CN102749588B - 基于蓄电池soc和soh的故障诊断方法 - Google Patents
基于蓄电池soc和soh的故障诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102749588B CN102749588B CN201210205562.0A CN201210205562A CN102749588B CN 102749588 B CN102749588 B CN 102749588B CN 201210205562 A CN201210205562 A CN 201210205562A CN 102749588 B CN102749588 B CN 102749588B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- soh
- soc
- battery
- cell
- voltage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title abstract description 10
- 230000036541 health Effects 0.000 title abstract description 4
- 239000000178 monomer Substances 0.000 claims abstract description 17
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 8
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 230000005779 cell damage Effects 0.000 claims description 3
- 208000037887 cell injury Diseases 0.000 claims description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 229910018095 Ni-MH Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910018477 Ni—MH Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 239000013543 active substance Substances 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于蓄电池SOC和SOH的故障诊断方法,步骤是:首先计算组成各电池模块的各个单体SOC和SOH,再计算组成电池组的各模块等效SOC和SOH,最后计算整个电池组等效SOC和SOH,并据此判断蓄电池是否出现过放电现象。此种故障诊断方法可通过在线识别计算整个电池组等效SOC和SOH,从而实现对故障的实时诊断。
Description
技术领域
本发明涉及一种故障诊断方法,特别涉及一种适用于电动汽车集中/分布式的故障检测方法。
背景技术
电动汽车蓄电池组是由几十个甚至上百个单体电池或电池模块串联组成,电池使用中的一个突出问题就是各电池之间的不一致性。而电池组中性能差的单体电池直接影响到电池组的容量及剩余能量,并决定了整个电池组的使用性能和寿命。蓄电池荷电状态(SOC,state of charge)和健康状态(SOH,state of health)是体现单体电池和电池组工作状态和健康状态的重要参数。目前存在的问题包括:(1)SOC和SOH的定义仅对于单体电池,电池组SOC和SOH没有明确定义;(2)实验充放电数据同实车运行工况差别较大,利用实验数据估算蓄电池SOC和SOH值同实际存在较大偏差;(3)单体电池SOC和SOH无法准确反映电池组工作状态和健康状态。
仅通过电池组母线电压、电流和电池箱温度等参数很难发现单体电池的缓慢变化,包括单体电池本身的老化和因单体电池一致性问题带来的累积效应,无法检测单体电池及电池组实际容量。所以,需要对单体电池的SOC和SOH进行有效计算,现有计算方法及适用性见表1,计算所需参数包括单体电池的温度、电压、电流等参数。
表1
现有单体电池状态参数的检测方法主要分为集中式检测法、分布式检测法及集中/分布式检测法三种。电动汽车由于蓄电池配置数量大,更适于采用集中/分布式检测法:将几块甚至十几块单体电池形成检测模块,通过专用蓄电池检测IC完成单体电池电压及温度的检测,实现数据采集模块化、数据处理与均衡功能的本地化,减少数据通讯量,提高信号采集和处理的速度,并将少量模块参数通信给主ECU。
本发明即是针对采用集中/分布式检测系统的电池组,提供一种构建电池组等效状态参数的方法。
发明内容
本发明的目的,在于提供一种基于蓄电池SOC和SOH的故障诊断方法,其可通过在线识别计算整个电池组等效SOC和SOH,从而实现对故障的实时诊断。
