CN104298793A

CN104298793A - 一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法

Info

Publication number: CN104298793A
Application number: CN201310297186.7A
Authority: CN
Inventors: 王勇
Original assignee: ZHEJIANG WANXIANG YINENG POWER BATTERY Co Ltd; Wanxiang Group Corp; Wanxiang Electric Vehicle Co Ltd
Current assignee: Wanxiang A123 Systems Asia Co Ltd
Priority date: 2013-07-16
Filing date: 2013-07-16
Publication date: 2015-01-21
Anticipated expiration: 2033-07-16
Also published as: CN104298793B

Abstract

本发明公开了一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，用于通过数学模型推算电池的电动势，避免了极限功率估值受电池的荷电状态精度的影响，它包括下述步骤：采用电池的Thevenin等效电路建立单体电池的极化电压模型和单体电池的端电压模型；根据HPPC实验测试计算出电池直流电阻R、极化参数Rp和τ，并通过SOC与温度建立对应关系；由当前采样的电压值U(t)和电流I(t)计算出当前的EMF(t)；根据Up(t)计算脉冲时间后的极化电压Up(t+dt)；根据EMF(t)和Up(t+dt)推算极限电流I和极I _；并与系统设计要求值Imax比较，选择较小的电流推算脉冲时间后的电压值U(t+dt);计算极限功率P和充电极限功率P _。

Description

一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法

技术领域

本发明涉及动力电池，尤其涉及一种用于对动力电池组极限功率的模型反推动态算法。

背景技术

动力电池是电动汽车的动力源，在车辆运行过程中，电池的功率随着行驶路况和驾驶员操作表现出很强的动态特征。准确评估动力电池在不同荷电状态充、放电功率极限能力，以实现最优的电池组与车辆动力性能之间的匹配，满足车辆的加速和爬坡性能，以及充分发挥电机再生制动能量回收功能，同时对于避免过充电、过放电现象发生，延长电池使用寿命都具有指导价值。

传统的方法虽然也是利用电池的Thevenin等效电路模型来估算极限功率值，但是在估算过程中存在以下缺陷：1）电池的电动势（EMF）是通过实验测试查表计算出的参数值，与电池荷电状态（SOC）和温度对应，在查表计算时受SOC精度的影响比较大；2)在电池组中，因电池一致性问题的存在，估算电池组极限功率时会提高误差，容易造成电池损坏；3）极化电压计算时没有考虑到脉冲过程中极化电压的变化，极限电流比较大，极化电压变化也较大，导致在估算极限功率时会提高误差，容易造成电池损坏。

公开日为2009年08月12日、公开号为CN101506677A的专利文献公开了这样的技术方案，一种与电池一起使用的电池控制模块，包括测量电池电压的电压测量模块和测量电池电流的电流测量模块，以及功率极限模块，功率极限模块与该电流和电压测量模块通信。在该技术方案中也采用了电池的Thevenin等效电路，但是在数据处理时存在下述不足，由于无法获得与极化电阻并联的等效电容数值而进行了省略，简单的利用极化电阻和电流进行极化电压的计算，因而会导致极化电压的计算结果有较大误差从而导致较大极限功率估算误差；计算过程忽略了迟滞电压的存在会加大推算误差；使用运行平均电压作为电池的电动势，进一步增加了极限功率估值误差等。

发明内容

本发明主要目的在于提供一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，通过数学模型推算电池的电动势，避免了极限功率估值受电池荷电状态精度的影响，从而使极限功率的估算误差减小，避免电动汽车的整车控制器在能量分配时的误处理，在保证电动汽车性能的同时有效的保护动力电池。

本发明针对现有技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的，一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，用于通过数学模型推算电池的电动势，进而计算出极限功率值，包括下述步骤：

A）采用电池的Thevenin等效电路建立单体电池的极化电压模型Up(t)=Up(t-dt)×exp(-dt/τ)+I(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ))和单体电池的端电压模型U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t)，其中，Up(t)是极化电压，Rp（t）是极化内阻，I（t）是电池的负载电流，R（t）是电池直流电阻，τ是极化时间常数，τ=Rp×C ，EMF（t）是电池的电动势，U(t)是电池的端电压，H(t)是迟滞电压；

