CN103728495B - 一种在线估算动力锂电池内阻的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种在线估算动力锂电池内阻的方法,所述方法为:汽车上电行驶,电池管理系统实时获取汽车工况;根据汽车行驶实时工况,选取与实车行驶工况相同或接近的电流变化曲线图;选取上述电流变化曲线图中的最大电流值I1和最小电流值I2;在汽车行驶放电过程中,当当前电流值等于最大电流值I1时,记录此时的电池电压值为最小电压值U2;当当前电流值等于最小电流值I2时,记录此时的电池电压值为最大电压值U1;利用如下公式测算出电池直流电阻R,R=(U1-U2)/(I1-I2)。与现有技术相比,本发明不需要辅助设备和外接其它测量设备,可在车辆行驶过程中在线估算出动力电池内阻值,提供的方法仅依据车辆行驶过程中实时的电池电压和电流数据,简单易行实用,容易推广和使用。

Description

一种在线估算动力锂电池内阻的方法
技术领域
本发明涉及一种汽车动力锂电池技术领域,具体地说是一种在线估算动力锂电池内阻的方法。
背景技术
电池内阻是电池最重要的特性参数之一,也是评价电池性能的重要指标之一,可评价电池的健康度,电池寿命估算,以及进行系统SOC估算,功率输出/输入能力等电池运行状态的重要参数,也可作为评估电池是否损坏或故障、电池的连接是否有问题的依据。电池管理系统的实际应用中非常必要在线估算出电池内阻实时值。
内阻的测试包括交流内阻与直流内阻。对于单体电池,一般以交流内阻来进行评价,即通常称为欧姆内阻。但对于大型电池组应用,如电动车用电源系统来说,由于测试设备和硬件平台等方面的限制,不能或不方便来直接进行在线交流内阻的测试,一般通过直流内阻来评价电池组的特性。直流内阻的测试原理是通过对电池或电池组施加较大的电流(充电或放电),持续较短时间,在电池内部还没有达到完全极化的情况下,根据施加电流前后电池的电压变化和施加的电流,计算电池的直流内阻。
目前对内阻估算大多数在理论阶段,实验室建模测试或车辆外加辅助设备进行内阻估算,但在电动汽车实车行驶过程中,由于测试设备和硬件平台等方面的限制,不能外加辅助设备或其它测试设备进行测量,而电流大小变化情况只能由电动车实际行驶工况决定,无法用实验室测量办法在线实时进行直流内阻估算,同时车辆在行车中也不能外加测量设备进行测量,所以无法在线实时估算出电池内阻。因此需要一种不需要辅助设备和测试设备可实时在线估算动力锂电池内阻的方法。
发明内容
针对上述现有技术,本发明要解决的技术问题是提供一种在线估算动力锂电池内阻的方法
为了解决上述问题,本发明的在线估算动力锂电池内阻的方法,所述方法为:
S1:汽车上电行驶,电池管理系统实时获取汽车工况;
S2:根据汽车行驶实时工况,选取与实车行驶工况相同或接近的电流变化曲线图;
S3:选取上述电流变化曲线图中的最大电流值I1和最小电流值I2;
S4:在汽车行驶放电过程中,当当前电流值等于最大电流值I1时,记录此时的电池电压值为最小电压值U2;当当前电流值等于最小电流值I2时,记录此时的电池电压值为最大电压值U1;
S5:利用如下公式测算出电池直流电阻R,R=(U1-U2)/(I1-I2)。
优选的,所述的电池电压值为单体电池的电压值或电池组的总电压值。
优选的,所述的电流变化曲线图是由模拟汽车行驶工况测试所得,并存储于电池管理系统的存储器中。
优选的,所述的最大电流值I1和最小电流值I2的电流流向相同。
与现有技术相比,本发明不需要辅助设备和外接其它测量设备,可在车辆行驶过程中实时在线估算出动力电池内阻值,提供的方法仅依据车辆行驶过程中实时的电池电压和电流数据,简单易行实用,容易推广和使用。
附图说明
图1 为本发明实施的在线估算动力锂电池内阻的方法流程图。
图2 为车辆突然加速减速工况的电流变化曲线。
具体实施方式
为了让本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明作进一步阐述。
本发明的具体实施方式如图1所示,一种在线估算动力锂电池内阻的方法,所述方法为:
S1:汽车上电行驶,电池管理系统实时获取汽车工况;
S2:根据汽车行驶实时工况,选取与实车行驶工况相同或接近的电流变化曲线图;
本实施例中,以车辆突然加速减速工况为例,该工况下的电流变化曲线图如图2所示,该电流变化曲线图是由模拟汽车行驶工况测试所得,并存储于电池管理系统的存储器中。
S3:选取上述电流变化曲线图中的最大电流值I1和最小电流值I2;
本实施例中,将从图2所示的车辆突然加速减速工况的电流变化曲线中选取最大电流值I1为1.2C和最小电流值I2为0C,如图2中所示的P1点和P2点,即最大电流值I1为60A和最小电流值I2为0A。
其中,这样选取目标电流值是由于两次测量电流I差值越大,电压差值就越大,电流电压的测量误差对内阻R计算误差影响就越小。实际实用中,电流相反电压跳动较大,不容易稳定,电压测量误差大,取电流方向相同时的两次测量值,充电电流一般较小,放电电流较大,所以取放电状态两次电压电流测量值。
S4:在汽车行驶放电过程中,当当前电流值等于最大电流值I1时,记录此时的电池电压值为最小电压值U2;当当前电流值等于最小电流值I2时,记录此时的电池电压值为最大电压值U1;
S5:利用如下公式测算出电池直流电阻R,R=(U1-U2)/(I1-I2)。
在本实施例中,实时精确记录两次电流和单体电压值,就可在线估算出当前环境状态下单体电池直流内阻,如下表
电池1 电池2 电池3 电池4 电池5 电池6 电池7 电池8
I=0A时电压(伏) 3.536 3.607 3.776 3.765 3.727 3.681 3.671 3.774
I=60A时电压(伏) 3.505 3.572 3.741 3.735 3.694 3.657 3.647 3.744
直流内阻(毫欧) 0.517 0.583 0.583 0.5 0.55 0.4 0.4 0.5
如需要估算电池组的直流内阻则实时精确测量总电压和电流值。
以上所述为本发明的较佳实施方式,并非对本发明作任何形式上的限制。需要说明的是,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种在线估算动力锂电池内阻的方法,其特征在于,所述方法为:
S1:汽车上电行驶,电池管理系统实时获取汽车工况;
S2:根据汽车行驶实时工况,选取与实车行驶工况相同或接近的电流变化曲线图;
S3:选取上述电流变化曲线图中的最大电流值I1和最小电流值I2;
S4:在汽车行驶放电过程中,当当前电流值等于最大电流值I1时,记录此时的电池电压值为最小电压值U2;当当前电流值等于最小电流值I2时,记录此时的电池电压值为最大电压值U1;
S5:利用如下公式测算出电池直流电阻R,R=(U1-U2)/(I1-I2);
所述的电池电压值为单体电池的电压值或电池组的总电压值,估算电池组的直流内阻则实时精确测量总电压和电流值;
所述的电流变化曲线图是由模拟汽车行驶工况测试所得,并存储于电池管理系统的存储器中。
2.根据权利要求1所述的在线估算动力锂电池内阻的方法,其特征在于,所述的最大电流值I1和最小电流值I2的电流流向相同。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105093113B (zh) * 2014-05-22 2018-03-23 上海汽车集团股份有限公司 汽车行进过程中蓄电池内阻的测量
CN105891603A (zh) * 2014-12-12 2016-08-24 广西大学 基于充电器的测量电池直流内阻的方法
CN104865446B (zh) * 2015-05-12 2018-04-06 江苏固德威电源科技股份有限公司 光伏并网逆变器交流输出线路阻抗在线检测方法
CN108982969A (zh) * 2017-06-01 2018-12-11 重庆无线绿洲通信技术有限公司 一种车用电池内阻测量方法及装置
CN110187182B (zh) * 2019-06-29 2022-07-15 潍柴动力股份有限公司 一种监测方法及装置
CN110728056A (zh) * 2019-10-14 2020-01-24 合肥国轩高科动力能源有限公司 一种锂离子电池充放电的最大电流仿真测试方法
CN112748350A (zh) * 2019-10-29 2021-05-04 南京德朔实业有限公司 一种电池包的故障判断方法、故障检测系统和电池包
CN111665450B (zh) * 2020-05-26 2022-11-08 上海电享信息科技有限公司 动力电池内阻计算方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1265495C (zh) * 2002-10-11 2006-07-19 北京有色金属研究总院 一种二次电池的分选方法
CN101349713B (zh) * 2007-07-20 2011-07-13 奇瑞汽车股份有限公司 混合动力汽车电池内阻检测方法
JP4499810B2 (ja) * 2008-05-28 2010-07-07 株式会社日本自動車部品総合研究所 車載バッテリの状態推定装置
CN101339214B (zh) * 2008-08-19 2010-11-17 河北天翼科贸发展有限公司 蓄电池内阻测量方法
DE102009054546A1 (de) * 2009-12-11 2011-06-16 Robert Bosch Gmbh Ermittlung des Innenwiderstands einer Batteriezelle einer Traktionsbatterie, die mit einem steuerbaren Motor/Generator verbunden ist
JP5558941B2 (ja) * 2010-06-30 2014-07-23 三洋電機株式会社 電池の内部抵抗の検出方法
CN102156265B (zh) * 2011-03-16 2013-07-17 深圳市派司德科技有限公司 一种电池健康状态测试装置及其方法
CN102520255B (zh) * 2011-12-02 2014-04-02 惠州市亿能电子有限公司 一种电动汽车电池组直流电阻测算方法
JP6119402B2 (ja) * 2012-05-29 2017-04-26 株式会社Gsユアサ 内部抵抗推定装置及び内部抵抗推定方法
CN203287504U (zh) * 2013-06-14 2013-11-13 厦门金龙联合汽车工业有限公司 一种模拟工况条件下电池性能的测试装置

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