[发明专利]一种电池系统的SOC估算方法和装置及设备

说明书

本申请公开了一种电池系统的SOC估算方法和装置及设备，所述电池系统包括串联连接的多个电池，该方法包括：监测所述电池系统的当前电池参数；确定利用第二算法估算SOC满足准确度要求对应的电池参数范围，将监测到的当前电池参数与对应的电池参数范围对比，判断当前电池状态是否符合利用第二算法进行SOC修正的条件；若符合利用第二算法进行SOC修正的条件，采用所述第二算法估算SOC，否则采用第一算法估算SOC，上述第二算法为扩展卡尔曼滤波算法，第一算法为安时积分算法。本申请可以在电池工作的整个过程中保证SOC的估算精度，在SOC存在误差时较快修正。

背景技术

动力电池结构复杂，电化学反应复杂且难以确定，汽车运行工况恶劣多变、作为隐形状态的SOC(State Of Charge，荷电状态)精确值较难获得，依靠一种算法精度难以保证。

目前的SOC估算拟采用基于安时积分算法和表征参数校准相结合的方法，但校准方法多为OCV(Open circuit voltage，开路电压)修正或动态电压修正，OCV修正需要电池满足长时间静置条件，且磷酸铁锂电池存在平台期无法使用，实际应用过程中很难触发，动态电压修正依赖测试数据，修正偏差较大。

发明内容

本申请的目的是提供一种电池系统的SOC估算方法和装置及系统。用于解决现有SOC估算时修正偏差较大的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种电池系统的SOC估算方法，所述电池系统包括串联连接的多个电池，所述方法包括：

监测所述电池系统的当前电池参数；

确定利用第二算法估算SOC满足准确度要求对应的电池参数范围，将监测到的当前电池参数与对应的电池参数范围对比，判断当前电池状态是否符合利用第二算法进行SOC修正的条件；

若符合利用第二算法进行SOC修正的条件，确定切换到利用所述第二算法估算SOC，否则确定切换到利用第一算法估算SOC；

其中，所述第二算法为扩展卡尔曼滤波算法，所述第一算法为安时积分算法。

在一些可能的实施例中，所述电池参数包括当前电压、电流倍率、多个电池中的最低温度、多个电池中的最高电压、电池系统SOCmax、最近一次SOC校准后的累计充电容量中的至少一个参数；

判断当前电池状态是否符合利用第二算法进行SOC修正的条件，包括：

若监测到的当前电池参数均在对应的电池参数范围内，确定当前电池状态符合利用第二算法进行SOC修正的条件；

否则，确定当前电池状态不符合利用第二算法进行SOC修正的条件。

在一些可能的实施例中，所述电流倍率根据电池系统的回路电流、电池额定容量及电池系统SOH计算得到。

在一些可能的实施例中，确定监测到的当前电池参数中各参数在对应的电池参数范围内，包括：

若参数为当前电压，且当前电压为处于正常电压范围的有效电压，确定该参数在对应的电池参数范围内；

若参数为电流倍率，且电流倍率小于设定倍率阈值，确定该参数在对应的电池参数范围内；

若参数为多个电池中的最低温度，且所述最低温度大于设定温度阈值，确定该参数在对应的电池参数范围内；

若参数为多个电池中的最高电压，且所述最高电压小于设定电压阈值，确定该参数在对应的电池参数范围内；

若参数为电池系统SOCmax，且所述电池系统SOCmax小于设定SOC阈值，确定该参数在对应的电池参数范围内；

若参数为最近一次SOC校准后的累计充电容量，且所述累计充电容量大于设定容量阈值，确定该参数在对应的电池参数范围内。