[发明专利]一种电动汽车动力电池组均衡控制方法

说明书

技术领域

本发明属于电动汽车动力电池电能管理领域，特别是一种电动汽车动力电池组均衡控制方法。

背景技术

由于能源短缺和环境污染的问题日益严重，电动汽车因其排放低，油耗少等优点而备受关注，车载动力电池也将逐渐取代石油，天然气等不可再生资源成为汽车的主要驱动来源。为了达到电动汽车驱动系统的电压需求，需要将几十节甚至几百节动力电池单体串联组成电池组模块。由于生产过程中存在不可避免的差异，导致成组中单体电池化学成分比例不一致，在其容量、内阻、极化效应等电特性方面存在一定程度的差异性。并且电动汽车运行过程中动力电池组长期处于反复充/放电状态，尤其在回馈制动和急加速阶段所经历的大脉冲充/放电过程，更加剧了电池单体的不一致性，严重降低了电池组可用容量，减少了电池组循环寿命。因此必须采取均衡技术补偿电池性能差异，降低电池单体不一致性，延长电池组的使用寿命。

目前均衡方案很多，总结起来一般可分为两种:①基于电压的均衡方法。②基于容量的均衡方法。基于电压的均衡方法是指通过采集得到的单体锂离子电池的电压差异来衡量电池组的不一致现象，并通过各种充电均衡及放电均衡的方式对电压高的电池进行均衡放电、对电压低的电池进行均衡充电。这种方法控制简单、应用广泛。均衡的最根本目的是平衡电池间剩余电量的差异，单体电压虽然能反映容量的特性，但无法准确描述电池的剩余容量状态，基于单体电压进行电池组均衡可能出现过均衡现象，加剧电池组的一致性变差。锂电池内部的化学材料是造成该现象的原因。锂电池的极化效应导致当电流流过电池时，电池电压偏离其平衡值；由于锂电池生产过程中无法做到完全一致，即在相同的电压下，锂电池的剩余容量值可能不同。基于容量的均衡方法弥补了上述不足，在锂电池使用全周期中依然可以提供安全有效的均衡，延长其使用寿命。直接利用均衡模块对剩余容量过大的电池进行均衡放电，对剩余容量过低的电池进行均衡充电。但是基于容量的均衡方法需要准确预估单体电池的SOC，若SOC的准确性得不到保证，均衡的可靠性会大大降低。可见电池SOC的准确估计是提高电池组均衡效果的关键，本发明的核心内容就是提出一种更加准确有效的SOC估算方法，并基于对SOC的准确估计进行动力电池组的均衡控制。

发明内容

本发明目的在于克服上述现有技术对电池SOC估计不准的不足，而提供一种利用SOC估算结果进行电动汽车动力电池组均衡控制方法，使其能够实现电池组均衡控制。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种电动汽车动力电池组均衡控制方法，包括以下步骤：

建立电池单体二阶戴维宁(Thevenin)模型和一状态滞回特性模型；

对动力电池单体进行充/放电测试，记录充/放电安时数并计算SOC理论值；

将采样时间间隔，实时电流激励，单体实际端电压及SOC理论值作为系统输入，对二阶戴维宁(Thevenin)模型采用基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的SOC估算方法进行估算，一状态滞回特性模型则采用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的SOC估算方法进行估算；

将两种估算结果进行加权求和与转换，构成交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)，求解SOC最优估计值；

根据SOC最优估计值进行电池组均衡控制。

与现有的技术相比，本发明有如下优点：

运用交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)算法对SOC进行估计，采用不同的卡尔曼滤波算法分别结合一状态滞回特性模型及二阶戴维宁(Thevenin)模型两种不同的模型，根据动力电池当前运行状态，在滤波的初始与结尾处，将模型输出及滤波结果按照一定的模型概率进行加权求和与转换。有效的解决了动力电池作为一个多因素强耦合的非线性系统，无法通过单一的动力电池模型模拟动力电池在不同工作状态下的特征的问题。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为n阶戴维宁(Thevenin)模型。

图3为均衡拓扑结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明电动汽车动力电池组均衡控制方法包括以下步骤：

S100、建立电池单体二阶戴维宁(Thevenin)模型和一状态滞回特性模型。

根据如图2所示的n阶等效戴维宁(Thevenin)电路模型，二阶戴维宁(Thevenin)模型参数表达式为：