B）根据HPPC实验测试计算出电池直流电阻R，根据所述极化电压模型拟合极化参数Rp和τ，并通过电池的荷电状态与温度建立对应关系；

C）由当前采样的电压值U(t)和电流I(t)，根据电池的端电压模型U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t)计算出当前的EMF(t)，在放电时EMF(t)= Vmin(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，充电时EMF(t)= Vmax(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，其中，Vmax(t)是实时采样的单体电池的最高电压，Vmin(t)是实时采样的单体电池的最低电压；

D）根据当前的极化电压由极化电压模型计算脉冲时间后的极化电压Up(t+dt)；

E）根据EMF(t)、极化电压Up(t+dt)和预知达到的规格电压推算放电极限电流I 和充电极限电流I，

其中，V是单体电池规格最低电压，V是单体电池规格最大电压；

F）将极限电流值I和I 与系统设计要求值Imax比较，并注意充电和放电规格值不同，选择较小的电流代入计算式，放电时

U(t+dt)=Vmin(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)+Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t) ，

充电时U(t+dt)=Vmax(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t) ，

推算脉冲时间后的电压值U(t+dt),如果 I或I小于Imax,则U(t+dt)=V_MIN或U(t+dt)=V_MAX, 否则I或I选取Imax计算出U(t+dt).

G）再利用推算好的极限电流和及U(t+dt)计算放电极限功率P和充电极限功率P，

P=Ns×Np* U(t+dt) ×I

其中，Ns是电池组串数，Np是电池组并数。

电池的Thevenin等效电路如图1所示，R是电池直流内阻，Rp是极化内阻，C是等效电容，Up是极化电压，EMF是电池的电动势， EMF=Uocv+H，Uocv是开路电压，分为充电开路电压（UocvChg）和放电开路电压（UocvDis），H是迟滞电压，U是端电压。

本发明的技术方案，同样采样图1所示的电池等效电路，并建立起电池放电和充电的过程中的动态数学模型：

Up(t)=Up(t-dt)×exp(-dt/τ)+I(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)) （1） U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t) （2）

模型（1）是电池的极化电压模型，模型（2）是电池的端电压模型。式中，Up(t)是极化电压，Rp（t）是极化内阻，I（t）是电池的负载电流，R（t）是电池直流电阻，τ是极化时间常数，τ=Rp×C ，EMF（t）是电池的电动势，U(t)是电池的端电压，H(t)是迟滞电压。

在模型（1）和模型（2）基础上：

依据HPPC实验测试并计算出直流内阻R，以拟合方式计算出相关极化参数Rp和τ，由τ=Rp×C计算出电容C，并通过SOC与温度建立对应关系；

由当前采样的电压值U(t)和电流I(t)，根据模型（2）计算出当前的EMF(t)，放电时EMF(t)= Vmin(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，充电时EMF(t)= Vmax(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，Vmax(t)是当前采样的单体电池的最高电压，Vmin(t)是当前采样的单体电池的最低电压。依据数学模型（2），由当前采样的电压值U(t)和电流I(t)计算出当前的EMF(t)，而不是直接根据SOC查表获得EMF(t)，这样就避免了SOC精度带来的EMF误差。计算时U(t)必须是单体最高及最低电压；

根据模型（1），假设当前的极限电流为Imax(t)，极化内阻和时间常数与前一个HPPC实验测试周期不变（因该脉冲周期充分短），则有

Up(t+dt)=Up(t)×exp(-dt/τ)+Imax(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)) ，从而根据当前的极化电压计算出脉冲时间后的极化电压Up(t+dt) ；

根据EMF(t)、极化电压Up(t+dt)和预知达到的规格电压推算放电极限电流I和充电极限电流I。由模型（2）可知，假设放电后电压达到最低V（规格电压），充电后电压达到最高V（规格电压），则

V=Vmin(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)+Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t)

及V=Vmax(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t) ，从而推导出

；

将极限电流值I和I 与系统设计要求值Imax比较，选择较小的电流代入计算式

U(t+dt)=Vmin(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)+Up(t)×exp(-dt/τ)+Imax(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t)

或U(t+dt)=Vmax(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t) ，

可推算脉冲时间后的电压值U(t+dt), 如果 I或I小于Imax,则U(t+dt)=V_MIN或U(t+dt)=V_MAX,否则取I或I取Imax计算出U(t+dt).

