CN106772097B - 一种利用充电机矫正soc的方法 - Google Patents

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Abstract

一种利用充电机矫正SOC的方法，对锂电池进行等效电路建模，采用二阶RC电路建立为等效电路模型，结合充电机，获得比较准确的充电结束后的电压响应曲线，根据二次指数项系数曲线拟合的方法辨识等效电路模型的电池参数，计算得到电池开路电压OCV，根据OCV‑SOC曲线，得SOC真实值，消除累积误差，矫正SOC的估计值。能够在每次充电时结合充电机对电池的SOC估计值进行矫正，消除了累积误差带来的影响，提高了SOC估计的精度，本方法简单可靠，易于实现，对于提高电池安全可靠性、提高电能利用率、延长电池寿命具有重要意义。

Description

一种利用充电机矫正SOC的方法
技术领域
本发明涉及动力电池管理领域，特别涉及一种利用充电机矫正SOC的方法。
背景技术
近年来，随着空气质量的日益恶化以及石油资源的渐趋匮乏，新能源汽车，尤其是纯电动汽车成为当今世界各大汽车公司的开发热点。动力电池组作为电动汽车的关键部件，动力电池SOC被用来直接反应电池的剩余电量，是整车控制系统制定最优能量管理策略的重要依据，动力电地SOC值的准确估计对于提高电池安全可靠性、提高电池能量利用率、延长电池寿命具有重要意义。目前，常用的SOC估计方法主要有开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法和神经网络法等。
开路电压法，根据OCV-SOC关系，单独使用到适用于电动汽车的驻车状态，不能在线、动态估算。通常，开路电压法用于为其它估计方法提供SOC的初始值。
安时积分方法的基本原理：安时积分法具有成本低、测量方便等优点，缺点为需要借助其它方法获得SOC初始值；电流测量精度对SOC估计精度具有决定性影响；积分过程的累积误差无法消除。
神经网络法具有良好的非线性映射能力，理论上动力电池的非线性特性能够较好的由神经网络映射，但其需要大量的数据进行训练，使用复杂，训练数据和训练方法对估计精度的影响较大。
卡尔曼滤波法(KF，KalmanFiltet)应用在线性系统中，核心思想是对动态系统的状态做出最小均方意义上的最优估计，卡尔曼滤波的优点在于误差纠正能力较强，不足在于估计精度对电池模型的准确性依赖较高。近年来在非统性系统中衍生出扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波等算法。
现有安时积分法SOC估计方法，累积误差较大。随着时间的增加，SOC估计值越发的不准确。矫正方法多采取两端SOC(100％与0％)矫正。矫正条件局限于将电池充满电，或者将电池彻底放完电。而电动汽车的电池充电，并不一定每次都会充电至100％或放电至0％。矫正方法单一且在实际使用过程中不一定会满足以上矫正条件，导致SOC的估计值不能及时有效的矫正。所以为了消除安时积分法的累积误差，需要一种能够及时消除安时积分法的累积误差的SOC矫正方法。
发明内容
本发明的目的在于结合充电机，在每次充电时对电动汽车锂电池进行SOC估计值的矫正，其方法简单可靠，易于实施，可大大降低SOC估计值累积误差的影响，提高SOC估计值的准确性。
为实现上述目的，本发明提供一种利用充电机矫正SOC的方法，对锂电池进行等效电路建模，采用二阶RC电路建立为等效电路模型，该等效电路模型包括依次串联的一电压源Voc、一内阻R以及两个时间常数不同的RC并联环路，两个RC并联环路分别是Rs和Cs并联组成的第一RC单元、Rp和Cp并联组成的第二RC单元，第一RC单元和第二RC单元也是串联；
包含以下步骤，
S1、利用充电机对电动汽车锂电池以恒流充电一段时间后停止充电并静置一段时间到电池电压稳定不变，其中以t0为开始充电的时刻、td为停止充电的时刻、tr为电池电压稳定不变的时刻，t0时刻的起始荷电状态为原有估计值SOC0，计算充电过程t0到td时间段中电池获得的电量ΔQ，计算t0到td时间段的荷电状态变量ΔSOC；
S2、获取电动汽车锂电池从t0到tr时间段内的电压响应曲线，系统按安时积分法估计td时刻的荷电状态SOC＝SOC0+ΔSOC；
S3、利用S2步骤中获取的电压响应曲线，进行曲线拟合，计算辨识出等效电路模型的Rs，Cs，Rp，Cp参数的值；
S4、根据S3步骤中的等效电路模型参数计算电池当前OCV值；
S5、根据S4步骤中的OCV值以及现有的OCV-SOC关系曲线，查得荷电状态的真实值SOC*；
S6、根据S5步骤中的SOC*矫正安时积分法估计值SOC。
进一步阐述方法，根据在S2步骤中获取的电压响应曲线，锂电池在td到tr时间段内发生电池内部欧姆电阻产生的压降消失过程以及电池的极化效应消失过程，以V0为td时刻的电压，V1为电池内部欧姆电阻产生的压降消失后的电压，计算出等效电路模型的内阻