为了达成上述目的,本发明的解决方案是:
一种基于蓄电池SOC和SOH的故障诊断方法,包括如下步骤:
(1)根据下式计算各个单体SOC和SOH;
式中:
Qc为电动汽车实际行驶工况下已放出容量,fk为当前行驶工况同第k种特征工况的工况相似度;
Qk_SOH为第k种特征工况下,在当前蓄电池健康状态SOH下所能输出的最大容量,k为自然数;
QI0为蓄电池初始状态在某种特征工况下输出的最大容量,而QI为当前蓄电池状态下在同种特征工况下所能输出的最大容量;
λ为故障指数,当单体电池出现故障,λ=1,否则λ=0:
SOC_n表示组成第m个电池模块的第n个单体电池的SOC,SOH_n表示组成第m个电池模块的第n个单体电池的SOH,m和n均为自然数;
(2)计算模块等效SOC和SOH;
根据步骤(1)计算得到组成各电池模块的每个单体电池SOC和SOH,然后判断所述集中/分布式系统采用耗散型均衡方法还是转移型均衡方法,如果采用耗散型均衡方法,采用下式计算模块等效SOC和SOH:
其中,SOC_m表示第m个电池模块的模块等效SOC,SOH_m表示第m个电池模块的模块等效SOH;
如果采用转移型均衡方法,采用下式计算模块等效SOC和SOH:
其中,表示第m个电池模块中所有单体电池的平均SOC值,min(SOH)表示第m个电池模块中单体电池的最小SOH值;
(3)计算电池组等效SOC和SOH;
根据步骤(2)计算得到组成电池组的各模块等效SOC和SOH,根据下式计算电动汽车整个电池组等效SOC和SOH:
其中,SOC表示电池组等效SOC,SOH表示等效SOH;
(4)根据步骤(3)计算得到的电池组等效SOC和SOH判断蓄电池是否出现过放电现象。
上述步骤(1)中,工况相似度fk的计算公式是:
其中,和σk值为第k特征工况特征参数,和σ值为当前工况特征参数,且和σ分别通过以下公式得到:
其中,Ii为采样电流,N为特征工况的种类数。
上述步骤(1)中,判断单体电池出现以下故障现象之一时,λ=1,否则λ=0:
(a)放电电压下降快、电压低,充电电压上升快、电压高,则电池容量变小;
(b)静置时电池端电压下降快,长期放置电压低,则自放电过大;
(c)放电时端电压下降很快,超出历史数据平均值,推断单元电池损坏;
(d)充电时电压偏高,放电时电压偏低,则该单体电池内阻过大;
(e)充电时电压极高,则蓄电池内部开路;
(f)电池自开始放电起,其电压就一直比别的电池略低,其放电平台性能正常,则电池可能充电不足;
(g)电池在放电过程中,某节单体电池温度比其他单体电池温度高3℃以上,则该电池内阻过大。
采用上述方案后,本发明的有益效果是,可以在线智能识别电池组等效SOC和单体电池SOH值,为电池管理系统和故障诊断系统提供重要参数,有利于其实时掌握电池运行状态,及时发现单体电池故障,实现对电池组工作状态和单体电池的有效监控,延长蓄电池使用寿命,保证电动汽车续驶里程。
附图说明
图1是本发明中电动汽车某行驶工况特性图;
图2是蓄电池SOC变化曲线图;
图3是蓄电池端电压与温度、SOC的关系示意图。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的技术方案进行详细说明。
蓄电池的荷电状态SOC用来反映电池的剩余容量状况,其数值上定义为电池剩余容量占电池容量的比值见公式(1),而蓄电池的SOH用以评价电池的健康状态,主要用来说明蓄电池使用过程中性能的不可逆损坏程度,见公式(2)。
式中:Qc为电池剩余的容量,QI为电池以额定电流I放电时所具有的容量,QI0为蓄电池的额定容量,单位Ah。
SOC和SOH的计算方法有两种:直接法和间接法,直接法是以公式(1)~(2)进行计算,在实际计算SOC过程中,QI通常以单体电池的额定容量代替,弊端是其无法准确反映蓄电池由于温度和健康状态SOH的不同带来的容量的变化,如电池老化、充放电次数等,同时也没有考虑放电电流对可用容量的影响,所以实际计算得到的SOC值无法实现对蓄电池剩余电量的正确说明;而SOH计算中,QI也无法在线按额定电流I放电进行检测计算;而间接计算法是利用蓄电池输出参数如电压、内阻等与SOC的关系进行间接计算,而内阻测量比较困难,比较适合于充放电结束时内阻较高场合,在电动汽车中很少应用这种方法来确定电池的荷电状态;而蓄电池端电压只能反映单体电池的相对荷电状态,不能用于动态的电池SOC估计,且无法直接反映单体电池之间的容量差异。
为了解决上述计算SOC和SOH时的问题,本案发明人提出利用车载电池实车运行历史数据计算单体电池SOC和SOH值并以此为基础计算模块等效SOC和SOH值的方法,以及以模块等效SOC和SOH值计算整车蓄电池组等效SOC和SOH值的方法。
a)单体电池SOC和SOH的计算方法
基于单体电池历史数据和实时测量状态参数,利用聚类分析方法构建多种特征行驶工况,提出工况相似度系数的概念。采用电量累积法计算SOC和SOH值,并利用工况相似度系数进行修正。具体方法如下:
①特征行驶工况构建:
式中:Ii为采样电流,一个存储周期内的平均电流值和采样电流值的标准偏差值σ值与已有特征工况差值其一超过10%,或者工况相似度fk低于90%,即定义为一种新特征工况,工况相似度定义见式(5)。
②工况相似度系数fk
和σ值为当前工况特征参数,和σk值为第k种特征工况下的特征参数。
③单体SOC计算方法
单体蓄电池SOC和SOH计算方法按照公式(6)和(7)。
式中:
Qc为电动汽车实际行驶工况下已放出容量,fk为当前行驶工况同最相近特征工况的工况相似度;
Qk_SOH为第k种特征工况下,在当前蓄电池健康状态SOH下所能输出的最大容量;
QI0为蓄电池初始状态在某种特征工况下输出的最大容量,而QI为当前蓄电池状态下在同种特征工况下所能输出的最大容量;
SOH_n≤0为故障情况,SOH_n>0为正常老化状态;
SOH值除了受蓄电池正常老化程度的影响外,同时也受可能故障的影响,定义λ为故障指数,只要单体电池出现以下故障现象之一,λ=1,否则λ=0:
(1)放电电压下降快、电压低,充电电压上升快、电压高,则电池容量变小;
(2)静置时电池端电压下降快,长期放置电压低,则自放电过大;
(3)放电时端电压下降很快,超出历史数据平均值,推断单元电池损坏;
(4)充电时电压偏高,放电时电压偏低,则该单体电池内阻过大;
(5)充电时电压极高,则蓄电池内部开路;
(6)电池自开始放电起,其电压就一直比别的电池略低,其放电平台性能正常,则电池可能充电不足;
(7)电池在放电过程中,某节单体电池温度比其他单体电池温度高3℃以上,则该电池内阻过大。
b)模块等效SOC和SOH计算方法
每个电池模块由多个单体电池串联组成,集中/分布式系统采用模块内均衡,耗散型均衡方法对于仅有少数单体SOC或端电压较低的来讲,造成能量的较大浪费,模块等效SOC等于单体最小SOC值,SOC和SOH计算见式(8);若采用转移型均衡方法虽然均衡速度较慢,但模块等效SOC相对高于采用耗散型均衡方法,模块等效SOC和SOH值计算见式(9)。
其中,表示第m个电池模块中所有单体电池的平均SOC值,min(SOH)表示第m个电池模块中单体电池的最小SOH值。
c)电池组等效SOC和SOH计算方法
基于模块等效SOC和SOH值计算电动汽车整个电池组等效SOC与SOH见式(10)。
记录蓄电池初始状态:新蓄电池组检测正常装车,充电完成SOC或端电压达到充电上边界,电动汽车正常行驶,记录各特征行驶工况,累计计算各特征行驶工况行驶时间、里程及已放电容量Qc,若连续行驶至蓄电池SOC或端电压至最低限值,则将Qc作为此行驶工况下蓄电池可输出容量QI,而不是以额定电流I输出对应对容量。
利用故障诊断系统建立的历史档案数据,主要涉及内容:
1)电动汽车蓄电池系统正常装车最初始数据记录(如出厂日期、标称容量、开路电压等)和使用的总Ah;
2)最近N个充放电周期内充电周期属于电压最高的次数和放电周期属于电压最低的次数;
3)最近N个周期内充电时温度升降数据和充电效率;
4)自放电时间间隔;
5)上一次诊断的健康程度(SOH)结果。
历史档案数据更新:
如果电池组中的某一个电池被撤换下来,则计算过程利用故障诊断系统对其的更新数据。对历史档案中的使用的目前SOH状态下,各特征工况下所能放出的最大容量为最近此工况N个测量周期所求平均值。利用诊断系统保存的历史数据,系统上电后,电池组数据采集系统会在电池组充放电过程中,每隔一定时间循环采集单体电池单体和电池模块的电压、电流和温度等信息,并利用存储由电流记录构建特征行驶工况。
放电终止的标准:蓄电池电池在放电过程中容易出现的问题是过放电。过放电是指在电池达到放电终止状态后,电池仍然继续放电。过放电会使电池容量降低,严重时会影响使用寿命。最简单的判断放电终止的方法就是设定放电终止电压,终止电压是人为设定的。一般小电流放电时,终止电压应规定得高些,而大电流放电时,终止电压应规定得低些。这是因为,小电流放电时,极板深处的活性物质本来反应己经比较充分,如再继续放电,容易生成不溶性化学物质,充电时不容易复原,有损于极板。如果大电流放电,放电曲线很陡,充电时容易复原,终止电压可以低一些。
一般放电时间在20小时以上,单体电压达到1.8V应中止放电;放电时间在2-20个小时,单体电压达到1.7V应中止放电;放电时间在2小时以内,单体电压达到1.6V应中止放电。
在实际的充放电过程中,不同温度、不同荷电状态(SOC值)下,端电压的值会不同,以某镍氢电池为例,端电压与温度和SOC的关系如图3所示。因此,可以通过得到的蓄电池组等效SOC值,判断蓄电池是否出现过放电现象。
在得到蓄电池组的等效SOC后,电池管理系统会进行如下故障诊断并提出保护控制策略:
(a)通过SOC值计算蓄电池组单体或总电压,当单体电压或总电压超过设计阈值(通常单体电压3.6V,总电压300V)时,电池管理系统会持续上报故障信号,整车接到故障警告3次以上(含),控制电机停止对电池回充,直至故障解除;
