CN104076284B - 电池荷电状态soc的跟踪方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种电池荷电状态SOC的跟踪方法及跟踪装置，所述电池荷电状态SOC的跟踪方法包括以下步骤：根据积分方法计算电池的第一SOC值；根据电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算电池的第二SOC值；分别对第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估以获得第三SOC值；根据第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据修正参数对第一SOC值进行修正。根据本发明的电池荷电状态SOC的跟踪方法及装置，可以更加准确地计算电池荷电状态SOC，方法简单、精确，装置结构简单。

Description

电池荷电状态SOC的跟踪方法和装置

技术领域

本发明涉及电池技术领域，特别涉及一种对电池荷电状态SOC的跟踪方法和装置。

背景技术

目前，对电池的荷电状态SOC进行计算常用的基本方法有：电流积分法和电压预估法等。其中，电流积分法是一种对电池在一段时间内的电量进行积分来获得电池的荷电状态SOC的方法，该方法的缺点是：存在电流积分累计误差，因而造成电池的荷电状态SOC不准确，并且电池容量衰减或一致性出现偏差，也导致电池荷电状态SOC不准确。电压预估法是在电池长时间静置条件下，建立一个反映电池工作时端电压、电流和电动势的关系模型，然后根据测量得到的电压和电流得到相应的电动势以利用电动势与SOC之间的关系曲线确定电池荷电状态SOC。该方法的缺点是：精度较低，特别是电池平台期电池荷电状态SOC偏差更大。

综上所述，现有技术的缺点是，计算电池荷电状态SOC不准确，精度低，偏差大。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种电池荷电状态SOC的跟踪方法，该跟踪方法可以更加准确地计算电池荷电状态SOC，方法简单、精确。

本发明的另一个目的在于提出一种电池荷电状态SOC的跟踪装置。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出一种电池荷电状态SOC的跟踪方法，该跟踪方法包括以下步骤：根据积分方法计算电池的第一SOC值；根据所述电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算所述电池的第二SOC值；分别对所述第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估以获得第三SOC值；根据所述第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据所述修正参数对所述第一SOC值进行修正。

根据本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪方法，通过综合电池的各类参数与电池SOC值的对应关系，进而通过可信度评估计算出电池的实际SOC值，提高了电池SOC值的准确度。通过修正参数对电池的电流进行修正，更加精确。另外，可以避免电池容量衰减及电流积分积累误差导致电池的SOC不准确，避免汽车SOC跳变问题。

在本发明的一个实施例中，根据安时积分方法计算所述电池的第一SOC值。

在本发明的一些实施例中，所述电流信息包括电流方向信息和电流大小信息。

在本发明的一些实施例中，根据神经网络算法计算所述第二SOC值。

在本发明的一些实施例中，所述修正参数通过以下公式获得：

为达到上述目的，本发明的第二方面实施例提出一种电池荷电状态SOC的跟踪装置，该跟踪装置包括：第一计算模块，用于根据积分方法计算电池的第一SOC值；第二计算模块，用于根据所述电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算所述电池的第二SOC值；评估模块，用于分别对所述第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估以获得第三SOC值；修正模块，用于根据所述第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据所述修正参数对所述第一SOC值进行修正。

根据本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪装置，通过第二计算模块综合电池的各类参数与电池SOC值的对应关系，进而通过评估模块评估计算出电池的实际SOC值，提高了电池SOC值的准确度。通过修正模块对第一SOC值进行修正，更加精确。

在本发明的一些实施例中，所述第一计算模块根据安时积分方法计算所述电池的第一SOC值。

在本发明的一些实施例中，所述第二计算模块还用于根据神经网络算法计算所述第二SOC值。

在本发明的一些实施例中，所述电流信息包括电流方向信息和电流大小信息。

在本发明的一些实施例中，所述修正模块还用于根据以下公式计算修正参数：

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的电池荷电状态SOC的跟踪方法的原理图；

图3为根据本发明的另一个实施例的电池内阻计算方法的流程图；以及

图4为根据本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪装置的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的可应用于性和/或其他材料的使用。另外，以下描述的第一特征在第二特征之“上”的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例，也可以包括另外的特征形成在第一和第二特征之间的实施例，这样第一和第二特征可能不是直接接触。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

参照下面的描述和附图，将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中，具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式，来表示实施本发明的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本发明的实施例的范围不受此限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的一种电池荷电状态SOC的跟踪方法。