Figure BDA0001215402610000031
其中，I是充电电流。
进一步阐述方法，电池的极化效应消失过程中的锂电池电压输出U(t)＝E+ae-ct+be-dt通过二次指数项系数拟合，计算辨识出等效电路模型Rs，Cs，Rp，Cp参数的值，其中a＝I·Rs，b＝I·Rp，
Figure BDA0001215402610000032
E为电压源Voc的电压。
进一步阐述方法，每次使用充电机充电一段时间结束后即可对电动汽车的锂电池SOC进行矫正，无需将锂电池充满或放至没电。
进一步阐述方法，由充电机给锂电池提供稳定的充电电流，以获取准确的充电电流以及充电一段时间结束后的电压响应曲线。
本发明有益效果在于能够在每次充电时结合充电机对电池的SOC估计值进行矫正，消除了累积误差带来的影响，提高了SOC估计的精度，本方法简单可靠，易于实现，对于提高电池安全可靠性、提高电能利用率、延长电池寿命具有重要意义。
附图说明
图1为t0到tr时间段的电压响应曲线图。
图2为等效电路模型的二阶RC电路示意图。
具体实施方式
参考附图1至附图2介绍本发明的具体实施方式。
如图2所示，一种利用充电机矫正SOC的方法，对锂电池进行等效电路建模，采用二阶RC电路建立为等效电路模型，该等效电路模型包括依次串联的一电压源Voc、一内阻R以及两个时间常数不同的RC并联环路，两个RC并联环路分别是Rs和Cs并联组成的第一RC单元、Rp和Cp并联组成的第二RC单元，第一RC单元和第二RC单元也是串联；
包含以下步骤，
S1、利用充电机对电动汽车锂电池以恒流充电一段时间后停止充电并静置一段时间到电池电压稳定不变，其中以t0为开始充电的时刻、td为停止充电的时刻、tr为电池电压稳定不变的时刻，t0时刻的起始荷电状态为原有估计值SOC0，计算充电过程t0到td时间段中电池获得的电量ΔQ，计算t0到td时间段的荷电状态变量ΔSOC；
S2、获取电动汽车锂电池从t0到tr时间段内的电压响应曲线，系统按安时积分法估计td时刻的荷电状态SOC＝SOC0+ΔSOC；
S3、利用S2步骤中获取的电压响应曲线，进行曲线拟合，计算辨识出等效电路模型的Rs，Cs，Rp，Cp参数的值；
S4、根据S3步骤中的等效电路模型参数计算电池当前OCV值；
S5、根据S4步骤中的OCV值以及现有的OCV-SOC关系曲线，查得荷电状态的真实值SOC*；
S6、根据S5步骤中的SOC*矫正安时积分法估计值SOC。
如图1所示，根据在S2步骤中获取的电压响应曲线，锂电池在td到tr时间段内发生电池内部欧姆电阻产生的压降消失过程以及电池的极化效应消失过程，以V0为td时刻的电压，V1为电池内部欧姆电阻产生的压降消失后的电压，V2为电池极化效应过程中在电流突变时电压快速变化后的电压，V3为tr时刻的电压。V0到V1这个过程是充电(td-t0)时间后由于电池内部欧姆电阻上产生的压降消失的过程，由此计算出等效电路模型的内阻
Figure BDA0001215402610000051
其中，I是充电电流。
Cs和Rs并联组成的第一RC单元的时间常数τs＝Rs·Cs较小，用于模拟电池在电流突变时电压快速变化的过程，即V1到V2的过程。Cp和Rp并联组成的第二RC单元的时间常数τp＝Rp·Cp较大，用于模拟电压缓慢变化的过程，即V2到V3的过程。电池在t0到tr期间先充电(td-t0)段时间，然后剩余时间(tr-td)处于静置状态，在此过程中两个RC并联环路的电压为：
Figure BDA0001215402610000052
Figure BDA0001215402610000053
电池的极化效应消失过程中的电池的电压输出
Figure BDA0001215402610000054
可以简化成U(t)＝E+ae-ct+be-dt，通过Matlab进行二次指数项系数拟合，求出d、b、c、d之后，其中a＝I·Rs，b＝I·Rp，
Figure BDA0001215402610000055
即
Figure BDA0001215402610000056
Figure BDA0001215402610000057
计算辨识出等效电路模型Rs，Cs，Rp，Cp参数的值，E为电压源Voc的电压。
每次使用充电机充电一段时间结束后即可对电动汽车的锂电池SOC进行矫正，无需将锂电池充满或放至没电。由充电机给锂电池提供稳定的充电电流，以获取准确的充电电流以及充电一段时间结束后的电压响应曲线；根据曲线拟合的方法计算辨识出电池等效电路模型当前的参数，计算得到电池开路电压OCV，根据OCV-SOC曲线，获得SOC真实值，消除累积误差，矫正SOC的估计值。
以上所述并非对本发明的技术范围作任何限制，凡依据本发明技术实质，对以上的实施例所作的任何修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明的技术方案的范围内。

