[发明专利]电池的状态预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种电池的状态预测方法及装置。状态预测方法包括：建立电池的等效电路模型，电池的端电压根据开路电压和极化电压确定；开路电压基于所述开路电压与荷电状态函数之间的对应关系来确定，极化电压根据电压与电流和时间的第一函数关系模型来确定；第一函数关系模型的参数基于荷电状态函数和电池温度之间的第二函数关系模型来确定；电池的功率基于端电压、开路电压以及第一函数关系模型来确定；获取当前荷电状态函数和当前电池温度；基于当前荷电状态函数和当前电池温度，以及开路电压和极化电压对电池未来的一种或多种状态进行预测。本技术方案解决了现有技术无法有效预警电池电压和准确预测电池的SOP的技术问题。

【技术领域】

本发明涉及动力电池技术领域，尤其涉及一种电池的状态预测方法及装置。

【背景技术】

动力电池作为电动汽车的能量来源，对电动汽车的发展至关重要，其特性决定了电动汽车的性能。若动力电池在使用过程中发生过充或过放的现象，不仅会加速电池的老化，而且尤其是对于快充来讲，过充会引发很严重的安全问题。功率状态(state of power，简称SOP)是电池性能的重要指标，也是电动汽车实现能量管理的重要参考指标。对于电动汽车，尤其是混合动力汽车和插电式混合动力汽车来讲，准确的预测SOP可以获取当前电池的最大输出功率和再生制动的能力，为电动汽车的能量管理提供支持。若能有效以及准确的提前预警电池的电压和SOP，就能提前采取安全保护措施，保证电池处于安全合理范围之内。

基于经验模型的SOP预测方法虽然简单，但需要进行不断的尝试才能获取准确的SOP，效率低，耗费大量时间和精力，只适合在实验室使用而不利于实车的运用。描述电池特性的等效电路模型是一组非线性方程，由此推导的电压和SOP预测的方法比较复杂，求解困难，再加上实现算法比较复杂，更难以实际的应用。基于电化学模型的电压和SOP预测方法虽然精度高，但依旧是算法复杂，且不同电池的电解液配方、容量、隔膜等不同，也就无法广泛应用。基于数据驱动的方法虽然无需对电池建模，但需大量的、不同工况的数据作为模型训练的基础数据，这就限制了该方法的使用。因此，对于怎样有效预警电池电压以及准确的预测电池的SOP，并没有好的解决方案。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种电池的状态预测方法及装置，用以解决现有技术无法有效预警电池电压和准确预测电池的SOP的技术问题。

一方面，本发明实施例提供了一种电池的状态预测方法，包括：建立电池的等效电路模型，所述电池的端电压根据所述等效电路模型的开路电压和极化电压确定；所述开路电压基于所述开路电压与荷电状态函数之间的对应关系来确定，所述极化电压根据电压与电流和时间的第一函数关系模型来确定；其中，所述第一函数关系模型的参数基于所述荷电状态函数和电池温度之间的第二函数关系模型来确定；所述电池的功率基于端电压、开路电压以及所述第一函数关系模型来确定；获取当前荷电状态函数和当前电池温度；基于所述当前荷电状态函数和当前电池温度，以及所述开路电压和所述极化电压对所述电池未来的一种或多种状态进行预测。

可选的，所述基于所述当前荷电状态函数和当前电池温度，以及所述开路电压和所述极化电压对所述电池未来的一种或多种状态进行预测包括：

基于所述当前荷电状态函数和当前电池温度之间的第二函数关系模型确定所述第一函数关系模型的参数；其中，所述第二函数关系模型为SOC为当前荷电状态函数、T为当前电池温度、k₁～k₆为系数；根据不同的k₁～k₆的系数组合分别确定所述第一函数关系模型的参数；

根据所述第一函数关系模型确定预测电流和预测时间下的极化电压；其中，所述第一函数关系模型为:U_op＝aln²(t)+bln(t)+cI+d；其中，U_op为极化电压、I为电流、t为时间、a、b、c和d分别为所述第一函数关系模型的参数；

根据所述开路电压和所述当前荷电状态函数之间的对应关系确定所述预测电流和预测时间下的开路电压；