CN108693483A - 一种电池包荷电状态的计算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电池包荷电状态的计算方法及系统,包括以下步骤:输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算的输入信号;通过电池模型进行计算出每节电池的模型端电压值;通过获取电池的模型端电压值与实际端电压值进行比较,获取SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出值;并计算单体电芯SOC的最大值和最小值;根据单体电芯SOC的最大值和最小值,计算出电池包的SOC值。本发明通过电池模型,并根据不同温度和SOC误差进行计算出SOC校正系数,实时校正获得所有电芯SOC;并通过电池包所有电芯SOC值,计算获取电池包的SOC值。本发明可以避免电池包SOC出现跳变,提高电池包SOC值的计算精度。
Description
技术领域
本发明涉及新能源及人工智能领域,尤其涉及到一种电池包荷电状态 的计算方法及系统
背景技术
电动汽车的电池包荷电状态估算一直是电动汽车关键技术中的难题。 电池在使用过程中存在的一致性差的问题,这对电池包荷电状态估算增加 了难度。因此,电池包荷电状态估算需要考虑每节电芯的荷电状态。
现有计算SOC的方法主要针对单体电芯进行估算,很少对于电池包的 SOC计算方法进行设计。
发明内容
本发明的目的在于,解决电动汽车的电池包荷电状态估算存在的难题, 基于所有单体电芯SOC,估算出电池包SOC。本发明可以计算出每节电池的 SOC,为电池的准确诊断提供依据。
为实现上述目的,一方面,本发明提供了一种电池包荷电状态的计算方 法,包括以下步骤:
输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算的输入信号;通过电 池模型进行计算出每节电池的模型端电压值;通过获取电池的模型端电压值 与实际端电压值进行比较,获取SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出 值;并计算单体电芯SOC的最大值和最小值;根据单体电芯SOC的最大值和 最小值,计算出电池包的SOC值。所述单体电池电压、电流和温度通过传感 器采集。
在一个优选的实施例中,每节电池的模型端电压值通过以下公式(1)计 算:
模型端电压Model_Voltage=Voltage(ocv)+Current*Res;(1)
其中Res为电池内阻,Voltage(ocv)为电芯OCV电压;
在一个优选的实施例中,SOC校正系数通过以下公式(2)-公式(5)计 算:
Voltage_Error=Cell_Voltage-Model_Voltage;(2)
Soc_Factor=f(Voltage_Error,Temperature);(3)
Delta_Soc=Current*Sample_Time/Cell_Capacity;(4)
Cell_Soc(k+1)=Cell_Soc(k)+Soc_Factor*Delta_Soc;(5)
其中,Cell_Voltage采集到的电芯端电压;Soc_Factor为Soc的校正系 数,该值与电压估算误差Voltage_Error和电芯温度Temperature相关;
Current为采集到的电芯电流;Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
在一个优选的实施例中,电池包的SOC值通过以下公式(6)计算:
Pack_Soc=Min_Soc*Cell_Capacity/((100%-Max_Soc)*
Cell_Capacity+Min_Soc*Cell_Capacity);(6)
其中,Pack_Soc为电池包Soc,Max_Soc为最高值,Min_Soc为最低值, Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
另一方面,本发明提供了一种电池包荷电状态的计算系统,包括:
第一计算模块,用于输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算 的输入信号;
第二计算模块,用于通过电池模型进行计算出每节电池的模型端电压值;
第三计算模块,用于通过获取电池的模型端电压值与实际端电压值进行 比较,获取SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出值;并计算单体电芯 SOC的最大值和最小值;
第四计算模块,用于根据单体电芯SOC的最大值和最小值,计算出电池 包的SOC值。
本发明通过电池模型,并根据不同温度和SOC误差进行计算出SOC校 正系数,实时校正获得所有电芯SOC;并通过电池包所有电芯SOC值,计 算获取电池包的SOC值。同以往SOC算法相比,本发明计算出每节电池SOC, 并进行了实时校正,避免电池包SOC出现跳变,提高了电池包SOC值的计 算精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种电池包荷电状态的计算方法流程示意图;
图2为电池模型结构示意图;
图3为本发明实施例提供的一种电池包荷电状态的计算系统结构示意图。
其中,图2中的R为电芯内阻,U1为电芯端电压,U∝为电芯OCV电 压。
具体实施方式
通过以下结合附图以举例方式对本发明的实施方式进行详细描述后,本发 明的其他特征、特点和优点将会更加明显。
图1为本发明实施例提供的一种电池包荷电状态的计算方法流程示意图。 如图1所示,电池包荷电状态的计算方法,包括以下步骤:
步骤一,输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算的输入信号。 单体电池电压、电流和温度通过传感器采集。
步骤二,通过电池模型(如图2所示)进行计算出每节电池的模型端电 压值;
作为本发明实施例的一各改进,每节电池的模型端电压值通过以下公式 (1)计算:
模型端电压Model_Voltage=Voltage(ocv)+Current*Res;(1)
其中Res为电池内阻,Voltage(ocv)为电芯OCV电压;
步骤三,通过获取电池的模型端电压值与实际端电压值进行比较,获取 SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出值;并计算单体电芯SOC的最大值 和最小值;
作为本发明实施例的一各改进,SOC校正系数通过以下公式(2)-公式(5) 计算:
Voltage_Error=Cell_Voltage-Model_Voltage;(2)
Soc_Factor=f(Voltage_Error,Temperature);(3)
Delta_Soc=Current*Sample_Time/Cell_Capacity;(4)
Cell_Soc(k+1)=Cell_Soc(k)+Soc_Factor*Delta_Soc;(5)
其中,Cell_Voltage采集到的电芯端电压;Soc_Factor为Soc的校正系 数,该值与电压估算误差Voltage_Error和电芯温度Temperature相关;
Current为采集到的电芯电流;Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