如图1所示，本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪方法，包括以下步骤：

S101，根据积分方法计算电池的第一SOC值。

在本发明的一个实施例中，如图2所示，可以根据安时积分方法计算电池的第一SOC。具体地，输入电池的电流，并与电流的修正值KP进行运算，然后，对一段时间的电流进行积分，例如初始时刻为T0，初始时刻后的某一时刻为T1，T0至T1时间流经电池的电流为I（t）,则对电流I（t）进行积分，则T1时刻的电池荷电状态SOC等于T0时刻的电池荷电状态SOC加上电流I（t）的积分，在本实施例中，T1时刻的电池荷电状态SOC即为电池的第一SOC值。第一SOC值是可以通过显示仪器进行显示，用户可以直接观察到的值。

S102，根据电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算电池的第二SOC值。

电池的荷电状态SOC受多个因素的影响，例如电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度。如图2所示，在本发明的一个实施例中，可以根据神经网络算法计算电池的第二SOC值。神经网络算法可以对多维参数进行并行处理和计算、并进行分布式存储。具体地，输入多组电池的多维实验参数例如电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息，其中，电流信息可以包括电流方向信息和电流大小信息，作为神经网络的训练集，获得神经网络权值矩阵，进而确定上述多维参数与电池荷电状态SOC的映射函数。即言可以通过计算软件采用神经网络算法综合上述参数信息，得到电池参数例如电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息与电池荷电状态SOC的一个关系图，此关系图是一个非线性、多维的曲线。每一个电池荷电状态SOC对应于唯一的一组参数值。所以综合电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息，进而对应获得的多维的关系图，可以很快确定电池的荷电状态SOC即电池的第二SOC值。

S103，分别对第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估以获得第三SOC值。

如图2所示，由步骤S101和步骤S102分别获得电池的第一SOC值和第二SOC值之后，分析电池当前信息及历史信息，对第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估，评估出第一SOC与第二SOC可信度后，根据两个SOC值的可信度，以其中可信度较高的SOC值为主，另一个SOC值作为参考值，进行综合运算，从而获得第三SOC值。例如：若第一SOC值可信度大于95%，而第二SOC值小于95%，则可以把第一SOC值当作第三SOC值。

S104，根据第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据修正参数对第一SOC值进行修正。

步骤S103获得电池的第三SOC值后，将第一SOC值与第三SOC值进行比较，进而获得修正参数KP，在本发明的一个实施例中，修正参数KP可以通过以下公式获得：

然后，根据获得的修正参数KP对第一SOC值进行修正，实际上，是对步骤S101中的电流I（t）的积分值进行修正，可以使第一SOC值向第三SOC值趋近，可以避免电池SOC值跳变的问题，也可以避免由于电流积分累积误差造成电池的SOC值不准确，提高了电池SOC值的精确度。

需要说明的是，在步骤S102中计算电池的第二SOC值时，首先需要获得电池的多维实验参数例如电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息。其中电池电压、电池温度、电池电流信息可以直接测量获得，在本发明的一个实施例中，如图3所示，计算电池内阻的过程可以包括：

S301，在预设时间内多次测量电池的当前电流和当前最小电压。

在本发明的一个实施例中，例如在100ms定时器中做20次计数，前三次分别记录当前电流I1、I2、I3和当前最小电压V1、V2、V3，最小电压对应电池编号为Vnum1、Vnum2、Vnum3；最后三次分别记录电池的当前电流I4、I5、I6和当前最小电压V4、V5、V6，最小电压对应电池编号为Vnum4、Vnum5、Vnum6。

S302，判断当前最小电压是否恒相等。

具体地，例如判断前三次记录的最小电压和最后三次记录的电压是否恒等，即是否Vnum1==Vnum2==Vnum3==Vnum4==Vnum5==Vnum6。如果是，则进入步骤S303，否则进入步骤S304。

S303，判断记录的当前电流之差的绝对值是否在预设电流范围内。

具体地，例如判断步骤S301记录的前三次电池的当前电流之和与最后三次记录的电池的当前电流之和的差的绝对值是否在预设范围内，例如是否大于150A而小于300A。如果是，则进入步骤S305，否则进入步骤S304。

S304，重新计数。

S305，计算电池内阻值。

具体地，例如设电池的内阻值为DCIR1，则DCIR1=（︱（V1+V2+V3）-（V4+V5+V6）︱）/（︱（I1+I2+I3）-（I4+I5+I6）︱）。

S306，判断计算获得的电池内阻值是否在预设内阻范围内。

具体地，判断步骤S205计算的电池内阻DCIR1是否在预设内阻方位内，例如判断是否0.5mR<DCIR1<1.5mR，如果是，进入步骤S307，否则进入步骤S308。

S307，电池的内阻值等于计算值。

具体地，电池的实际内阻DCIR=DCIR1。

S308，电池的内阻值等于1mR。

综上所述，根据本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪方法，通过综合电池的各类参数与电池SOC值的对应关系，进而通过可信度评估计算出电池的实际SOC值，提高了电池SOC值的准确度。通过修正参数对电池的电流进行修正，更加精确。另外，可以避免电池容量衰减及电流积分积累误差导致电池的SOC不准确，避免汽车SOC跳变问题。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的一种电池荷电状态SOC的跟踪装置。