(b)通过SOC值计算蓄电池组单体或总电压,当单体电压或总电压低于设计阈值(通常单体电压2.5V,总电压240V)时,电池管理系统会持续上报故障信号,整车接到故障警告3次以上(含),整车控制停机,并提示司机停车充电;
(c)当SOC估计值超过设计阈值的95%时,电池管理系统会持续上报故障信号,整车接到故障警告3次以上(含),按照电池管理系统上传的最大充电电流的80%控制电机对电池回充,直至故障解除;
(d)当SOC估计值低于设计阈值的15%时,电池管理系统会持续上报故障信号,整车接到故障警告3次以上(含),按照电池管理系统上传的最大放电电流的80%控制电机输出,并提示司机停车充电。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于蓄电池SOC和SOH的故障诊断方法,针对采用集中/分布式系统的电池组,其特征在于包括如下步骤:
(1)根据下式计算各个单体SOC和SOH;
式中:
Qc为电动汽车实际行驶工况下已放出容量,fk为第k种特征工况下的工况相似度;
Qk_SOH为第k种特征工况下,在当前蓄电池健康状态SOH下所能输出的最大容量,k为自然数;
QI0为蓄电池初始状态在某种特征工况下输出的最大容量,而QI为当前蓄电池状态下在同种特征工况下所能输出的最大容量;
λ为故障指数,当单体电池出现故障,λ=1,否则λ=0:
SOC_n表示组成第m个电池模块的第n个单体电池的SOC,SOH_n表示组成第m个电池模块的第n个单体电池的SOH,m和n均为自然数;
(2)计算模块等效SOC和SOH;
根据步骤(1)计算得到组成各电池模块的每个单体电池SOC和SOH,然后判断所述集中/分布式系统采用耗散型均衡方法还是转移型均衡方法,如果采用耗散型均衡方法,采用下式计算模块等效SOC和SOH:
其中,SOC_m表示第m个电池模块的模块等效SOC,SOH_m表示第m个电池模块的模块等效SOH;
如果采用转移型均衡方法,采用下式计算模块等效SOC和SOH:
其中,表示第m个电池模块中所有单体电池的平均SOC值,min(SOH-n)表示第m个电池模块中单体电池的最小SOH值;
(3)计算电池组等效SOC和SOH;
根据步骤(2)计算得到组成电池组的各模块等效SOC和SOH,根据下式计算电动汽车整个电池组等效SOC和SOH:
其中,SOC表示电池组等效SOC,SOH表示电池组等效SOH;
(4)根据步骤(3)计算得到的电池组等效SOC和SOH判断蓄电池是否出现过放电现象。
2.如权利要求1所述的基于蓄电池SOC和SOH的故障诊断方法,其特征在于:所述步骤(1)中,工况相似度fk的计算公式是:
其中,和σk值为第k种特征工况特征参数,和σ值为当前工况特征参数,且和σ分别通过以下公式得到:
其中,Ii为采样电流,N为特征工况的种类数。
3.如权利要求1所述的基于蓄电池SOC和SOH的故障诊断方法,其特征在于:所述步骤(1)中,判断单体电池出现以下故障现象之一时,λ=1,否则λ=0:
(a)放电电压下降快、电压低,充电电压上升快、电压高,则电池容量变小;
(b)静置时电池端电压下降快,长期放置电压低,则自放电过大;
(c)放电时端电压下降很快,超出历史数据平均值,推断单元电池损坏;
(d)充电时电压偏高,放电时电压偏低,则该单体电池内阻过大;
(e)充电时电压极高,则蓄电池内部开路;
(f)电池自开始放电起,其电压就一直比别的电池略低,其放电平台性能正常,则电池可能充电不足;
(g)电池在放电过程中,某节单体电池温度比其他单体电池温度高3℃以上,则该电池内阻过大。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210205562.0A CN102749588B (zh) | 2012-06-20 | 2012-06-20 | 基于蓄电池soc和soh的故障诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210205562.0A CN102749588B (zh) | 2012-06-20 | 2012-06-20 | 基于蓄电池soc和soh的故障诊断方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102749588A CN102749588A (zh) | 2012-10-24 |
CN102749588B true CN102749588B (zh) | 2015-03-11 |
Family
ID=47029937
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210205562.0A Expired - Fee Related CN102749588B (zh) | 2012-06-20 | 2012-06-20 | 基于蓄电池soc和soh的故障诊断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102749588B (zh) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103884984B (zh) * | 2012-12-19 | 2017-06-20 | 北京创智信科科技股份有限公司 | 蓄电池故障信息的生成方法 |