步骤四,根据单体电芯SOC的最大值和最小值,计算出电池包的SOC值。
作为本发明实施例的一各改进,电池包的SOC值通过以下公式(6)计算:
Pack_Soc=Min_Soc*Cell_Capacity/((100%-Max_Soc)*
Cell_Capacity+Min_Soc*Cell_Capacity);(6)
其中,Pack_Soc为电池包Soc,Max_Soc为最高值,Min_Soc为最低值, Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
本发明实施例提供的一种电池包荷电状态的计算方法,通过电池模型, 并根据不同温度和SOC误差进行计算出SOC校正系数,实时校正获得所有 电芯SOC;并通过电池包所有电芯SOC值,计算获取电池包的SOC值。同 以往SOC算法相比,本发明计算出每节电池SOC,并进行了实时校正,避 免电池包SOC出现跳变,提高了电池包SOC值的计算精度。
相应地本发明实施例还提供了一种电池包荷电状态的计算系统。
图3为本发明实施例提供的一种电池包荷电状态的计算系统结构示意图。 如图3所示,电池包荷电状态的计算系统包括第一计算模块201、第二计算模 块202、第三计算模块203和第四计算模块204。
第一计算模块,用于输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算 的输入信号。
第二计算模块,用于通过电池模型进行计算出每节电池的模型端电压值。
第三计算模块,用于通过获取电池的模型端电压值与实际端电压值进行 比较,获取SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出值;并计算单体电芯 SOC的最大值和最小值。
第四计算模块,用于根据单体电芯SOC的最大值和最小值,计算出电池 包的SOC值。
需要说明的是,上述实施例仅用来说明本发明的结构及其工作效果,而 并不用作限制本发明的保护范围。本领域内的普通技术人员在不违背本发明 思路及结构的情况下对上述实施例进行的调整或优化,仍应视作为本发明权 利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种电池包荷电状态的计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算的输入信号;
通过电池模型进行计算出每节电池的模型端电压值;
通过获取电池的模型端电压值与实际端电压值进行比较,获取SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出值;并计算单体电芯SOC的最大值和最小值;
根据单体电芯SOC的最大值和最小值,计算出电池包的SOC值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述单体电池电压、电流和温度通过传感器采集。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述每节电池的模型端电压值通过以下公式(1)计算:
模型端电压Model_Voltage=Voltage(ocv)+Current*Res; (1)
其中Res为电池内阻,Voltage(ocv)为电芯OCV电压。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述SOC校正系数通过以下公式(2)-公式(5)计算:
Voltage_Error=Cell_Voltage-Model_Voltage; (2)
Soc_Factor=f(Voltage_Error,Temperature); (3)
Delta_Soc=Current*Sample_Time/Cell_Capacity; (4)
Cell_Soc(k+1)=Cell_Soc(k)+Soc_Factor*Delta_Soc; (5)
其中,Cell_Voltage采集到的电芯端电压;Soc_Factor为Soc的校正系数,该值与电压估算误差Voltage_Error和电芯温度Temperature相关;Current为采集到的电芯电流;Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述电池包的SOC值通过以下公式(6)计算:
Pack_Soc=Min_Soc*Cell_Capacity/((100%-Max_Soc)* Cell_Capacity+Min_Soc*Cell_Capacity);
其中,Pack_Soc为电池包Soc,Max_Soc为最高值,Min_Soc为最低值,Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
6.一种电池包荷电状态的计算系统,其特征在于,包括:
第一计算模块,用于输入对应单体电池电压、电流和温度作为SOC计算的输入信号;
第二计算模块,用于通过电池模型进行计算出每节电池的模型端电压值;
第三计算模块,用于通过获取电池的模型端电压值与实际端电压值进行比较,获取SOC校正系数,进而获得每节电芯SOC输出值;并计算单体电芯SOC的最大值和最小值;
第四计算模块,用于根据单体电芯SOC的最大值和最小值,计算出电池包的SOC值。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述单体电池电压、电流和温度通过传感器采集。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述每节电池的模型端电压值通过以下公式(1)计算:
模型端电压Model_Voltage=Voltage(ocv)+Current*Res; (1)
其中Res为电池内阻,Voltage(ocv)为电芯OCV电压。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述SOC校正系数通过以下公式(2)-公式(5)计算:
Voltage_Error=Cell_Voltage-Model_Voltage; (2)
Soc_Factor=f(Voltage_Error,Temperature); (3)
Delta_Soc=Current*Sample_Time/Cell_Capacity; (4)
Cell_Soc(k+1)=Cell_Soc(k)+Soc_Factor*Delta_Soc; (5)
其中,Cell_Voltage采集到的电芯端电压;Soc_Factor为Soc的校正系数,该值与电压估算误差Voltage_Error和电芯温度Temperature相关;Current为采集到的电芯电流;Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
10.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述电池包的SOC值通过以下公式(6)计算:
Pack_Soc=Min_Soc*Cell_Capacity/((100%-Max_Soc)*Cell_Capacity+Min_Soc*Cell_Capacity);
