[发明专利]一种基于安时积分法的锂电池SOC估计方法

说明书

本发明提供一种基于安时积分法的锂电池SOC估计方法，采用安时积分法对锂电池SOC状态进行估计，其中对于安时积分法当中所使用到的充放电初始状态、电池容量、库伦效率值进行校正，校正的方法为通过多种途径获取同一个参数的多组初始数据，对初始数据求平均值得到校正后的数据，其中初始数据的获取中包括了采用神经网络来获取的部分，神经网络采用锂电池在长期使用过程中的相应数据训练而成，由于安时积分法中的各个参数都得到了校正，因此最终得到的锂电池SOC状态的误差也较小，从而可以对电池的使用状态进行正确的判断，方便后续对锂电池的维修或者更换。

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，特别涉及一种基于安时积分法的锂电池SOC估计方法。

背景技术

在无人机飞行系统中，动力电池荷电状态(SOC)是电池状态的重要参数，被用来直接反应电池的剩余电量，电池SOC也是无人机控制系统制定最优能量管理策略的重要依据，准确估计动力电池SOC值，对于延长电池寿命、提高电池的安全可靠性和提高其性能具有重要研究意义。

电池SOC受多种因素影响，无法通过传感器直接测量，必须通过测量电池电压、工作电流和温度等物理量并采用一定的数学模型和算法估计得到，目前常用的方法有开路电压法、安时积分法、神经网络法以及卡尔曼滤波法，而安时积分法因其成本低、测量方便等优点受到广泛应用，安时积分法的表达式为：由此可知电池SOC和充放电初始状态SOC_O、电池总容量C、电池库伦效率η有关，而目前采用安时积分法时所使用的上述几个参数都会存在一定的误差，导致电池SOC的测量不够精确，无法正确判断电池的使用状态。

发明内容

鉴以此，本发明提出一种基于安时积分法的锂电池SOC估计方法，采用安时积分法对锂电池SOC状态进行估计，其中对于安时积分法中的各个参数进行校正，从而最终获取的电池SOC状态误差较小，可以对电池的使用状态进行正确的判断。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于安时积分法的锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：

步骤S1、读取数据库中存储的前一次使用结束后的电池SOC作为第一充放电初始状态；获取环境温度信息以及压强信息作为已训练好的第一神经网络的输入，得到第二充放电初始状态以及第三充放电初始状态，求取第一充放电初始状态、第二充放电初始状态、第三充放电初始状态的平均值获得充放电初始状态校正值SOC_O；

步骤S2、获取电池健康状态SOH值，并以此获得第一电池容量；获取电池的使用时长作为已训练好的第二神经网络的输入，得到第二电池容量；获取充满电时长以及放完电时长，并以此获得第三电池容量和第四电池容量；求取第一电池容量、第二电池容量、第三电池容量、第四电池容量的平均值获得电池容量校正值C；

步骤S3、获取电池放电电量以及电池充电电量，并以此获得第一库伦效率；获取环境温度信息作为第三神经网络的输入，得到第二库伦效率，求取第一库伦效率和第二库伦效率的平均值得到库伦效率校正值η；

步骤S4、获取电池充放电电流I；

步骤S5、利用安时积分法根据SOC_O、C、η以及I获得电池SOC状态。

优选的，还包括以下步骤：

步骤S6、将电池停止放电时的SOC值存入到数据库中，作为下一次计算电池SOC状态时的第一充放电初始状态。

优选的，所述步骤S2中获取电池健康状态SOH值，并以此获得第一电池容量的具体步骤为：

步骤S21、利用电池内阻求取电池健康状态SOH值，SOH值求取公式为：