CN107656210A - 一种估算电池电量状态的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种估算电池电量状态的方法，包括以下步骤：(1)将被测电池按照规定的方式充满电；(2)以恒定的电流进行放电，生成电池的不同使用次数的放电曲线数据库；(3)将电池按照规定的方式再次充满电；(4)以恒定的电流进行放电；(5)根据电池的放电曲线计算电池的并采用以下公式来计算SOC： 式中，a为指数函数占整个数学模型的比重，b为拟合后段电压下降的变化率，c为电池放电曲线直线段的斜率，d为直线段的延长线和y轴的相交点的纵坐标，为规范化后的电压，为规范化后的电量。本发明估算电池电量状态的方法，能够更精确得对电池电量进行计算，计算方式更为简单。

Description

一种估算电池电量状态的方法
技术领域
本发明涉及一种估算电池电量状态的方法。
背景技术
锂离子电池是电池行业中前景最看好的技术之一，由于其功率密度高，电压高，循环寿命长，自放电低，无记忆效应和环境无害化的优点，锂离子电池现在便携式个人电脑和手机广泛应用。全球锂离子电池市场在过去十年中一直在迅速增长，此外，到2020年，新兴的纯电动汽车(EV)电池甚至将达到今天整个锂离子电池市场的三倍。由于锂离子电池技术大量参与在人们的日常生活中，并将在未来扮演更重要的角色，其安全问题应引起更多关注，如过充电，过放电，电压不平衡和热失控等的问题。
作为主要参数之一，电量状态(SOC)通常用于呈现电池的可用容量，而SOC的估算亦成为电化学研究的重要分支。SOC的精确估算可以防止过充电，过放电和电压不平衡，以确保电池在最佳区域工作。否则，这些不正确的充放电状态可能会导致电池不可逆转地损坏。基于SOC的控制策略不仅可以延长电池的循环寿命，而且可以将其性能提高到更高的水平。以EV为例，模糊再生制动策略可以根据电池SOC，电池温度等多个参数设计提升电动汽车的节能性能。
各研究团队已经提出了越来越多的方法提高SOC估计精度的算法，包括人工神经网络，卡尔曼滤波及其扩展等。可是，因为电池的充电/放电过程确实非常复杂，涉及在非常紧凑的聚集体内的无限微小的颗粒的电子和质量输送，使电池的电量状态至今都不能准确被测量出来。
发明内容
基于以上不足，本发明要解决的技术问题是提供一种估算电池电量状态的方法，能够更为精确得对电池电量进行计算，并且计算方式更为简单。
为了解决以上技术问题，本发明采用了以下技术方案：
一种估算电池电量状态的方法，包括以下步骤：
(1)将被测电池按照规定的方式充满电；
(2)以恒定的电流进行放电，生成电池的不同使用次数的放电曲线数据库；
(3)将电池按照规定的方式再次充满电；
(4)以恒定的电流进行放电；
(5)根据电池的放电曲线计算电池的并采用以下公式来计算SOC：
式中，a为指数函数占整个数学模型的比重，b为拟合后段电压下降的变化率，c为电池放电曲线直线段的斜率，d为直线段的延长线和y轴的相交点的纵坐标，为电池规范化后的电压，为电池规范化后的电量。
所述根据电池的放电曲线计算电池的具体为将所测电池的放电曲线与数据库中的放电曲线相匹配，得到最佳匹配曲线，并得到电池的值。
所述匹配的方式包括将放电曲线与数据库中已知放电次数的放电曲线的拟合参数a、b、c和d进行比较。
通过ANN方法得到最佳匹配曲线。
在所述步骤(5)之前还有通过库伦计数估算初始放电阶段的SOC的步骤。
采用以上技术方案，本发明取得了以下技术效果：
(1)本发明提供的估算电池电量状态的方法，采用具有指数函数和线性项的数学模型拟合锂离子电池的性能曲线，能够更加精确得测量SOC；防止电池过冲电、过放电和电压不平衡，确保电池在最佳区域工作。
附图说明
图1为在第100次0.5C充放电循环下，3个电池的放电曲线；
