[发明专利]电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法

说明书

本发明公开了一种电池组的电池单体SOC和容量估计算法精度选择的方法，包括以下步骤：结合电池单体的容量和SOC估计误差，计算电池组容量估计误差的大小，然后根据电池组的一致性的特点(容量之间差异和SOC之间差异)来估算电池单体的容量与电池组容量的比值的大小，计算出电池单体SOC和容量估计误差的范围，最后根据电池单体SOC和容量估计误差的范围选择电池单体SOC和容量估计算法。

技术领域

本发明属于电池管理技术领域，具体涉及电池单体SOC和容量估计算法的选择方法。

背景技术

锂离子电池荷电状态(SOC,State of Charge)反映电池的剩余电量，健康状态(SOH,State of Health)反映电池的老化情况。电池组容量的大小关系到成组电池的能量密度和电动汽车的最大行驶里程，对于电池组容量进行估计是电池管理系统的重要功能之一。为了保证对电动汽车剩余行驶里程的估计，需要对电池组容量估计误差提出相应的要求。

现有技术中存在多种基于不同数学模型的电池单体的SOC和SOH的在线估计方法，能达到的精度各有不同，实现的难度也不相同。例如，比较常用的SOC估计方法包括加权融合算法、卡尔曼滤波算法以及不同类型的观测器等。对SOH的估计方法有电压微分法、内阻测量法以及容量增量法。通常估计方法达到的精度越高，实现难度越大，需要进行的计算越复杂，对电池管理系统的要求也越高。在实际应用中面临着对这些估计方法进行选择的问题。

发明内容

有鉴于此，确有必要提供一种电池单体SOC和容量估计算法的选择方法。

一种电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，包括如下步骤：

S1：建立电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差的关系；

S2：定义参数R_C为电池单体的容量与电池组容量的比值，根据电池组的一致性的特点，即容量之间差异和SOC之间差异，估算参数R_C的大小；

S3：根据步骤S1建立的关系及步骤S2估算的参数R_C的大小，对特定的电池组估计容量误差目标，计算电池单体SOC和容量估计误差的范围；以及

S4：根据该电池单体SOC和容量估计误差的范围选择电池单体SOC和容量估计算法。

本发明将电池组容量估计误差与电池单体的容量和SOC的估计误差建立定量关系，当电池管理系统给出一个需要的电池组估计容量误差目标，可以选择合适精度的电池单体容量估计方法和SOC估计方法。因此，本发明对电池管理系统的电池单体SOC和容量估计算法精度的选择是基于电池组容量估计误差的要求，从而避免了盲目提高估计算法精度，无必要的增加电池管理系统的复杂程度和运算量的问题，优化了电池管理系统的设计。

附图说明

图1为本发明实施例只考虑电池单体SOC估计误差的容量-电量散点图。

图2为本发明实施例只考虑电池单体容量估计误差的容量-电量散点图。

图3为本发明实施例考虑电池单体SOC和容量估计误差的容量-电量散点图。

图4为本发明实施例参数R_C与电池组SOC和容量分布的关系图。

图5为本发明实施例电池组容量估计误差、电池单体的容量和SOC的估计误差关系图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法作进一步的详细说明。

首选，对本发明说明书中涉及的一些名词进行解释。