CN105717455B - 电池组的电池单体soc和容量估计算法的选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电池组的电池单体SOC和容量估计算法精度选择的方法，包括以下步骤：结合电池单体的容量和SOC估计误差，计算电池组容量估计误差的大小，然后根据电池组的一致性的特点(容量之间差异和SOC之间差异)来估算电池单体的容量与电池组容量的比值的大小，计算出电池单体SOC和容量估计误差的范围，最后根据电池单体SOC和容量估计误差的范围选择电池单体SOC和容量估计算法。

Description

电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法

技术领域

本发明属于电池管理技术领域，具体涉及电池单体SOC和容量估计算法的选择方法。

背景技术

锂离子电池荷电状态(SOC,State of Charge)反映电池的剩余电量，健康状态(SOH,State of Health)反映电池的老化情况。电池组容量的大小关系到成组电池的能量密度和电动汽车的最大行驶里程，对于电池组容量进行估计是电池管理系统的重要功能之一。为了保证对电动汽车剩余行驶里程的估计，需要对电池组容量估计误差提出相应的要求。

现有技术中存在多种基于不同数学模型的电池单体的SOC和SOH的在线估计方法，能达到的精度各有不同，实现的难度也不相同。例如，比较常用的SOC估计方法包括加权融合算法、卡尔曼滤波算法以及不同类型的观测器等。对SOH的估计方法有电压微分法、内阻测量法以及容量增量法。通常估计方法达到的精度越高，实现难度越大，需要进行的计算越复杂，对电池管理系统的要求也越高。在实际应用中面临着对这些估计方法进行选择的问题。

发明内容

有鉴于此，确有必要提供一种电池单体SOC和容量估计算法的选择方法。

一种电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，包括如下步骤：

S1：建立电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差的关系；

S2：定义参数R_C为电池单体的容量与电池组容量的比值，根据电池组的一致性的特点，即容量之间差异和SOC之间差异，估算参数R_C的大小；

S3：根据步骤S1建立的关系及步骤S2估算的参数R_C的大小，对特定的电池组估计容量误差目标，计算电池单体SOC和容量估计误差的范围；以及

S4：根据该电池单体SOC和容量估计误差的范围选择电池单体SOC和容量估计算法。

本发明将电池组容量估计误差与电池单体的容量和SOC的估计误差建立定量关系，当电池管理系统给出一个需要的电池组估计容量误差目标，可以选择合适精度的电池单体容量估计方法和SOC估计方法。因此，本发明对电池管理系统的电池单体SOC和容量估计算法精度的选择是基于电池组容量估计误差的要求，从而避免了盲目提高估计算法精度，无必要的增加电池管理系统的复杂程度和运算量的问题，优化了电池管理系统的设计。

附图说明

图1为本发明实施例只考虑电池单体SOC估计误差的容量-电量散点图。

图2为本发明实施例只考虑电池单体容量估计误差的容量-电量散点图。

图3为本发明实施例考虑电池单体SOC和容量估计误差的容量-电量散点图。

图4为本发明实施例参数R_C与电池组SOC和容量分布的关系图。

图5为本发明实施例电池组容量估计误差、电池单体的容量和SOC的估计误差关系图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法作进一步的详细说明。

首选，对本发明说明书中涉及的一些名词进行解释。

本发明说明书中提到的“电量”(electric charge)是指电池在某一时刻具有的实际电量。

本发明说明书中提到的“容量”(capacity)是指电池在完全充电状态具有的实际电量，也就是电池能够存储的最大电量。

本发明说明书中提到的“荷电状态”(SOC)，代表的是电池使用一段时间或长期搁置不用后的电池所具有的电量与电池完全充电状态时具有的电量的比值，取值范围为0～1，当SOC＝0时表示电池放电完全，当SOC＝1时表示电池完全充满。

