[发明专利]锂离子电池的荷电状态在线估计方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，特别涉及一种锂离子电池的荷电状态在线估计方法及系统。

背景技术

锂离子电池模组和/或系统的SOC(State of Charge，荷电状态)，反映电池模组和/或系统的剩余电量，电池模组和/或系统的当前SOC的状态将影响BMS(Battery Management System，电池管理系统)对电动汽车的能量管理决策，如纯电动汽车的电池组充电、混合动力汽车的电池组能量分配等。因此电池模组和/或系统的荷电状态估计是BMS最重要的功能之一。

目前，比较常用的单体SOC估计方法包括：扩展卡尔曼滤波法、无迹卡尔曼滤波算法、自适应滤波法、滑膜观测器法、开路电压查表法等。但是，电池模组和/或系统是由众多电池单体电池模组和/或系统是由众多电池单体组成的，由于各个单体之间存在容量差异性、剩余电量差异性，从而单体SOC无法直接等同于模组/系统SOC。

此外，根据单体SOC与模组/系统SOC的关系，可以分别估计各个单体的SOC，然后根据电池成组SOC的定义确定电池模组和/或系统SOC，但是在没有均衡的情况下，放电时成组和/或系统单体容量和SOC的不一致性必然导致电池组和/或系统中某个或某些单体没有剩余电量(设为单体A)，其他单体仍有剩余电量，但此时电池组不能进行放电，否者会导致电池组寿命大大减少，甚至造成安全问题。同时，某个或某些电池单体充满电池时(设为单体B，B不为A)，其他单体仍有可充电的空间，但是，单电池组和/或系统不能继续进行充电。

在相关技术中，规定电池组和/或的容量为CPack＝min(SOC·C)+min((1-SOC)·C)，CPack为电池组容量，SOC为由电池组和/或系统内全体单体SOC构成的向量，C为由电池组和/或系统内全单体容量构成的向量，运算符号min()代表对向量内的元素求最小值，运算符·代表向量间元素的对应相乘，电池组和/或系统的SOC值可以表示为SOCPack就是电池组和/或系统的SOC，然而，这种方法的计算量较大，需要计算出电池组和/或系统内所有单体电池的容量和单体SOC的对应关系找出min(SOC·C)，而且比较成容易形成误差，计算量大。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种锂离子电池组和/或系统的荷电状态在线估计方法，该方法可以有效提高估计的工作效率，即保证了准确性，也节省了计算时间。

本发明的另一个目的在于提出一种锂离子电池组和/或系统的荷电状态在线估计系统。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种锂离子电池的荷电状态在线估计方法，包括以下步骤：获取锂离子电池组和/或系统内的所有单体电池的电压经过比较后提取单体电池的最高端电压V_max和提取所述锂离子电池组和/或系统的内的电池单体的最低端电压V_min；根据所述单体电池最高端电压V_max、电流等参数估计得到荷电状态SOC₁，并且根据所述单体电池最低端电压V_min、电流等参数估计得到荷电状态SOC₂；根据所述荷电状态SOC₁和荷电状态SOC₂融合得到所述锂离子电池组和/或系统的当前荷电状态。

本发明实施例的锂离子电池的荷电状态在线估计方法，可以通过获取锂离子电池组和/或系统的电池单体的最高端电压V_max和最低端电压V_min，分别得到对应的荷电状态SOC₁和荷电状态SOC₂，再根据融合算法将荷电状态SOC₁和荷电状态SOC₂融合，得到当前荷电状态，从而不需要获取所有单体的荷电状态，不仅有效提高估计的工作效率，而且还可以保证计算的准确性，节省计算时间，简单易实现。

另外，根据本发明上述实施例的锂离子电池组和/或系统的荷电状态在线估计方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，通过融合公式得到所述当前荷电状态，所述融合公式为：