[发明专利]一种基于BMS的电流采样自学习的方法

说明书

本发明提供了一种基于BMS的电流采样自学习的方法，涉及可移动电源电参数的技术领域，S1，BMS识别电池，获取并记录存储当前真实SOC₁；S2，BMS识别由S1状态进入充电且达到满充状态的电流值，BMS根据该单体电压信息查询OCV曲线表得到当前真实的SOC₂并记录存储；S3，BMS计量并发送本次充电Ah容量A_BMS至大数据平台，大数据平台对本次充电Ah容量A_BMS进行存储记录；S4，大数据平台通过SOC变化计算实际充电Ah容量A_pla＝(SOC₂‑SOC₁)*标定容量；S5，计算电流采样误差修正系数K并进行记录存储，K＝(A_pla)/(A_BMS)；S6，电参数修正，电池在下一次进行充电时，BMS所采集的电流值乘以修正系数K。该装置具有修正电流值以减小电池的SOC系统的影响的优点。

技术领域

本发明涉及可移动电源电参数采集的技术领域，尤其涉及一种基于BMS的电流采样自学习的方法。

背景技术

动力电池SOC计算精度高度依赖BMS对动力电池的电流采集精度，虽然电池系统在出厂时，BMS会对电流采集进行标定，但由于电流传感器(霍尔或者分流器)随着电池使用周期会老化，BMS采集的电流误差会逐步增大，导致电池系统SOC精度降低。

发明内容

针对现有技术中所述存在的不足，本方案提供了一种基于BMS的电流采样自学习的方法，其解决了采集的电流误差较大而影响电池系统的SOC精度的问题。

根据本发明的实施例，一种基于BMS的电流采样自学习的方法，包括如下步骤：

S1，BMS识别电池，并根据当前单体电压信息查OCV曲线表，获取并记录存储当前真实SOC₁；

S2，BMS识别由S1状态进入充电且达到满充状态的电流值，BMS根据该单体电压信息查询OCV曲线表得到当前真实的SOC₂并记录存储；

S3，BMS计量并发送本次充电Ah容量A_BMS至大数据平台，大数据平台对本次充电Ah容量A_BMS进行存储记录；

S4，大数据平台通过SOC变化计算实际充电Ah容量A_pla＝(SOC₂-SOC₁)*标定容量；

S5，计算电流采样误差修正系数K并进行记录存储，K＝(A_pla)/(A_BMS)；

S6，电参数修正，电池在下一次进行充电时，BMS所采集的电流值乘以修正系数K。

通过以上技术方案，在测量电流的元件出现老化导致测量的不准确时，利用BMS通过电流传感器采集的电流信息积分计算得到本次充电容量；在电池完成充电后，利用测量充电前后的SOC的数据计算得到电池的实际充电容量，通过两个充电容量的比值得到修正系数，在以后充电时，将电流测量元件测量得到的电流值乘以该系数即可得到更接近实际充电的电流，使得由BMS计算电参数的过程中所使用的电流值更加准确，提高电池系统的SOC 精度。

优选的，所述大数据平台每次计算的修正系数K都需要乘以上一次计算的修正系数K，再下发给BMS进行迭代计算。

通过以上技术方案，在电池每次进行充电时，均将当前使用的电流值乘以上次计算得出的修正系数K，经多次修正校准，使得BMS模块使用的电流参数更加接近电流的实际参数，提高BMS获取的电流参数的可靠性。

优选的，所述BMS识别电池获取电参数SOC₁、SOC₂时，电池需静置至少两小时。

通过以上技术方案，在BMS获取电池的SOC值时，将电池静置两小时，使得电池的电压稳回弹在一个稳定值，稳定的电压通过OVC表说获取的SOC值更加的准确，进而提高修正系数的准确性。