本发明说明书中提到的“健康状态”(SOH)代表的是电池实际容量与初始容量的比值。电池在出厂时的容量为初始容量，随着电池的不断使用，电池的实际容量会逐渐减少。

本发明实施例提供一种电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，包括如下步骤：

S1：建立电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差的关系；

S2：定义参数R_C为电池单体的容量与电池组容量的比值，根据电池组的一致性的特点，即容量之间差异和SOC之间差异，估算参数R_C的大小；

S3：根据步骤S1建立的关系及步骤S2估算的参数R_C的大小，对特定的电池组估计容量误差目标，计算电池单体SOC和容量估计误差的范围；以及

S4：根据该电池单体SOC和容量估计误差的范围选择电池单体SOC和容量估计算法。

该电池组优选为串联电池组。在理论上，由相同电池单体串联而成的串联电池组的容量等于电池单体的容量。但在实际应用中，组成电池组的各电池单体存在着不一致性，不同电池单体的容量和电量都会存在差异。因此，在相同时刻，不同电池单体的剩余放电电量不同。对电池组进行放电时，剩余放电电量最小的电池单体会最先达到放空电量状态，如果此时继续对电池组放电，就会出现电池单体过放的情形。下文将该剩余放电电量最小的电池单体的该剩余放电电量简称为“最小剩余放电电量”。所以，为避免过放情形，电池组可以放电的最大电量为该最小剩余放电电量。同样，由于电池单体存在不一致性，不同电池单体的剩余充电电量不同。对电池组进行充电时，剩余充电电量最小的电池单体会最先达到充满电量状态，如果此时继续对电池组充电，就会出现电池单体过充的情形。下文将该剩余充电电量最小的电池单体的该剩余充电电量简称为“最小剩余充电电量”。所以，为避免过充情形，电池组可以充电的最大电量为该最小剩余充电电量。

为避免由电池组中多个电池单体之间存在不一致性导致的某个电池单体的过充或过放情形，本发明实施例该电池组的容量是在标准环境温度下(25℃)，以电池单体容量标定电流，从电池组一节电池单体为充满电量状态(其他电池单体处在非过充状态)放电到一节电池单体为放空电量状态(其他电池单体处在非过放状态)这一过程中电池组释放的总电量。

因此该电池组容量即为该最小剩余放电电量和该最小剩余充电电量之和，即满足其中C_pack是电池组容量，n是 电池组的电池数目。SOC_i为组成电池组的各电池单体的SOC，C_i为组成电池组的各电池单体 的容量，SOC_i×C_i为各电池单体的剩余放电电量，即为该最小剩余放电 电量，(1-SOC_i)×C_i为各电池单体的剩余充电电量，即为该最小 剩余充电电量。

可以看到电池组容量是由两个极端电池单体(具有该最小剩余放电电量的电池单体，下文称为电池单体B)和具有最小剩余充电电量的电池单体(下文称为电池单体A))的容量和SOC确定的，而这两个电池单体的确定需要知道电池组所有电池单体的容量和SOC，也就是说，该电池组容量的估计需要基于所有电池单体的容量和SOC的估计。因此，该电池单体的容量和SOC估计误差与该电池组容量的估计误差之间存在关系。

在该步骤S1中，该电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差的关系通过下式建立。

该电池组容量绝对误差为：

电池组容量相对误差为：

其中，α％为电池单体SOC的绝对估计误差，β％为电池单体容量的相对估计误差。C_{A_est}为电池管理系统给出的电池单体A的容量，C_{B_est}为电池管理系统给出的电池单体B的容量。C_A为电池单体A的实际容量，C_B为电池单体B的实际容量。SOC_A为电池单体A的实际SOC，SOC_B为电池单体B的实际SOC，即C_A、C_B、SOC_A及SOC_B均为实际值。

下面对该电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差关系的建立过程进行说明：

(1)当电池单体容量估计准确，SOC存在估计误差时，这时电池管理系统给出的电池单体A和电池单体B的容量等于其真实值，分别为C_A和C_B。SOC的估计误差一般用绝对误差来表示，即α％，那么，电池单体A的SOC真实值SOC_A和电池单体B的SOC真实值SOC_B所在范围为：

SOC_A∈[SOC_{A_est}-α％,SOC_{A_est}+α％]；

SOC_B∈[SOC_{B_est}-α％,SOC_{B_est}+α％]。

其中，SOC_{A_est}为电池管理系统给出的电池单体A的SOC，SOC_{B_est}为电池管理系统给出的电池单体B的SOC。

所以，电池单体A的电量真实值Q_A和电池单体B的电量真实值Q_B所在范围为：

Q_A∈[C_A×(SOC_{A_est}-α％),C_A×(SOC_{A_est}+α％)]；

Q_B∈[C_B×(SOC_{B_est}-α％),C_B×(SOC_{B_est}+α％)]。

请参阅图1，在容量-电量散点图(C-Q图)中可以画出电池单体真实值的范围来分析电池组的容量，电池单体电量真实值是一个范围，电池单体在C-Q图中的可能状态值分布在一个线段上。表示两个极端单体的线段决定电池组真实值C_pack是处在一个平行四边形的范围。电池组的真实状态可能是平行四边形范围中的任意一点。