CN104916875B (zh) * | 2015-04-21 | 2017-07-18 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种动力电池组故障诊断及维修方法 |
CN104991202B (zh) * | 2015-07-30 | 2018-02-09 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种多电池组合系统估算soc的方法及相关装置 |
CN107340475B (zh) * | 2016-04-29 | 2021-03-16 | 株式会社日立制作所 | 电池故障检测方法和电池故障检测装置 |
CN106959420B (zh) * | 2017-03-10 | 2019-04-09 | 南京航空航天大学 | 一种动力电池组soc和soh的自适应估计方法 |
CN107247234B (zh) * | 2017-05-10 | 2019-12-31 | 江苏大学 | 一种车用动力电池的soc实时在线估计方法及系统 |
CN106918789B (zh) * | 2017-05-10 | 2019-05-14 | 成都理工大学 | 一种soc-soh联合在线实时估计和在线修正方法 |
CN109991550B (zh) * | 2017-12-28 | 2022-07-05 | 中国电信股份有限公司 | 蓄电池性能检测方法、装置、系统和计算机可读存储介质 |
CN108646197B (zh) * | 2018-07-25 | 2020-08-07 | 清华大学 | 一种汽车电池电量状态动态监控方法 |
CN109557469B (zh) * | 2018-12-14 | 2020-10-13 | 广东电网有限责任公司 | 蓄电池核容数据分析方法及装置 |
CN112319228B (zh) * | 2020-11-05 | 2022-03-01 | 东风汽车集团有限公司 | 一种新能源车低压电源管理实现方法及平台 |
CN113567862A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-10-29 | 珠海朗尔电气有限公司 | 锂电池备电系统soh估算方法及装置 |
CN113900026A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-01-07 | 盐城工业职业技术学院 | 一种环艺割草机电池组荷电状态预估方法 |
CN114114057B (zh) * | 2021-10-28 | 2023-11-07 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种新能源电动汽车电池单体异常预估方法 |
CN116321240B (zh) * | 2023-05-25 | 2023-12-01 | 武汉一龙技术有限公司 | 一种通信基站远端油机发电监控系统 |
CN118068234A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 内蒙古中电储能技术有限公司 | 基于电池舱状态分析的接线异常监测方法及系统 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6646419B1 (en) * | 2002-05-15 | 2003-11-11 | General Motors Corporation | State of charge algorithm for lead-acid battery in a hybrid electric vehicle |
JP2004177373A (ja) * | 2002-11-29 | 2004-06-24 | Shin Kobe Electric Mach Co Ltd | 電池状態推定方法及びエンジン始動判定方法 |
FR2929410B1 (fr) * | 2008-03-28 | 2010-04-09 | Inst Francais Du Petrole | Methode pour estimer les caracteristiques non mesurables d'un systeme electrochimique |
JP4702859B2 (ja) * | 2008-04-11 | 2011-06-15 | 古河電気工業株式会社 | 蓄電池の状態検知方法 |
CN101813754B (zh) * | 2010-04-19 | 2012-09-05 | 清华大学 | 一种用于汽车起动照明型铅酸蓄电池的状态估算方法 |
