[发明专利]一种动力电池SOC动态估算方法在审
申请号: | 201710351336.6 | 申请日: | 2017-05-18 |
公开(公告)号: | CN107315147A | 公开(公告)日: | 2017-11-03 |
发明(设计)人: | 程帅旗;孟令锋 | 申请(专利权)人: | 四川长虹电器股份有限公司 |
主分类号: | G01R31/36 | 分类号: | G01R31/36 |
代理公司: | 成都虹桥专利事务所(普通合伙)51124 | 代理人: | 吴中伟 |
地址: | 621000 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 动力电池 soc 动态 估算 方法 | ||
技术领域
本发明涉及动力电池的管理技术,具体涉及动力电池SOC(剩余电量)动态估算方法。
背景技术
随着汽车的普及与空气质量的不断恶化,节能环保的新能源车尤其是电动汽车成为世界汽车工业技术创新的重要方向,这也是可持续发展的必然选择。当前作为新能源汽车或电动汽车的动力源的动力电池相关技术成为制约电动汽车发展的一个关键技术之一,而为能使动力电池安全可靠运行,保障电池安全,延长电池使用时间,必须对电池的充放电过程进行有效的管理,这其中最重要的是对电池剩余电量SOC的准确判断。
SOC是体现电池状态的主要参数之一,它可以为整车控制策略提供判断依据。因此,准确的判断电池组的SOC能更好的管理整个电池组的充放电,保障电池的安全,延长电池使用寿命,避免发生安全事故。
影响电池SOC的因素有很多,如温度、充放电电流大小、内阻等,而SOC与这些因素之间并非线性关系,这就决定了很难通过某一因素判断电池的SOC状态,因此如何利用影响电池SOC的因素对电池的剩余电量进行精确预测,一直以来都是动力电池管理系统的首要问题和技术难题。
目前电池管理系统的SOC算法主要包括安时积分法、开路电压法、内阻法、卡尔曼滤波法及神经网络模型算法等,安时积分法因其简单易行被广泛采用,但它容易产生累计误差,致使SOC判断越来越不准;开路电压法只要电池模型准确就能准确预测其SOC,但它只限于在静态时即电路开路时使用,实际使用中多是作为辅助测算;内阻法也能较准确判断电池SOC,但由于影响电池内容的因素很多,很难将内阻法用于电池的SOC测量;卡尔曼滤波算法及神经网络算法也是这几年比较流行的算法,但原理较为复杂,实现起来比较困难。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提出一种动力电池SOC动态估算方法,实现简单、准确地对动力电池SOC进行动态估算。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种动力电池SOC动态估算方法,包括:
a.在电池管理系统上电后,读取存储器模块中的剩余电量SOC和容量Volume值;
b.判断读取的SOC和Volume值是否在规定范围之内,若是,则将读取的SOC和Volume值作为本次上电的初始值,进入步骤d;否则,进入步骤c;
c.使用开路电压法估算SOC和Volume值,并根据采集到的温度状态对SOC和Volume值进行补偿,将补偿后的SOC和Volume值作为本次上电的初始值,进入步骤d;
d.在正常充放电流程中,根据采集到的电流值判断电池的工作状态,并根据电池的相应工作状态进行处理:
若电池为非充电和非放电状态时,则当前SOC和Volume值保持不变;
若电池为充电状态,则根据充电电流Ic,按安时积分法获得当前电池容量Volume值,并计算SOC;然后根据充电曲线的SOC及其对应电池电压点CVn(n=1~N,N为曲线上电压点的个数)对当前电池容量Volume值及计算的SOC进行修正;将修正后的SOC和Volume值存入存储器模块中;
若电池为放电状态,则根据放电电流Id,按安时积分法获得当前电池容量Volume值,并计算SOC;然后根据该放电电流条件下对应的放电曲线的SOC及其对应电池电压点DVn
(n=1~N,N为曲线上电压点的个数)对当前电池容量Volume值及计算的SOC进行修正;将修正后的SOC和Volume值存入存储器模块中。
作为进一步优化,该方法在步骤a之前,还包括步骤:
a0.通过实验获取充电状态下电池电压与SOC曲线的N个SOC值及其对应的电池电压CV1~CVN,并通过实验获取M种放电状态下电池电压与SOC的曲线关系,并在每种特定放电电流曲线上标注N个SOC值及其对应电池电压DV1~DVN。
作为进一步优化,步骤d中,在电池为充电状态下,所述根据充电曲线的SOC及其对应电池电压点CVn(n=1~N,N为曲线上电压点的个数)对当前电池容量Volume值及计算的SOC进行修正,具体包括:
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