因此，C_pack∈[C_A×(1-SOC_{A_est}-α％)+C_B×(SOC_{B_est}-α％),C_A×(1-SOC_{A_est}+α％)+C_B×(SOC_{B_est}+α％)]，

在图1中可以看到，当电池单体容量为准确值，SOC为估计值时得到的电池组容量绝对误差为：

E_abs＝max|C_pack-C_{pack_est}|＝α％×(C_A+C_B)，

其中C_{pack_est}＝C_A×(1-SOC_{A_est})+C_B×SOC_{B_est}，为使用电池管理系统取得的参数得到的电池组容量估计值。

而电池组容量相对误差为：

其中C_pack＝C_A×(1-SOC_A)+C_B×SOC_B，为使用真实值计算得到的电池组容量真实值。

(2)当电池单体SOC估计准确，容量存在估计误差时，电池单体容量的估计误差对电池组状态估计产生单独的影响。这时电池管理系统给出的SOC即为电池单体A和电池单体B的SOC真实值，分别等于SOC_A,SOC_B。容量的估计误差一般用相对误差来表示，即β％。那么，电池单体A的容量真实值C_A和电池单体B的容量真实值C_B所在范围为：

所以，可以进而计算的到电池单体A的电量真实值Q_A和电池单体B的电量真实值Q_B所在范围为：

请参阅图2，在C-Q图中可以画出电池单体真实值的范围来分析电池组的容量，电池单体在C-Q图中表示为过等SOC线的线段。表示两个极端单体的线段决定电池组真实值是处在一个平行四边形的范围。电池组的真实状态可能是平行四边形范围中的任意一点。

因此，

在图2中可以看到，当电池单体SOC为准确值，得到的电池组容量绝对误差为

电池组容量相对误差为

(3)当电池单体容量及SOC均存在估计误差时，电池单体SOC的绝对估计误差为α％，电池单体容量的相对估计误差为β％。那么，电池单体A和电池单体B的容量真实值所在范围为：

所以，可以进而计算的到电池单体A和电池单体B的电量真实值所在范围为：

请参阅图3，在C-Q图中可以画出电池单体真实值的范围来分析电池组的容量，电池单体在C-Q图中表示为以等SOC线为腰的梯形。表示两个极端单体的梯形决定电池组真实值是处在一个平行四边形的范围。电池组的真实状态可能是平行四边形范围中的任意一点。可以得到，

在图3中可以看到，当电池单体容量及SOC均存在估计误差时，得到的电池组容量绝对误差为

电池组容量相对误差为

在该步骤S2中，可以定义参数R_C为两个极端单体的容量与电池组容量的比值，则有：

将参数R_C与体现电池组的一致性特点的参数(容量之间差异和SOC之间差异)建立关系：

上式可以看到，参数R_C和三个变量(SOC_A-SOC_B)，SOC_A相关。根据上述公式对SOC_A、SOC_A-SOC_B及为特定值的R_C计算结果如下表：

这里的实验数据只给出了电池组SOC差异10％的，代表的是均衡良好的电池组，具体的数据见表1。

请参见图4，上表数据可通过柱状图表示，当电池组的电量发生变化时，参数R_C的取值范围即为图中柱状的范围。图4中横坐标是四种电池组SOC分布，SOC差异是电池单体A和电池单体B的SOC之差(即SOC_A-SOC_B)，分别为0,10％,20％,40％,代表不同一致性的电池组。而容量差异是利用电池单体A和电池单体B的容量比来分析的，分别为1,0.9,0.8。电池组的SOC差异及容量差异可以通过离线测量或在线测量获得，也可以通过经验设定。在一个实施例中，认为电池容量为标称容量0.8时电池的寿命就到了，所以可以认为一批电池的容量最大差异为0.8，而对于均衡良好的电池组来说，SOC差异一般小于10％，则R_C小于2.5。