其中,Pack_Soc为电池包Soc,Max_Soc为最高值,Min_Soc为最低值,Cell_Capacity为电芯的最大可用容量。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109655756A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-19 | 东莞钜威动力技术有限公司 | Soc估算方法、电池管理系统及可读存储介质 |
CN109991545A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-09 | 深圳猛犸电动科技有限公司 | 一种电池包电量检测方法、装置及终端设备 |
CN109991554A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-09 | 深圳猛犸电动科技有限公司 | 一种电池电量检测方法、装置及终端设备 |
CN111650520A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-09-11 | 摩登汽车有限公司 | 电池组soc的估算方法 |
CN112666475A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-04-16 | 东风汽车集团有限公司 | 一种电动车的电池组的荷电状态估算方法 |
WO2023044873A1 (zh) * | 2021-09-26 | 2023-03-30 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 确定显示荷电状态的方法、装置及电池管理芯片 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102540083A (zh) * | 2010-10-13 | 2012-07-04 | 三星Sdi株式会社 | 估计电池荷电状态的电池管理系统和方法 |
CN103935260A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-07-23 | 山东大学 | 一种基于电池安全保护的电池管理方法 |
CN104142477A (zh) * | 2013-05-08 | 2014-11-12 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 固态浓度模型结合经验等效电路模型的蓄电池状态估计器 |
CN105574224A (zh) * | 2014-11-07 | 2016-05-11 | 北京普莱德新能源电池科技有限公司 | 一种电池系统荷电状态估算方法 |
CN106526495A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-03-22 | 深圳市沃特玛电池有限公司 | 电池包soc估算方法以及电池包soc估算系统 |
CN107748336A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-02 | 清华大学 | 锂离子电池的荷电状态在线估计方法及系统 |
-
2018
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102540083A (zh) * | 2010-10-13 | 2012-07-04 | 三星Sdi株式会社 | 估计电池荷电状态的电池管理系统和方法 |
CN104142477A (zh) * | 2013-05-08 | 2014-11-12 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 固态浓度模型结合经验等效电路模型的蓄电池状态估计器 |
CN103935260A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-07-23 | 山东大学 | 一种基于电池安全保护的电池管理方法 |
CN105574224A (zh) * | 2014-11-07 | 2016-05-11 | 北京普莱德新能源电池科技有限公司 | 一种电池系统荷电状态估算方法 |
CN106526495A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-03-22 | 深圳市沃特玛电池有限公司 | 电池包soc估算方法以及电池包soc估算系统 |
CN107748336A (zh) * | 2017-11-06 | 2018-03-02 | 清华大学 | 锂离子电池的荷电状态在线估计方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
孙悦等: ""锂离子电池SOC估算算法的研究"", 《通信电源技术》 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109655756A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-19 | 东莞钜威动力技术有限公司 | Soc估算方法、电池管理系统及可读存储介质 |
CN109655756B (zh) * | 2018-12-25 | 2021-07-27 | 东莞钜威动力技术有限公司 | Soc估算方法、电池管理系统及可读存储介质 |
CN109991545A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-09 | 深圳猛犸电动科技有限公司 | 一种电池包电量检测方法、装置及终端设备 |
CN109991554A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-09 | 深圳猛犸电动科技有限公司 | 一种电池电量检测方法、装置及终端设备 |
CN109991545B (zh) * | 2019-03-29 | 2021-05-14 | 深圳猛犸电动科技有限公司 | 一种电池包电量检测方法、装置及终端设备 |
CN109991554B (zh) * | 2019-03-29 | 2021-05-14 | 深圳猛犸电动科技有限公司 | 一种电池电量检测方法、装置及终端设备 |
CN111650520A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-09-11 | 摩登汽车有限公司 | 电池组soc的估算方法 |
CN112666475A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-04-16 | 东风汽车集团有限公司 | 一种电动车的电池组的荷电状态估算方法 |
CN112666475B (zh) * | 2020-12-02 | 2023-10-20 | 东风汽车集团有限公司 | 一种电动车的电池组的荷电状态估算方法 |
WO2023044873A1 (zh) * | 2021-09-26 | 2023-03-30 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 确定显示荷电状态的方法、装置及电池管理芯片 |
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