如图4所示，本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪装置包括：第一计算模块401、第二计算模块402、评估模块403和修正模块404。其中，第一计算模块401用于根据积分方法计算电池的第一SOC值。第二计算模块402用于根据电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算电池的第二SOC值，其中电流信息可以包括电流方向信息和电流大小信息。评估模块403用于分别对第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估以获得第三SOC值。修正模块404用于根据第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据修正参数对第一SOC值进行修正。

在本发明的一个实施例中，第一计算模块401可以根据安时积分方法计算电池的第一SOC。具体地，电池的电流输入到第一计算模块401，第一计算模块401将电流与电流的修正值KP进行相加，然后，对电流进行积分，例如初始时刻为T0，初始时刻后的某一时刻为T1，T0至T1时间流经电池的电流为I（t）,则第一计算模块401对电流I（t）进行积分，则T1时刻的电池荷电状态SOC等于T0时刻的电池荷电状态SOC加上电流I（t）的积分，其中T1时刻的电池荷电状态SOC即为第一计算模块401计算获得的电池第一SOC值。第一SOC值一般可以通过显示仪器进行显示，用户可以观察到。

同时，在本发明的一个实施例中，第二计算模块402可以根据神经网络算法计算电池的第二SOC值。具体地，多组电池的多维实验参数例如电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息输入到第二计算模块402，其中，电流信息可以包括电流方向信息和电流大小信息。第二计算模块402将输入的参数作为神经网络的训练集，获得神经网络权值矩阵，进而确定上述多维参数与电池荷电状态SOC的映射函数。即言第二计算模块402采用神经网络算法综合上述参数信息，得到电池参数例如电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息与电池荷电状态SOC的一个关系图，此关系图是一个非线性、多维的曲线。每一个电池荷电状态SOC对应于唯一的一组参数值。所以综合电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息，进而对应获得的多维的关系图，第二计算模块402可以很快确定电池的荷电状态SOC即电池的第二SOC值。

在第一计算模块401和第二计算模块402计算获得电池的第一SOC值和第二SOC值后，评估模块403对电池的第一SOC值和第二SOC值的可信度进行评估，并评估计算出电池的第三SOC值。评估模块403获得电池的第三SOC值后，修正模块404将第一SOC值与第三SOC值进行比较，在本发明的一个实施例中，修正模块404可以通过公式获得修正参数，并根据获得的修正参数对第一SOC值进行修正，实际上，是对第一计算模块401输入的电流I（t）的积分值进行修正，可以使第一SOC值向第三SOC值趋近，从而避免由于电流积分累积误差造成电池的SOC值不准确，提高了电池SOC值的精确度，另外，可以避免产生SOC值跳变的问题。

综上所述，根据本发明实施例的电池荷电状态SOC的跟踪装置，通过第二计算模块综合电池的各类参数与电池SOC值的对应关系，进而通过评估模块评估计算出电池的实际SOC值，提高了电池SOC值的准确度。通过修正模块对电池的电流进行修正，减少偏差，更加精确。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (10)

1.一种电池荷电状态SOC的跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据积分方法计算电池的第一SOC值；

根据所述电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算所述电池的第二SOC值；

分别对所述第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估，并以评估出的可信度高的SOC值作为主值，以评估出的可信度低的SOC值作为参考值来计算获得第三SOC值；以及

根据所述第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据所述修正参数对所述第一SOC值进行修正。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据安时积分方法计算所述电池的第一SOC值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电流信息包括电流方向信息和电流大小信息。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据神经网络算法计算所述第二SOC值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正参数通过以下公式获得：

6.一种电池荷电状态SOC的跟踪装置，其特征在于，包括：

第一计算模块，用于根据积分方法计算电池的第一SOC值；

第二计算模块，用于根据所述电池的电池电压、电池温度、电池内阻、电流信息和电化学浓度信息计算所述电池的第二SOC值；

评估模块，用于分别对所述第一SOC值和第二SOC值进行可信度评估，并以评估出的可信度高的SOC值作为主值，以评估出的可信度低的SOC值作为参考值来计算获得第三SOC值；以及

修正模块，用于根据所述第一SOC值和第三SOC值获得修正参数，并根据所述修正参数对所述第一SOC值进行修正。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一计算模块根据安时积分方法计算所述电池的第一SOC值。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二计算模块还用于根据神经网络算法计算所述第二SOC值。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述电流信息包括电流方向信息和电流大小信息。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述修正模块还用于根据以下公式计算修正参数：