在该步骤S3中，根据步骤S2计算出参数R_C的大小，再结合步骤S1的电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差的关系可以得到

在上述实施例中，对于均衡良好的电池组，R_C小于2.5，有E_{_rel}≤2.5α％+β％。

请参阅图5，如果电池组容量估计误差要求精度，即E_{_rel}，在E％以内。那么单体的容量和SOC估计误差需要处于阴影范围内。

另外，当电池单体SOC估计准确，容量存在估计误差时，电池组容量相对误差为E_{_rel}＝β％。当电池单体容量估计准确，SOC存在估计误差时，电池组容量相对误差为E_{_rel}＝R_C×α％。

在该步骤S4中，由于现有技术中各种电池单体的SOC和SOH的在线估计方法能达到的精度是根据算法已知的，因此，对于容量相对误差为特定值的电池组，可以根据步骤S3的计算结果选择能够达到α％及β％的SOC和SOH的在线估计方法。

在一实施例中，目标电池组容量估计精度E％为6％。针对的是均衡良好的电池组，所以有R_C小于2.5。所以SOC和SOH估计误差α％及β％由式6％≤2.5α％+β％确定。当SOC和SOH估计误差分别为1.5％和2％满足要求。

根据1.5％的SOC估计误差要求采用卡尔曼滤波方法，其选用的等效电路模型是二阶RC模型。根据2％的SOH估计误差要求采用两点法，先估计得到两个不同时刻的SOC，然后利用两个时刻之间的电流的积分(即电量的变化量)，得到电池的容量，见下式，

其中，t代表时间，t_α和t_β为两个SOC不同时刻，优选地，t_α与t_β选取为SOC差距较大的两个时刻。I_cell代表电池的电流，可直接测得不同时间的电流数据。SOC(OCV(t_α))和SOC(OCV(t_β))分别为t_α和t_β时刻的SOC。

具体选用同一个电池组的两个不同的时刻T₁和T₂进行分析，两个极端单体的SOC估计和SOH估计结果与电池组容量估计误差结果见表1：

表1

从表格数据可以看出电池组的容量估计误差均小于6％。

另外，本领域技术人员还可以在本发明精神内做其他变化，这些依据本发明精神所做的变化，都应包含在本发明所要求保护的范围内。

Claims (6)

1.一种电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，包括如下步骤：

S1：建立电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计误差的关系；

S2：定义参数R_C为两个极端单体的容量与电池组容量的比值，所述两个极端单体为具有最小剩余放电电量的电池单体和具有最小剩余充电电量的电池单体，根据电池组的一致性的特点，即容量之间差异和SOC之间差异，估算参数R_C的大小；

S3：根据步骤S1建立的关系及步骤S2估算的参数R_C的大小，对特定的电池组估计容量误差目标，计算电池单体SOC和容量估计误差的范围；以及

S4：根据该电池单体SOC估计误差的范围选择电池单体SOC估计算法，根据该电池单体容量估计误差的范围选择电池单体容量估计算法。

2.如权利要求1所述的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，其特征在于，具有最小剩余放电电量的电池单体为电池单体B，具有最小剩余充电电量的电池单体为电池单体A，该电池单体的容量和SOC估计误差与电池组容量估计相对误差的关系为：

其中，α％为电池单体SOC的绝对估计误差，β％为电池单体容量的相对估计误差，C_{A_est}为电池管理系统估计得到的电池单体A的容量，C_{B_est}为电池管理系统估计得到的电池单体B的容量，C_pack是电池组容量。

3.如权利要求2所述的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，其特征在于，在该步骤S2中，该参数R_C满足：

其中C_pack是电池组容量，C_A为电池单体A的实际容量，C_B为电池单体B的实际容量，SOC_A为电池单体A的实际SOC，SOC_B为电池单体B的实际SOC。

4.如权利要求3所述的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，其特征在于，该R_C小于2.5。

5.如权利要求4所述的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，其特征在于，该电池单体SOC和容量估计误差的范围为E_{_rel}≤2.5α％+β％。

6.如权利要求1所述的电池组的电池单体SOC和容量估计算法的选择方法，其特征在于，该电池组为串联电池组。