再利用推算好的极限电流和及U(t+dt)计算放电极限功率P和充电极限功率P，

P=Ns×Np* U(t+dt) ×I

其中，Ns是电池组串数，Np是电池组并数。由单体电池的极值参数，计算出电池组的峰值功率。

作为优选，A)中所述的迟滞电压H(t) =(UocvChg-UocvDis)/2，充电时为正值，放电时为负值，UocvChg是充电开路电压，UocvDis是放电开路电压。迟滞电压对电动势的计算有着明显的影响。迟滞电压需要相当长的时间比如24h以上时H值才会变为0。

作为优选，在计算放电极限功率时采用单体电池的当前最低电压Vmin(t)和单体电池规格的最低电压V，在计算充电极限功率时采用单体电池的当前最高电压Vmax(t)和单体电池规格的最高电压V。最低电压V是电池的固定不变参数，是规定的电池放电后所限制达到的最低电压，最高电压V是电池固定不变参数，是规定的充电后所限制达到的最高电压。

作为优选，单体电池是由若干单体电池构成的电池组中任意单体电池。

本发明带来的有益效果是，通过数学模型推算出EMF(t)，数值准确，解决了极限功率估值受SOC精度影响的问题，从而有效的减少极限功率的估算误差；引入电池组中最低和最高单体电压估算，使极限功率的计算精度更高，能更好反应电池系统实际功率状态；引入极化电压的变化处理，使极限功率的计算精度更高，能更好反应实际功率状态。使得本技术方案能够避免电动汽车的整车控制器在能量分配时的误处理，能够有效避免动力电池过充、过放电带来的安全事故、延长电池的使用寿命，减少了车辆售后成本。

附图说明

图1是电池的Thevenin等效电路图；

图2是本发明的一种流程图；

图3是本发明的一种放电极限功率验证效果图；

图4是本发明的一种充电极限功率验证效果图。

图中：Cur是工况中的电流值，Power是电池组的实时功率值，Pout是本算法中计算出来的实时极限放电功率值（10s脉冲），dPdis是(Pout-Power)的误差值，Pin是本算法中计算出来的实时极限充电功率值（10s脉冲），dPchg是(Pin-Power)的误差值,SOC是实时的荷电状态。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体说明。

实施例：如图1所示为电池（单体电池）的Thevenin等效电路。图中，R是电池直流内阻，Rp是极化内阻，τ=Rp×C是时间常数，Up是极化电压，EMF是电池的电动势，EMF=Uocv+H，Uocv是开路电压，分为充电开路电压（UocvChg）和放电开路电压（UocvDis），H是迟滞电压，U是电池的端电压。本实施例中在计算H(t)时，使用H(t) =(UocvChg-UocvDis)/2，充电时为正值，放电时为负值。

图2所示为流程图，基本步骤如下：

S100，根据电池的Thevenin等效电路建立极化电压模型和端电压模型。根据图1建立电池的放电、充电的动态极化电压数学模型和端电压数学模型：

Up(t)=Up(t-dt)×exp(-dt/τ)+I (t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ))

U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t)；

S101，根据HPPC实验测试计算出电池直流电阻R，根据极化电压模型拟合极化参数Rp和τ，通过SOC与温度建立对应关系。HPPC实验通过在允许的电压范围内，对电池进行脉冲放电和充电，根据放电、搁置和脉冲充电电压特性曲线计算出直流电阻R和极化阻抗与SOC函数关系及温度对应关系，使用极化电压模型拟合极化参数Rp和τ；

S102，根据当前的最低最高电压、电流、内阻和极化电压反推计算当前的EMF(t)。由当前采样的电压值U(t)和电流I(t)，根据单体电池的电压模型U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t)来计算EMF(t)，在放电时EMF(t)= Vmin(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，充电时EMF(t)= Vmax(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，式中Vmax(t)采用实时采样的单体电池的最高电压，Vmin(t)采用实时采样的单体电池的最低电压；

S103，根据当前的极化电压由极化电压模型计算脉冲时间后的极化电压Up(t+dt)。在极化电压模型Up(t)=Up(t-dt)×exp(-dt/τ)+I(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ))中，设当前的极限电流为I或I，极化内阻和时间常数不变，得出放电时

Up(t+dt)=Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)) 或充电时Up(t+dt)=Up(t)×exp(-dt/τ)+ I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ))从而根据当前的极化电压计算出脉冲时间后的极化电压Up(t+dt)；

