4.电池一致性维度
前三个维度主要讨论了理想情况的SOC定义（电池系统内的电池一致性程度高），但在实际情况下一定需要考虑一致性差异对SOC计算的影响。一致性差异可以分两个方面展开讨论，第一种情况是Charge Mismatch，通常是电池之间自放电差异造成的电池荷电态不同。
第二种情况是Capacity Mismatch，可能是电池本身的差异或是电池使用环境、温度差异等因素造成的容量差异。
正常情况下我们认为电池系统符合短板效应，即应该以Min_Cell(最低荷电态单体)的SOC为准。但在充电过程中当Max_Cell(最高荷电态单体)至100%SOC时充电停止，而此时SOC却不到100%。这对于用户而言就意味着电池无法充满电（想象一下睡前你给手机充上电，第二天一早醒来看到电量还是90%是什么感觉，一定认为手机出什么故障了），显然这是不可接受的。而如果我们以Max_Cell的SOC为准，那么很可能用户在看到还有10%电量的情况下突然失去电池系统的功率输出了。如果以电池系统所有电池的平均SOC为准，那上述两个问题将同时存在。因此可以通过权重系数调节SOC的选取倾向，即当电池系统整体荷电态较高时偏重Max_Cell,反之偏重Min_Cell（举例：SOC=Max_Cell*SOC+Min_Cell*（1-SOC））。
对于情况一：Charge Mismatch在放电过程中的SOC曲线将如下图变化。
对于情况二：Capacity Mismatch在放电过程中的SOC曲线将如下图变化。
总结：
本文以SOC=剩余容量/总容量的公式为出发点，分析了分子和分母在不同维度上的可能性，并设计了几何模型用以描述，从而实现了对SOC更为具体的定义。同时将电池系统的不一致性作为SOC计算的一个重要考虑因素，提出了权重系数计算方法。作者认为只有明确了SOC的定义才能为BMS算法在实际应用中提高SOC精度提供依据和基础。
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