CN102944848B - 一种动力电池剩余电量实时评估方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及汽车动力电池技术领域，由于一般的电池管理系统都采用嵌入式系统来实现，系统资源稀缺，无法对动力电池剩余电量进行准确评估。本发明公开了一种动力电池剩余电量实时评估方法及其装置，数据采集终端的控制单元通过控制内部CAN接口与电池管理系统通信，采集电池组的电池数据，然后再由控制单元将采集的数据传送给GPRS模块，通过GPRS模块发送到GPRS无线网络，上位机通过GPRS无线网络接收数据，并利用扩展卡尔曼滤波算法对动力电池的数据进行处理，精确计算SOC值，最后再通过GPRS无线网络将计算出的SOC值发送给数据采集终端显示，从而达到对电动汽车动力电池剩余电量的实时精确评估。

Description

一种动力电池剩余电量实时评估方法及其装置

技术领域

本发明涉及汽车动力电池技术领域，特别涉及一种动力电池剩余电量实时评估方法及其装置。

背景技术

电池荷电状态SOC的精确估计是电池管理系统最基本、最重要的内容。SOC是指电池当前的剩余电量，也是体现电池状态的主要参数之一，它可以为整车控制策略提供判断依据。如果能够准确估计动力电池的SOC，那么在运行电池管理系统其他功能时就可以避免对动力电池造成损害，合理利用动力电池提供的电能，并有效控制及预测电动车续驶里程，最终达到延长电池组使用寿命的目的。

动力电池在电动汽车上的使用工况较为复杂和恶劣，特别是启动、提速时为大电流放电状态，电流变化波动十分剧烈。影响电池SOC的因素有很多，如充放电电流、温度、自放电、内阻等，电池的SOC和它的诸多影响因素之间是一种非常复杂的非线性关系，很难通过其内部的化学特性来判断电池的SOC，因此，如何利用电池可测参数数据来实现当前电池剩余电量的准确估算，一直以来是电动汽车电池管理系统的核心问题和急需解决的技术难点。目前，国内外动力电池SOC的估计方法主要有以下几种：

1、放电试验法

该方法使用恒定电流对电池进行连续放电直至电池端电压达到放电截止电压，电池剩余电量等于放电电流值与时间的乘积。这种方法经常在实验室使用，需要花费大量时间，无法做到SOC的实时估计。

2、开路电压法

开路电压法是按照电池在一定条件下开路电压与SOC值成数学比例关系的原理来估算SOC。在放电末期，开路电压估计SOC的效果较好。但是，当电池处于放电中期时，开路电压与SOC的数值对应关系并不十分明显，导致SOC估计误差较大。因此，开路电压法只能适用于电动汽车停车状态，不能动态地估算SOC值。

3、安时计量法

安时计量法是通过计算电池在充电或放电时的累积电量来估计电池的SOC，并根据温度、充放电倍率对SOC估计值进行补偿。在使用安时计量法估算SOC时，不准确的电流测量将增大SOC估计误差，经过长时间累积，该误差会变得越来越大；同时必须考虑电池效率系数，而解决电池效率系数问题必须通过大量实验数据建立温度影响系数和充放电倍率系数的经验公式。

发明内容

本发明提供一种动力电池剩余电量实时评估方法及其装置来克服现有技术中SOC无法实时评估和估算精度低的不足。

为达到上述目的，本发明采取以下的技术方案：

一种动力电池剩余电量实时评估方法，首先从电池管理系统中采集电池组的电压、电流和温度的可测数据，然后将采集到的电池数据无线传送给上位机，并由上位机软件通过扩展卡尔曼滤波算法对数据进行分析处理，最后将上位机软件计算出的SOC值无线发送并显示。

由于电动汽车动力电池组本身是一个复杂的非线性动态系统，电池荷电状态与充放电倍率、电池工作电压以及环境温度是成非线性变化关系的，所以采用扩展卡尔曼滤波算法对电池组实现SOC在线估计。

一种实现动力电池剩余电量实时评估方法的装置，包括数据采集终端和内嵌处理软件的上位机，数据采集终端包括控制单元，控制单元与GPRS模块、内部CAN接口对应通讯连接，GPRS模块通过GPRS无线网络与上位机通讯连接。上位机包括实时数据显示模块，用于显示电池的状态数据；智能算法处理模块，用于对采集的原始数据进行分析和处理以得到精确的SOC值；历史数据存储模块，用于对电池的历史使用信息进行存储。数据采集终端还包括遵循SAE J1939汽车标准总线协议的外部CAN接口。

数据采集终端的控制单元通过控制内部CAN接口与电池管理系统通信，从电池管理系统中采集电池组的原始数据，如单体电压、温度、电流等，然后再由控制单元将采集的数据传送给GPRS模块，通过GPRS模块发送到GPRS无线网络，上位机通过GPRS无线网络接收数据，并借助上位机软件强大的运算能力和丰富的系统资源，利用扩展卡尔曼滤波算法对动力电池的数据进行处理，精确计算SOC值，最后再通过GPRS无线网络将上位机软件计算出的SOC值发送给数据采集终端显示。数据采集终端还可以通过外部CAN接口根据SAE J1939汽车标准总线协议与整车控制器相连，从而达到对电动汽车动力电池剩余电量的实时精确评估。

本发明通过无线方式，将数据采集终端从电池管理系统中采集的电池数据传送给上位机监测软件，借助上位机强大的运算能力和丰富的系统资源，利用扩展卡尔曼滤波算法对动力电池的数据进行处理，从而有效提高SOC评估的精度，并有助于消除电磁干扰的影响。

附图说明

图1是本发明的原理框图；

图2是扩展卡尔曼滤波算法的模型框图；

图3是扩展卡尔曼滤波算法的计算流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明内容作进一步说明。

如图1所示，数据采集终端的控制单元通过控制内部CAN接口与电池管理系统通信，从电池管理系统中采集电池组的原始数据，如单体电压、温度、电流等，然后再由控制单元将采集的数据传送给GPRS模块，通过GPRS模块发送到GPRS无线网络，上位机通过GPRS无线网络接收数据，并借助上位机软件强大的运算能力和丰富的系统资源，利用扩展卡尔曼滤波算法对动力电池的数据进行处理，精确计算SOC值，最后再通过GPRS无线网络将上位机软件计算出的SOC值发送给数据采集终端显示。数据采集终端可以通过外部CAN接口根据SAE J1939汽车标准总线协议与整车控制器相连，从而达到对电动汽车动力电池剩余电量的实时精确评估。

如图2所示，系统状态空间模型表达式为：

状态方程：x_k+1=f(x_k,u_k)+w_k

输出方程：y_k=g(x_k,u_k)+v_k

式中：f(x_k,u_k)，g(x_k,u_k)分别为非线性状态转移函数和非线性测量函数；w_k是过程噪声变量，用来描述状态转移过程中的加性噪声及误差；v_k为观测噪声变量，用来描述系统输入量测量时产生的噪声和误差；

在本发明中，以电池的工作电流和温度作为系统激励，因为电流和温度的改变，将影响着电池其他各项参数的改变，包括电池SOC、电池电动势等。以电池电压为观测变量，因为电池两端的电压可被直接测量。而把那些在系统激励作用下，随时间改变的变量定为状态变量，如电池SOC、松弛动态效应和滞后效应等变量组成。为了方便计算，本发明采用离散时间卡尔曼滤波，其中用变量k来表示采样次数。在每个采样间隔中，算法利用测得的系统输入量和电池模型完成对状态变量和输出量的计算更新。

如图3所示，和标准卡尔曼滤波相比，扩展卡尔曼滤波首先通过系统状态空间模型将动力电池非线性系统进行线性化，然后再利用标准卡尔曼滤波算法的循环迭代过程对状态变量做算法最优估计。

卡尔曼滤波在每次采样间隔中都会对状态变量x_k和均方估计误差p_k做两次不同的估计。现以x_k为例，第一次预测估计值x_k ^-是在前次状态估计值x_k-1 ⁺的基础上，利用状态方程向后递推得到的。在观测数据Y_k测量结束前，该预测估计就已经完成了，以“-”作为上标。而第二次最优估计x_k ⁺只能在观测数据Y_k测量结束后才开始计算，以“+”作为上标。在获取了Y_k的数值后，x_k最优估计对预测估计结果x_k ^-、p_k ^-进行修正得到最终的系统估计值x_k ⁺、p_k ⁺。

卡尔曼滤波算法的具体操作步骤如下所示：

(1)状态变量x₀ ⁺、均方估计误差p₀ ⁺初始化

x₀ ⁺=E[x₀]

p₀ ⁺=E[(x₀-x₀ ⁺)(x₀-x₀ ⁺)^T]

由于状态变量是不可直接测量的，因此它们的初始值可通过开路电压法计算得到，会存在一定的估计误差。如果状态变量初始值误差很大，卡尔曼滤波器会按照最小均方差原则使最优估计值经过有限次迭代计算后收敛于状态真实值。

(2)状态变量x_k ^-、均方估计误差p_k ^-预测估计

${x_k}^{-}=f(x_{k-1}^{+},u_{k-1})$

$Y_k,p_k^{-}=A_{k-1}{p}_{k-1}^{+}{A}_{k-1}^T+D_w$

在稳定系统中，是收缩的，从而逐渐降低均方估计误差。D_w表示过程噪声w_k的方差，它会增加均方估计误差，并提高状态估计值的不稳定性。

(3)卡尔曼增益L_k计算

$L_k=p_k^{-}{C}_k^T{(C_k{p}_k^{-}{C}_k^T+D_v)}^{-1}$

式中：L_k表示卡尔曼增益，D_v为观测噪声v_k的方差。

(4)状态变量x_k ⁺、均方估计误差p_k ⁺最优估计

x_k ⁺=x_k ^-+L_k[Y_k-g(x_k ^-,u_k)]

$p_k^{+}=(1-L_k{C}_k)p_k^{-}$

当观测变量Y_k测量结束后，卡尔曼滤波会对状态变量、均方估计误差的预测估计值进行修正，得到状态变量、均方估计误差的最优估计值。扩展卡尔曼滤波具有很强的算法修正能力，首先采用开路电压法为电池组提供一个相对准确的SOC初始值，然后利用循环迭代算法对其进行修正和改善，这样既保证了电池SOC在线估计的准确性和可行性，而且也在很大程度上降低了电池管理系统的整体成本，使得最终SOC估计值变得更加有效、可靠。

Claims (4)

1.一种动力电池剩余电量实时评估方法，其特征在于：首先通过间接方式由CAN总线接口从电池管理系统中采集电池组的电压、电流和温度的可测数据，然后将采集到的电池数据无线传送给上位机，并由上位机软件通过扩展卡尔曼滤波算法对数据进行分析处理，最后将上位机软件计算出的SOC值无线发送并显示。

2.一种实现权利要求1所述动力电池剩余电量实时评估方法的装置，包括数据采集终端和内嵌处理软件的上位机，其特征在于：所述数据采集终端包括控制单元，所述控制单元与GPRS模块、内部CAN接口对应通讯连接，所述GPRS模块通过GPRS无线网络与上位机通讯连接。

3.如权利要求2所述的实现动力电池剩余电量实时评估方法的装置，其特征在于：所述上位机包括实时数据显示模块，用于显示电池的状态数据；智能算法处理模块，用于对采集的原始数据进行分析和处理以得到精确的SOC值；历史数据存储模块，用于对电池的历史使用信息进行存储。

4.如权利要求2或3所述的动力电池剩余电量实时评估方法，其特征在于：所述数据采集终端还包括遵循SAE J1939汽车标准总线协议的外部CAN接口。