[发明专利]一种基于自循环校正的锂电池SOH估算系统及方法

说明书

本发明涉及电池管理技术领域，其公开了一种基于自循环校正的锂电池SOH估算系统及方法，通过对SOH估算值的自循环校正，在确保预测结果收敛的前提下，提高锂电池SOH估算的精确度，提升电池管理系统的可靠性。该系统包括：数据采集模块，用于采集锂电池系统的运行数据；SOH估算模块，用于利用锂电池系统的运行数据进行SOH估算；自循环校正模块，用于通过自循环充放电数据分析，对比SOH估算值与预先获取的同批次电池循环充放电实验数据之间的误差，对电池SOH进行校正。

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，具体涉及一种基于自循环校正的锂电池SOH估算系统及方法。

背景技术

近年来，随着能源问题与环境污染问题日益严峻，节能减排、寻找替代燃料成为各国越来越关注的问题。新能源技术因其节能、环保、循环利用的特点，正在能源工业、汽车工业当中发挥越来越重要的作用。

锂离子电池作为重要的储能设备，自20世纪70年代出现以来，以其能量密度大、自放电率低、稳定性强的特点，一直是新能源技术研究的重点内容。电池健康状态(SOH)是电池当前荷电容量和标称容量的比值，表征电池活性电化学物质，是衡量电池性能的一个重要标准。现有的SOH测量主要以完全充放电法为主，其特点是虽然测量结果较为准确，但完全充放电一方面需要较长的等待时间，不适用于实际的应用场景，另一方面是完全充放电对电池本身也有一定的损伤。现有技术中也有针对电池进行建模，再针对模型进行SOH预测的方案，如CN201510532492.3所提出的《基于大数据自学习机制的动力电池的SOC/SOH预测方法》就采用建模的方式，再进行SOH预测，但电池建模一方面时间成本较高，实用性不强，同时其采用的预测算法不能保证数据的收敛性，可能会导致预测结果发散。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于自循环校正的锂电池SOH估算系统及方法，通过对SOH估算值的自循环校正，在确保预测结果收敛的前提下，提高锂电池SOH估算的精确度，提升电池管理系统的可靠性。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：

一种基于自循环校正的锂电池SOH估算系统，包括：

数据采集模块，用于采集锂电池系统的运行数据；

SOH估算模块，用于利用锂电池系统的运行数据进行SOH估算；

自循环校正模块，用于通过自循环充放电数据分析，对比SOH估算值与预先获取的同批次电池循环充放电实验数据之间的误差，对电池SOH进行校正。

此外，基于上述系统，本发明还提出了对应的基于自循环校正的锂电池SOH估算方法，其包括以下步骤：

a.采集锂电池系统的运行数据；

b.利用锂电池系统的运行数据进行SOH估算；

c.通过自循环充放电数据分析，对比SOH估算值与预先获得的同批次电池循环充放电实验数据之间的误差，对电池SOH进行校正。

作为进一步优化，步骤a中，所述运行数据包括电池的电流、电压、温度、运行时间和循环充放电次数数据。

作为进一步优化，步骤b中，基于锂电池系统的运行数据，通过卡尔曼滤波法、内阻法或电化学阻抗法估算得到电池SOH值。

作为进一步优化，步骤c中，所述预先获得同批次电池循环充放电实验数据的方法包括：

首先，选取多个同样材料、同样规格、同样批次的锂电池进行循环充放电试验，记录循环次数和满充容量；

然后，对记录的多个锂电池的数据按照循环次数取平均值，通过对应循环次数的满充容量的平均值除以标称容量，获得对应循环次数的SOH值，从而建立循环次数与SOH的对应关系表。