[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

说明书

本发明公开了一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法及系统，包括步骤一：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总线获取电流传感器检测到T₁之前的电流信号，在T₁时通过智能交通技术与ECU存储模块预测出t时间之后的放电情况，记为T₂时刻；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，24小时后电池端电压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；步骤五：根据得到的OVC通过电池SOC‑OCV关系得到实时的电池SOC值。

技术领域

本发明属于新能源汽车技术领域，具体涉及一种车载动力电池SOC值估计方法及系统。

背景技术

研究表明，汽车保有量将继续呈较快的上升趋势，消耗了大量能源，对环境带来了很大的压力和破坏。当前，发展节能与新能源汽车已经成为了汽车业界的共识，而电动汽车正是这一发展方向上的排头兵。车载动力电池作为电动汽车的供能部件，是电动汽车技术发展的重点和难点。

动力电池的SOC值是动力电池的重要性能指标。当前为了研究电池的SOC值，实验室一般采用放电实验法，采用恒定电流进行连续放电，通过放电电流与时间的乘积来估测SOC，但往往需要大量的时间，而且不适合在线测量；而最常用的电量累积方法安时法是由日本的CHUGOKU Electric Power Co.Inc.的Technical Reseafch Centcr提出的。它是一种混合动力电动汽车蓄电池荷电状态SOC的研究方法，即通过计算一段时间内电流和充放电时间的积分，计算变化电量的百分比，进而估测电池的SOC值，但此方法往往时间越长累计误差越大，可能会造成汽车行驶的危险工况。

申请号为201610541768.9的发明专利，基于电池在不同温度下，电池参数的不同建立待测电池参数的数据查询库，并根据当前电池温度引入电池参数，再带入自适应无迹卡尔曼算法中以获取SOC值；该方法虽然一定程度上改善了温度对电池SOC值估计的影响，但电池在运行时特别是大电流放电时，温度变化较大，需要不断更新电池参数，计算量较大，同时带入卡尔曼算法中运算时势必造成时间上的滞后，无法做到实时在线的估计。

因此建立新的电池SOC值估计方法是十分必要的。

发明内容

本发明的目的是在城市工况下为电池SOC值的实时在线预测及报警的方法。主要是由智能交通技术通过GPS显示汽车所处位置并获取道路交通信息，再结合在此位置下以往采集和训练的大量放电数据预测汽车下一步的放电策略，接着通过使电池模型的输入电流为0A来模拟电池的静置过程，由ECU计算出电池的开路电压，然后通过SOC-OCV关系曲线得到实时的电池SOC值，并根据预测的SOC值进行预警。

本发明的技术方案是采用一种车载动力电池SOC值估计系统及其监测方法，主要包括：信号检验模块，ECU控制器及报警装置。

所述的信号检验模块包括车载设备(GPS)及电流传感器；

所述的报警装置包括继电器，车载电池及报警灯；车载电池用于给ECU和继电器供电。

所述的ECU控制器(电子控制单元)分为输入模块，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MCU中的电流传感器检测到车载电源的电流信号以及车载设备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。