Claims (3)

1.一种利用充电机矫正SOC的方法，其特征在于：对锂电池进行等效电路建模，采用二阶RC电路建立为等效电路模型，该等效电路模型包括依次串联的一电压源Voc、一内阻R以及两个时间常数不同的RC并联环路；每次使用充电机充电一段时间结束后即可对电动汽车的锂电池SOC进行矫正，无需将锂电池充满或放至没电；
包含以下步骤，
S1、利用充电机对电动汽车锂电池以恒流充电一段时间后停止充电并静置一段时间到电池电压稳定不变，其中以t0为开始充电的时刻、td为停止充电的时刻、tr为电池电压稳定不变的时刻，t0时刻的起始荷电状态为原有估计值SOC0，计算充电过程t0到td时间段中电池获得的电量△Q，计算t0到td时间段的荷电状态变量△SOC；
S2、获取电动汽车锂电池从t0到tr时间段内的电压响应曲线，系统按安时积分法估计td时刻的荷电状态SOC＝SOC0+△SOC；
S3、利用S2步骤中获取的电压响应曲线，进行曲线拟合，计算辨识出等效电路模型的Rs，Cs，Rp，Cp参数的值；
S4、根据S3步骤中的等效电路模型参数计算电池当前OCV值；
S5、根据S4步骤中的OCV值以及现有的OCV-SOC关系曲线，查得荷电状态的真实值SOC*；
S6、根据S5步骤中的SOC*矫正安时积分法估计值SOC。
2.根据权利要求1所述的一种利用充电机矫正SOC的方法，其特征在于，根据在S2步骤 中获取的电压响应曲线，锂电池在td到tr时间段内发生电池内部欧姆电阻产生的压降消失 过程以及电池的极化效应消失过程，以V0为td时刻的电压，V1为电池内部欧姆电阻产生的压 降消失后的电压，计算出等效电路模型的内阻
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，I是充电电流。
3.根据权利要求2所述的一种利用充电机矫正SOC的方法，其特征在于，电池的极化效 应消失过程中的锂电池电压输出U(t)＝E+ae-ct+be-dt通过二次指数项系数拟合，计算辨识 出等效电路模型Rs，Cs，Rp，Cp参数的值，其中a＝I·Rs，b＝I·Rp，
Figure 88478DEST_PATH_IMAGE002
E 为电压源Voc的电压。
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