[发明专利]一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法及系统

权利要求书

1.一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：构建准确的动力电池数学模型，并将准确的动力电池属性模型输入到ECU中；

步骤二：采集电流信号并进行放电工况预测

通过CAN总线获取汽车行驶过程中由电机控制器ECU中的电流传感器检测到T₁之前的电流信号，在T₁时刻，通过智能交通技术与ECU存储模块预测出t时间之后的电池放电情况，记为T₂时刻，其中T₂＝T₁+t；

步骤三：对电池进行虚拟静置仿真

在T₂时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A，进行虚拟静置，通过ECU计算出当输入电流为0A，静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U₂的大小，仿真时间为t；由此得出的U₂即为T₂时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小；

步骤四：修正步骤二的预测误差并重复步骤三

修正T₁+Δt时刻之前的电池放电情况，以真实的电池放电情况替代预测出的Δt时间范围的电池放电情况，并在此基础上预测t时间之后的电池放电情况，即为T₃时刻，其中T₃＝T₁+Δt+t＝T₂+Δt；然后在T₃时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A，进行虚拟静置，通过ECU计算出当输入电流为0A，静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U₃的大小，仿真时间为t；由此得出的U₃即为T₃时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小；

步骤五：通过SOC-OCV关系曲线得到电池的SOC值

根据计算得到的OCV，通过电池的SOC-OCV关系曲线得到在线的实时电池SOC值。

2.根据权利要求1所述的一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法，其特征在于，步骤一的具体过程包括：首先进行电池的机理分析，得到电池的数学模型，再进行建模，接着做电池实验，根据实验数据做参数辨识，得到的参数带入模型，再分析模型精度，与实验进行对比，使得模型能够准确仿真电池各阶段放电工况；然后将准确的动力电池数学模型输入到ECU当中去。

3.根据权利要求1所述的一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法，其特征在于，步骤二的具体过程包括：智能交通技术能够通过GPS记录的汽车所处位置并实现交通信号指示灯与车辆之间的信息交换；根据位置信息，ECU存储模块对该位置的电池放电工况进行采集和训练；当车辆在该路段行驶时，ECU运算模块根据位置和存储模块中的放电工况数据计算出下一阶段的电池放电工况。

4.根据权利要求1所述的一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法，其特征在于，还包括步骤六：监测电池SOC值并进行预警

ECU的输出模块与车载12V电池及继电器连接，输出模块根据运算模块所得结果控制继电器，即当电池的SOC值低于20％时，报警灯打开，提醒驾驶员尽快充电，同时避免长距离行驶。

5.一种车用动力电池的SOC实时在线估计系统，其特征在于，包括信号检验模块、ECU控制器及报警装置；所述ECU控制器分别与所述信号检验模块、所述报警装置相连接；

所述信号检验模块包括车载GPS及电流传感器；

所述报警装置包括继电器、车载电池及报警灯；所述车载电池用于给ECU和继电器供电；

所述的ECU控制器包括输入模块，存储模块，运算模块，输出模块；所述的输入模块通过CAN总线获取汽车行驶过程中由电机控制器ECU中的电流传感器检测到车载电源的电流信号以及车载GPS检测的汽车所处位置；所述的存储模块用于存储汽车在GPS检测到的汽车所处位置的放电工况；所述的运算模块包括虚拟静置仿真模块和放电工况预测模块；

所述虚拟静置仿真模块：构建准确的动力电池数学模型，首先进行电池的机理分析，得到电池的数学模型，再进行simulink建模，接着做电池实验，根据实验数据做参数辨识，得到的参数带入模型，再分析模型精度，与实验进行对比，使得模型能够准确仿真电池各阶段放电工况；即在电池放电过程中，将电池放电的电流信号输入到电池模型准确拟合出电池端电压的变化情况；再将准确的动力电池数学模型输入到ECU，并在T时刻令输入电流为0A，通过ECU计算出当电流为0A，静置一段时间、待电解液浓度分布均匀电池端电压U，即虚拟静置之后得到的开路电压；

放电工况预测模块：结合智能交通技术实现信息交换能够预测下阶段电池放电工况；所述的智能交通技术能够通过GPS记录的汽车所处位置并实现交通信号指示灯与车辆之间的信息交换；根据位置信息，所述的ECU存储模块对该位置的电池放电工况的数据进行采集和训练，当车辆在该路段行驶时，所述的ECU运算模块根据位置和存储模块中的放电工况数据计算出下一阶段的电池放电工况；以通过红绿灯为例，GPS显示汽车处于红绿灯路口，通过智能交通技术接收交通信号指示灯的信息，如当前为红灯，x秒后转为绿灯，可以预测驾驶员将由匀速行驶紧急制动，也可以轻松得知x秒后驾驶员将会重新起步加速；根据存储模块储存的放电工况数据能够预测出驾驶员起步加速的行为；最后通过所述的ECU运算模块计算出t时间之后的电池放电情况；

所述的ECU控制器进行SOC实时在线估计，具体如下：构建准确的动力电池数学模型，并将准确的动力电池属性模型输入到ECU中；

采集电流信号并进行放电工况预测：

通过CAN总线获取汽车行驶过程中由电机控制器ECU中的电流传感器检测到T₁之前的电流信号，在T₁时刻，通过智能交通技术与ECU存储模块预测出t时间之后的电池放电情况，记为T₂时刻，其中T₂＝T₁+t；

对电池进行虚拟静置仿真：

在T₂时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A，进行虚拟静置，通过ECU计算出当输入电流为0A，静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U₂的大小，仿真时间为t；由此得出的U₂即为T₂时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小；

修正T₁+Δt时刻之前的电池放电情况，以真实的电池放电情况替代预测出的Δt时间范围的电池放电情况，并在此基础上预测t时间之后的电池放电情况，即为T₃时刻，其中T₃＝T₁+Δt+t＝T₂+Δt；然后在T₃时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A，进行虚拟静置，通过ECU计算出当输入电流为0A，静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U₃的大小，仿真时间为t；由此得出的U₃即为T₃时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小；

根据计算得到的OCV，通过电池的SOC-OCV关系曲线得到在线的实时电池SOC值。