图2为在第100次0.5C充放电循环下，不同数学模型的实验结果的误差比较。
具体实施方式
如图1和图2所示，本发明提供了一种估算电池电量状态的方法，包括以下步骤：
(1)将被测电池按照规定的方式充满电；
(2)以恒定的电流进行放电，生成电池的不同使用次数的放电曲线数据库，如图1所示；图中，所显示的电量和电压都是规范化后的值；
规范化后的电量，
规范化后的电压，
可看出电池的放电曲线由三段组成，包括最初由于极化导致电压的初始下降，然后是电压随着放电进行的线性下降，最后是由于扩散屏障引起的急速下降，直至到达正常使用范围的电压下限；
(3)将电池按照规定的方式再次充满电；
(4)以恒定的电流进行放电，通过库伦计数估算初始放电阶段的SOC；
(5)根据电池的放电曲线计算电池的具体为将所测电池的放电曲线与数据库中的放电曲线相匹配，得到最佳匹配曲线，并得到电池的值；匹配的方式包括将放电曲线与数据库中已知放电次数的放电曲线的拟合参数a、b、c和d进行比较，通过ANN方法得到最佳匹配曲线；并采用以下公式来计算SOC：
式中，a为指数函数占整个数学模型的比重，b为拟合后段电压下降的变化率，c为电池放电曲线直线段的斜率，d为直线段的延长线和y轴的相交点的纵坐标，为电池规范化后的电压，为电池规范化后的电量。
当需要简单的经验模型时，常常使用多项式，多项式拟合的主要优点包括对于不太复杂的数据的合理灵活性，这意味着拟合过程简单；主要的缺点是高次数的多项式的拟合可能会变得不稳定，使拟合结果不具代表性。此外，任何次数的多项式可以在数据范围内提供良好的拟合，但会大大偏离该范围。因此，在本发明的数学模型内的线性项只用于拟合电池的性能曲线为直线时的表现；指数函数用作拟合电池在最后的扩散屏障阶段，电池性能曲线的急剧变化。采用此模型，不仅可以简化拟合过程，而且可以减小计算误差，提高SOC估算的精确度。表一为采用不同模型进行对比试验得到的误差，在表一中，采用指数与线性相结合的模型，可以大大减小测量误差，提高SOC估算的精确度。
表一
该数学模型进一步将SOC数据与电池的SOH相关联，由此用户可以确定某一特定的已经经历过已知循环数量的电池的SOC。
最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，但是凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种估算电池电量状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)将被测电池按照规定的方式充满电；
(2)以恒定的电流进行放电，生成电池的不同使用次数的放电曲线数据库；
(3)将电池按照规定的方式再次充满电；
(4)以恒定的电流进行放电；
(5)根据电池的放电曲线计算电池的并采用以下公式来计算SOC：
式中，a为指数函数占整个数学模型的比重，b为拟合后段电压下降的变化率，c为电池放电曲线直线段的斜率，d为直线段的延长线和y轴的相交点的纵坐标，为电池规范化后的电压，为电池规范化后的电量。
2.根据权利要求1所述的估算电池电量状态的方法，其特征在于：所述根据电池的放电曲线计算电池的具体为将所测电池的放电曲线与数据库中的放电曲线相匹配，得到最佳匹配曲线，并得到电池的值。
3.根据权利要求2所述的估算电池电量状态的方法，其特征在于：所述匹配的方式包括将放电曲线与数据库中已知放电次数的放电曲线的拟合参数a、b、c和d进行比较。
4.根据权利要求3所述的估算电池电量状态的方法，其特征在于：通过ANN方法得到最佳匹配曲线。
5.根据权利要求1所述的估算电池电量状态的方法，其特征在于：在所述步骤(5)之前还有通过库伦计数估算初始放电阶段的SOC的步骤。
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