【第一電動網】（特約作者 張抗抗）為什么電動汽車電池不能精確顯示剩余電量？這里說的是電動車鉛蓄電池電量的顯示不“精確”，而非不“準確”。舉例來說：如果實際電量為50%，估計出的結果A為 45%~55%，估計結果B為54%~56%。那么顯然，結果A是“準確”的而非“精確”的；而結果B是“精確”的但并不“準確”。

回到原問題，那么，為什么電動車動力電池(包括鋰電池與鉛蓄電池)顯示的不“精確”呢？那是因為電動汽車動力電池的電量(一般稱為SOC, state of charge)估計比手機要困難得多，很難估計得“精確”。

之所以困難得多，涉及的因素很多，例如：

1. 電動汽車的使用工況比手機復雜得多，有大功率放電(加速，爬坡)，有小功率放電(中小車速巡航)，甚至有充電(制動能量回饋)。

2. 電動汽車的使用環境比手機要惡劣，低溫、高溫、潮濕等都會影響SOC估計的難度。即使是手機或ipad的電池，在低溫下放置一段時間再使用，其電量估計也會有問題。

3. 電動汽車動力電池是電池組(battery pack)，而手機為單體電池(battery cell)。電池組的電量定義就是一個復雜的命題，舉個簡單的例子：由n個單體電池組成的電池組，當某一個狀態不佳的電池放空時，整個電池組就放不出電量，就為0了。而實際上，電池組的其它n-1節單體電池還是有電的。

綜上，是因為電動汽車動力電池的電量估計難度較大，所以不得不顯示得不“精確”。如果哪天某個電動汽車像手機一樣，以百分比的形式顯示得非常精確，那司機也不要輕信，那個不太靠譜的。

當然，隨著技術的進步，將來有一天，電動汽車的剩余電量也是有可能估計得非常靠譜的。

以上從重點的幾個方面，闡述了為什么電動汽車的剩余電量估計比手機要難得多。下面，從更深入的角度補充幾點：

常用SOC(剩余電量)估計方法：

首先舉一個大家較為熟悉的例子: GPS定位。目前，以手機為載體的GPS定位已經相當精確，可以到米的數量級。而對于導彈來說，這樣的定位還不夠，有兩點不足：一不夠精確，二不夠實時(就是說需要幾秒鐘才能定位成功)。因此，導彈上有另外一套系統作為補充：陀螺儀(又稱加速度優傳感器)。

與衛星GPS定位相比，陀螺儀的特性是完全互補的——非常精確(至少到mm數量級)且實時，但存在一個問題，就是誤差是累加的。打個比方，蒙上一個人的眼睛讓他走直線，前幾十米可能看不出來，走幾千米，方向轉了180度也是可能的。

有沒有一種方法讓衛星GPS定位與陀螺儀進行“信息融合”，以實現優勢互補，從而得到“最精確、最準確”的定位呢？答案是有的，就是卡爾曼濾波算法——OK，到此為止，不再深入。

這個例子與電池SOC估計有什么聯系呢？常用的SOC估計方法也是兩種：

第一種叫做開路電壓法——根據電池的開路電壓(狀態量)，來估計電池的狀態。這很容易理解，剛充滿的電池電壓高，放光電的電池電壓低，電量與電壓是存在對應關系的。這種方法可類比為衛星GPS定位——無累積誤差(因為是根據狀態量進行判斷)，但精度低(受各種因素影響，之前的回答已經解釋)。

第二種叫安時積分法——根據電池的電壓積分(流量)來估計電池的狀態。打個比方，給電池充進去100度電，通過測量每一時刻的電流再累加起來算出來放出了50度，那么剩下的電量，就是50度。這種方法可以類比為陀螺儀——精度高(瞬時測量的精度不只1%，0.1%的電表也很廉價且常見了)但有累積誤差。此外，即便是電流表是“上帝牌”的，完完全全地精確，那安時積分法也是離不開開路電壓法的，為什么呢？因為電池本身的性質是會衰退的，是會變化的。

學術上，或者某些先進的汽車公司中，通過卡爾曼濾波算法，將開路電壓法與安時積分法結合起來，以求得到“最精確”的SOC估計，但也常常會犯錯，原因就是對電池本身多變的演化性質認識不夠深入。

而國內汽車企業所開發的電動汽車，一般是將開路電壓法與安時積分法分開來用：在車輛靜置足夠時間后(例如早上剛打開汽車)，用開路電壓法來估計出發時的電量，記為SOC_start。待車開起來后，電池狀態變得復雜、開路電壓法不再生效，再由安時積分法，以SOC_start 為基準來估計當時電量。

使電動汽車的SOC變得困難的主要因素，還是在于電池組本身性質建模之難。或者，換句話說吧，能使電動汽車的SOC估計變得越來越精確的研究領域中，電池單體及電池組的性質是重點方向，而改進電表精度并不是研究方向——現在已經足夠精確了，再精確也用處不大了。

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