定估算过程的有效性是一个十分耗时间的过程。
OCV 的迟滞性对 SOC 的估算影响很大。迟滞性可以定义为 OCV 充电和放电过程中的差异。因此，我们可以说，单纯的 OCV 信息并不能充分地决定 SOC，我们也要把历史的充放电数据考虑进去。
更多地，不同类型的锂离子电池电极其迟滞性也不同（以磷酸铁锂为活性物质的电极存在滞后现象）。为了准确地分析迟滞性对电池 SOC 估算或者对等效电路参数的影响，应根据电池SOC 值或者容量来测量迟滞性的影响。OCV-SOC 函数可以通过分析表达或者查表的方式来实现，其中，分析方法有很多的优点，包括数据处理的效率。
库仑计数法
在库仑计数方法（也被称为安时法- Ampere-hour method）中，电池SOC是通过累积流入或流出电池的电量被计算的。库伦计数法的计算精度取决于初始的SOC 估算精度和电池电流的测量精度（电流传感器的精度）。锂离子电池往往有比较高的充放电效率，并且需要长时间的监测，因此库伦计数法是很方便用于锂离子电池的 SOC 估算的。尽管这种方法不适用于实时的 SOC 估算，但是它可以用来验证用其他估算方法得到的结果的精度。
其中，SOCo 表示的是初始的SOC 值，电池包的电流 i（t）充电时候为负值，Crated 是额定容量。初始化的SOC 值（SOCo）可以用OCV 的方法获取。尽管这种方法很简单并且成本又低，但此种方法的缺点列举如下：
修正式库仑计数法
库仑计数法可以通过考虑不同温度和充电率下的库伦效率来提高其精度。可以被定义为放电过程中输出的电荷数和充电过程中输入的电荷数或者放电容量和充电容量的比率。见下面的公式：
因为效率取决于上面提到的当前充放电的比率，因此提出了包含放电库仑效率和充电库仑效率在内的等效库仑效率（Equivalent Coulombic Efficiency- ECE，此处用ηeq来表示）。我们可以用下面的等式来表示修正式的库仑计数器：
其中，ηeq代表ECE ，Ca 代表可用的容量（此处的可用容量由于有温度和老化因素的影响，与Crated是有区别的）。在不同的电化学成分中，锂离子电池在正常的SOC 区域提供最高的ECE（超过99%）。但是估算库仑效率往往需要高精度的设备，因此库仑效率的估算是个十分困难的任务。
电动工具市场，为了节省成本，大多数电池包单靠开路电压估算电量。这样对于用户来说体验较差，电量的提示往往跟实际电量不符。
目前最好的是使用开路电压 + 库仑计数的方式，以提高电量测量的准确度，这也是我们需要去努力普及的方向，希望新 SOC 算法的应用能够提升用户体验，营造安全舒适的使用环境。
参考文献：
- https://www.jianshu.com/p/034b08a941bc 简书-- SOC的估算
- http://www.dzsc.com/data/2011-9-7/98248.html 维库网--磷酸铁锂电池SOC估算研究
- https://mp.ofweek.com/nev/a845693027516 维科网—SOC 估算方法