我們對比一下國內外電池參數的表達形式，差距可窺一斑。在國內產品電池系統(tǒng)參數表中，經常可以看到SOC下限15%或者20%，這幾乎變成了所有鋰離子電池共性的下限臺階，看不出所選電芯的特有屬性。我們再回頭看看leaf早期產品參數的表達：下限報警SOC值是16.25%。我們拋開數據背后的測試手段，僅從表達的精度方面，國內產品已經輸了一籌。這種對電池系統(tǒng)粗獷的需求模式，同樣折射到設計環(huán)節(jié)。隨著退補的臨近，成本矛盾日漸突出，成本問題會變得更加重要，新產品設計更需精打細算。

剖析SOC可用范圍，由多個因素決定。如果僅從表面上看，把確定SOC范圍大小的責任歸咎于BMS管理水平的高低,有失公允。好的BMS估算精度，也需要更完整的電池參數做支撐。俗話說，好馬也得配上好鞍。

首先明確兩個概念:什么是SOC可用范圍？放電深度？

SOC可用范圍：SOC范圍減掉SOC的緩沖區(qū)域，剩下的部分，就是SOC可用范圍了，c－d區(qū)間，15%~95%可用范圍。

SOC可用范圍精準的關聯(lián)因素：首先是電池參數的完整性和準確性

產品測試時間漫長原因體現(xiàn)在每個環(huán)節(jié)。僅標準循環(huán)或者工況循環(huán)一項，都在3~6個月，這還只是電池產品本身因素，如果結合設備狀態(tài)，時間會更長。目前僅電芯的安全測試，就不少于12項之多，系統(tǒng)功能測試也在16項以上，還有常規(guī)功能、性能測試，如果再迭加不同溫度下SOC，測試工作量是非常龐大的。可想而知，一款定型的活性材料配方，到合格產品的推出，產品成熟周期需要多么漫長的時間。

電池參數的完整性，有賴于對電芯個體的充分、多樣品測試。通常情況下，基于需求提出的電池參數模型，是電池參數多維度下的狀態(tài)關系，是全方位電池的評測，這也是產品應該具備的參數標簽。

其次，是BMS算法的正確和精度

我們提到最多的BMS算法精度，是針對電池系統(tǒng)的要求而提出的。對于優(yōu)化SOC可用范圍這個問題，單方面從BMS入手，是不完全正確的。如上面所述，電池參數的完整性也是重要的因素。巧婦難為無米之炊，BMS在缺失數據面前是膽怯的。

在提到SOC算法，出現(xiàn)最多的詞是估算，電壓Approx。這與SOC精度要求并不矛盾。因為電芯本身特性，當前狀態(tài)確實是隨著時間長度、溫度、C值大小而變化的。例如，SOC5%,ValusStatusApprox.3200-3400mV。動態(tài)的電壓和OCV值、靜態(tài)擱置時長，都有一定的差異。這也恰恰是算法策略的難點和魅力所在。

SOC可用范圍通過精準細致的策略控制、精確的數值，確定下限值

綜合分析，SOC可用范圍優(yōu)化，就是確定電池不同條件、工況下的下限值。電池上限的緩存區(qū)間很小，可以挖掘的空間不大。上限的緩存主要是在充電安全方面，保證不過充為目的。快充時，充到SOC80%；慢充時，依靠涓流小電流充電，可以達到95%以上。電池下限值，主要是考慮放電工況，放電電流的變化能力，會影響動力輸出或駕乘感受。同時，其緩存的寬度還是很大的。