KR20120008654A (ko) * | 2010-07-19 | 2012-02-01 | 정윤이 | 배터리 수명 계산방법 |
DE102010038646A1 (de) * | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Anordnung zum Abschätzen der Leistungsfähigkeit mindestens einer Batterieeinheit einer wiederaufladbaren Batterie |
CN102013529B (zh) * | 2010-09-16 | 2013-01-16 | 山东申普交通科技有限公司 | 集成于电动车仪表内车用动力电池组管理系统及控制方法 |
CN102253343B (zh) * | 2011-04-21 | 2013-04-03 | 北京世纪瑞尔技术股份有限公司 | 一种蓄电池的健康度与荷电状态的估算方法 |
CN102230953B (zh) * | 2011-06-20 | 2013-10-30 | 江南大学 | 蓄电池剩余容量及健康状况预测方法 |
CN102445663B (zh) * | 2011-09-28 | 2014-04-02 | 哈尔滨工业大学 | 一种电动汽车电池健康状态估算的方法 |
-
2012
- 2012-06-20 CN CN201210205562.0A patent/CN102749588B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102749588A (zh) | 2012-10-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102749588B (zh) | 基于蓄电池soc和soh的故障诊断方法 | |
CN105789716B (zh) | 一种广义电池管理系统 | |
CN103424710B (zh) | 用于监测电池组中的老化单体的性能变化的方法和系统 | |
CN106100022B (zh) | 主动均衡电池管理系统 | |
KR101547006B1 (ko) | 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법 | |
CN104391252B (zh) | 一种汽车铅酸蓄电池健康状态检测方法 | |
CN108515846B (zh) | 电动车电池管理系统与电动车电池管理方法 | |
KR101547005B1 (ko) | 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법 | |
CN104977537B (zh) | 电池soc的确定方法及使用该方法的电池管理系统 | |
US20160003917A1 (en) | Method and apparatus for estimating state of battery | |
CN103364736B (zh) | 一种锂离子电池组剩余可用容量rac的计算方法 | |
CN102347517B (zh) | 一种寿命状态自适应型soc估算方法及系统 | |
CN104360286B (zh) | 一种锂离子电池荷电状态估算修正方法 | |
CN103698713A (zh) | 一种锂离子电池健康状态评估方法 | |
CN105510832A (zh) | 使用老化补偿的电动车辆电池荷电状态监控 | |
CN105676135A (zh) | 一种特种工程车用动力铅酸电池剩余容量在线估算方法 | |
CN103969587A (zh) | 一种混合动力车用动力电池soc估算方法 | |
CN111025168A (zh) | 一种电池健康状态监控装置及电池荷电状态智能估算方法 | |
CN104237795A (zh) | 通过相同电压传感器测量多个电池单元的失衡探测 | |
CN101964018A (zh) | 一种电动车电池soc的估计方法 | |
CN104485474A (zh) | 一种基于一致性指标的纯电动汽车电池组匹配方法 | |
CN104166102A (zh) | 车用动力电池组的soc使用区间的判定方法 | |
CN107618397A (zh) | 电池管理系统 | |
CN107045104B (zh) | 一种钛酸锂电池容量的在线估计方法 | |
CN104237802A (zh) | 一种锂离子电池低温性能一致性的检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20150311 Termination date: 20170620 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |