CN103901354B - 一种电动汽车车载动力电池soc预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法,所述预测方法包括充电模式下SOC预测方法和放电模式下SOC预测方法。本发明提供的预测方法基于现有的开路电压法和安时积分法,通过对电池温度、电压、充放电电流进行曲线拟合以获取最佳电池模型,在实时估算SOC值中对充放电状态进行分支处理,利用已固化的电池模型,对电池当前的温度、电压、电流特征在模型库中搜寻对应的SOC值,并根据模型误差对SOC值进行修正,大大提高了估算精度。

Description

一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法
技术领域
[0001]本发明涉及电池管理技术领域,更具体地说,是涉及一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法。
背景技术
[0002]电池剩余容量又称电池的荷电状态(State of Charge;SOC),是电池状态的重要参数之一,为电动汽车整车的控制策略提供依据。精确估算当前电池剩余容量,保证SOC维持在合理的范围,防止过充或过放对电池造成损伤,为我们合理利用电池,提高电池使用寿命,降低维护成本提供了技术方向,如何准确又可靠地获得电池SOC值是电池管理系统最基本也是最重要的任务。
[0003]动力电池如铅酸动力电池、镍氢动力电池、锂离子动力电池等作为电动汽车的动力来源,在使用过程中,需要实时准确估算当前剩余容量(SOC)以便驾驶员准确掌握车辆续航里程,然而,在行车过程中,因路况和环境影响,动力电池所处的运行环境比较恶劣,对实时准确估算动力电池SOC产生了很大影响,SOC不能得到实时准确估算,因此无法预测电池自身的健康状态,使得电池不能得到有效保护,大大增加了电池损坏的可能。
[0004]目前,开路电压法和安时积分法是比较常见的SOC估算方法,其中,开路电压法简单易行,充电初期和末期效果良好,但由于要预计开路电压,因此电池需要静置足够长的时间,不能满足在线实时检测的需求,对此,安时积分法能够短时间内准确估算当前SOC值,通过将电池的充放电电流对时间进行积分运算,从而估算电池的动态SOC值,但因其电流“I”的计算总是存在误差,造成在计算过程中产生了一定的累积误差,使用一段时间后,不能准确反映当前实际的SOC值,给使用者造成错觉,当电池已经没有能量时,仍没有进行有效地提醒,随着电池长时间使用,累计误差会越来越大且安时积分法存在无法确定初始SOC的问题。
发明内容
[0005]本发明的目的是为了解决上述背景技术中所提到的问题,提供了一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法,该方法基于现有的开路电压法和安时积分法,通过对电池温度、电压、充放电电流进行曲线拟合以获取最佳电池模型,在实时估算SOC值中对充放电状态进行分支处理,利用已固化的电池模型,对电池当前的温度、电压、电流特征在模型库中搜寻对应的SOC值,并根据模型误差对SOC值进行修正,大大提高了估算精度。
[0006]为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
[0007] 一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法,所述预测方法包括充电模式下SOC预测方法和放电模式下SOC预测方法,所述充电模式下SOC预测方法包括步骤:
[0008] A、判断电池是否处于充电状态,若电池处于充电状态则进入步骤B,否则进入放电模式下SOC预测方法;
[0009] B、根据安时积分法对SOC值进行估算;
[0010] C、将步骤B得到的SOC值作为SOC更新值,SOC估算完成;
[0011 ]所述放电模式下SOC预测方法包括步骤:
[0012] a、对电池进行充放测试,取得电池在不同温度、不同放电电流下SOC值与电压的对应数据;
[0013] b、将步骤a取得的电池温度值、电流值、电压、SOC值进行曲线拟合以获取最佳的电池模型库;
[0014] C、根据电池管理系统实时获取的温度、电压、电流特征到步骤b中获得的电池模型库中搜寻对应的SOC值,定义该值为电压法估算的SOC值;
[0015] d、根据安时积分法计算当前的SOC值,定义该值为安时法估算的SOC值;
[0016] e、依照当前电池特性,刷新匹配模型库失误规则;
[0017] f、当前SOC值大于50%时,以电压法估算的SOC值为准,否则,以安时积分法估算的SOC值为准,SOC估算完成。
[0018] 进一步地,在步骤f中,对SOC值进行边界处理,当SOC值< 10 %时,系统重新学习容量。
[0019]进一步地,根据所述预测方法得到的SOC更新值的估算精度在5%以内。
[0020]进一步地,所述步骤a中的数据为大量实际测试得到的真实数据。
[0021]与现有技术相比,本发明的有益效果如下:本发明提供的电动汽车车载动力电池SOC预测方法基于现有的开路电压法和安时积分法,通过对电池温度、电压、充放电电流进行曲线拟合以获取最佳电池模型,在实时估算SOC值中对充放电状态进行分支处理,利用已固化的电池模型,对电池当前的温度、电压、电流特征在模型库中搜寻对应的SOC值,并根据模型误差对SOC值进行修正,大大提高了估算精度。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0025]结合图1所示的一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法,该预测方法包括充电模式下SOC预测方法和放电模式下SOC预测方法,该充电模式下SOC预测方法包括步骤:
[0026] A、判断电池是否处于充电状态,若电池处于充电状态则进入步骤B,否则进入放电模式下SOC预测方法;
[0027] B、根据安时积分法对SOC值进行估算;
[0028] C、将步骤B得到的SOC值作为SOC更新值,SOC估算完成;
[0029]该放电模式下SOC预测方法包括步骤:
[0030] a、对电池进行充放测试,取得电池在不同温度、不同放电电流下SOC值与电压的对应数据;
[0031 ] b、将步骤a取得的电池温度值、电流值、电压、SOC值进行曲线拟合以获取最佳的电池模型库;
[0032] C、根据电池管理系统实时获取的温度、电压、电流特征到步骤b中获得的电池模型库中搜寻对应的SOC值,定义该值为电压法估算的SOC值;
[0033] d、根据安时积分法计算当前的SOC值,定义该值为安时法估算的SOC值;
[0034] e、依照当前电池特性,刷新匹配模型库失误规则;
[0035] f、当前SOC值大于50%时,以电压法估算的SOC值为准,否则,以安时积分法估算的SOC值为准,SOC估算完成。
[0036] 在步骤f中,对SOC值进行边界处理,当SOC值< 10 %时,系统重新学习容量。
[0037]其中,步骤a中的数据为大量实际测试得到的真实数据。
[0038]根据本发明提供的预测方法得到的SOC更新值的估算精度在5%以内。
[0039]本发明提供了一种估算真实、精确的SOC预测方法,描述了电动汽车车载动力电池SOC值估算的解决方法,此方法基于现有的开路电压法和安时积分法,通过对电池温度、电压、充放电电流进行曲线拟合以获取最佳电池模型,建立电压法模型,在实时估算SOC值中对充放电状态进行分支处理,利用已固化的电池模型,对电池当前的温度、电压、电流特征在模型库中搜寻对应的SOC值,并根据模型误差对SOC值进行修正,将电压法和安时积分法结合起来,大大提高了估算精度,将估算精度控制在5%以内,有效防止电池过放电、过充电,准确估算当前soc,soc值真实、精度高,保证了电动汽车电池管理系统数据的准确性,也提高了电动汽车运行的稳定,解决了现有技术中开路电压法电池需要静置较长时间以及安时积分法累计误差大并且不能估算初始SOC的问题,同时,本发明还能够根据实际情况,对SOC值进行处理,使动力电池能够适应恶劣的运行环境,SOC值估算在合理的范围,以保障电池利用率高,工作稳定可靠。
[0040]以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种电动汽车车载动力电池SOC预测方法,其特征在于,所述预测方法包括充电模式下SOC预测方法和放电模式下SOC预测方法,所述充电模式下SOC预测方法包括步骤: A、判断电池是否处于充电状态,若电池处于充电状态则进入步骤B,否则进入放电模式下SOC预测方法; B、根据安时积分法对SOC值进行估算; C、将步骤B得到的SOC值作为SOC更新值,SOC估算完成; 所述放电模式下SOC预测方法包括步骤: a、对电池进行充放测试,取得电池在不同温度、不同放电电流下SOC值与电压的对应数据; b、将步骤a取得的电池温度值、电流值、电压、SOC值进行曲线拟合以获取最佳的电池模型库; c、根据电池管理系统实时获取的温度、电压、电流特征到步骤b中获得的电池模型库中搜寻对应的SOC值,定义该值为电压法估算的SOC值; d、根据安时积分法计算当前的SOC值,定义该值为安时法估算的SOC值; e、依照当前电池特性,刷新匹配模型库失误规则; f、当前SOC值大于50 %时,以电压法估算的SOC值为准,否则,以安时积分法估算的SOC值为准,SOC估算完成。
2.如权利要求1所述的电动汽车车载动力电池SOC预测方法,其特征在于,在步骤f中,对SOC值进行边界处理,当SOC值< 1 %时,系统重新学习容量。
3.如权利要求2所述的电动汽车车载动力电池SOC预测方法,其特征在于,根据所述预测方法得到的SOC更新值的估算精度在5%以内。
4.如权利要求1所述的电动汽车车载动力电池SOC预测方法,其特征在于,所述步骤a中的数据为大量实际测试得到的真实数据。
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