S104，根据EMF(t)和极化电压推算极限电流I 、I 。设放电后电压达到最低V，充电后电压达到最高V，由端电压数学模型推导出

；

S105，将推算值 I或I与系统设计规格要求值Imax比较，选择较小的电流来推算脉冲时间后的电压值U(t+dt)。选择较小的电流代入计算式

或U(t+dt)=Vmax(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)Up(t)×exp(-dt/τ)+Imax(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t)

推算出脉冲时间后的电压值U(t+dt)；如果 I或I小于Imax,则U(t+dt)=V_MIN或U(t+dt)=V_MAX, 否则I或I取Imax计算出U(t+dt).

S106，再利用推算好的极限电流和及U(t+dt)计算放电极限功率P和充电极限功率P，

P=Ns×Np* U(t+dt) ×I

式中，Ns是电池组串数，Np是电池组并数。由单体电池的极值参数，计算出电池组的峰值功率。

图3所示为放电极限功率验证效果图。从图3可以看出，实际功率接近750w左右，误差在10w以内，精度效果<2%，为整车控制器的控制策略和电池保护提供了准确的预测数据。

图4所示为充电极限功率验证效果图。从图4可以看出，实时功率接近400w左右，误差在5w以内，精度也小于2%。为整车控制器的控制策略和电池保护提供了准确的预测数据。

Claims

1.一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，用于通过数学模型推算电池的电动势，进而计算出极限功率值，其特征在于包括下述步骤：

A）采用电池的Thevenin等效电路建立某时刻单体电池的极化电压模型Up(t)=Up(t-dt)×exp(-dt/τ)+I(t)×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ))和单体电池的端电压模型U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t)，其中，Up(t)是极化电压，Rp（t）是极化内阻，I（t）是电池的负载电流，R（t）是电池直流电阻，τ是极化时间常数，τ=Rp×C ，EMF（t）是电池的电动势，U(t)是电池的端电压，H(t)是迟滞电压；

B)根据HPPC实验测试计算出电池直流电阻R，根据所述极化电压模型拟合极化参数Rp和τ，并通过电池的荷电状态与温度建立对应关系；

C)由当前采样的电压值U(t)和电流I(t)，根据电池的端电压模型U(t)=EMF(t)-H(t)-Up(t)-R(t)×I(t)反推算出当前的EMF(t)，在放电时EMF(t)= Vmin(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，充电时EMF(t)= Vmax(t)+Up(t)+ R(t)×I(t)+H(t)，其中，Vmax(t)是实时采样的单体电池的最高电压，Vmin(t)是实时采样的单体电池的最低电压；

D)根据当前的极化电压由极化电压模型计算脉冲时间后的极化电压Up(t+dt)；

E)根据EMF(t)、极化电压Up(t+dt)和预知达到的规格电压推算放电极限电流I 和充电极限电流I，

其中，V是单体电池规格最低电压，V是单体电池规格最高电压；

F)将极限电流值I和I 与系统设计要求值Imax比较，选择较小的电流代入计算式,放电时

U(t+dt)=Vmin(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)+Up(t)×exp(-dt/τ)+I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t) ，

充电时U(t+dt)=Vmax(t)+H(t)+Up(t)+R(t)×I(t)-(H(t+dt)Up(t)×exp(-dt/τ)+I×Rp(t)×(1-exp(-dt/τ)))- I*R(t) ，

G)再利用推算好的极限电流和及U(t+dt)计算放电极限功率P和充电极限功率P，

P=Ns×Np*U(t+dt) ×I

P=Ns×Np* U(t+dt) ×I

其中，Ns是电池组串数，Np是电池组并数。

2.根据权利要求1所述一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，其特征在于：A)中所述的迟滞电压H(t) =(UocvChg-UocvDis)/2，充电时为正值，放电时为负值，UocvChg是充电开路电压，UocvDis是放电开路电压。

3.根据权利要求1所述一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，其特征在于：在计算放电极限功率时采用单体电池的当前最低电压Vmin(t)和单体电池规格的最低电压V，在计算充电极限功率时采用单体电池的当前最高电压Vmax(t)和单体电池规格的最高电压V。

4.根据权利要求1或3所述一种动力电池组极限功率的模型反推动态算法，其特征在于：所述单体电池是由若干单体电池构成的电池组中任意单体电池。