CN109870655A - 一种用于锂电池soc的估算方法 - Google Patents
一种用于锂电池soc的估算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109870655A CN109870655A CN201910234687.8A CN201910234687A CN109870655A CN 109870655 A CN109870655 A CN 109870655A CN 201910234687 A CN201910234687 A CN 201910234687A CN 109870655 A CN109870655 A CN 109870655A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- soc
- inflection point
- under
- survey
- lithium battery
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 72
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 68
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 57
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 95
- 230000004087 circulation Effects 0.000 claims description 18
- 239000000178 monomer Substances 0.000 claims description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 14
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 claims description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 description 23
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 9
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 239000005955 Ferric phosphate Substances 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 4
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 4
- 229940032958 ferric phosphate Drugs 0.000 description 4
- WBJZTOZJJYAKHQ-UHFFFAOYSA-K iron(3+) phosphate Chemical compound [Fe+3].[O-]P([O-])([O-])=O WBJZTOZJJYAKHQ-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 4
- 229910000399 iron(III) phosphate Inorganic materials 0.000 description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 2
- 238000007086 side reaction Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 2
- QGHDLJAZIIFENW-UHFFFAOYSA-N 4-[1,1,1,3,3,3-hexafluoro-2-(4-hydroxy-3-prop-2-enylphenyl)propan-2-yl]-2-prop-2-enylphenol Chemical group C1=C(CC=C)C(O)=CC=C1C(C(F)(F)F)(C(F)(F)F)C1=CC=C(O)C(CC=C)=C1 QGHDLJAZIIFENW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000031639 Chromosome Deletion Diseases 0.000 description 1
- 229910052493 LiFePO4 Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910019142 PO4 Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 239000010406 cathode material Substances 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009831 deintercalation Methods 0.000 description 1
- 210000001787 dendrite Anatomy 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000000295 fuel oil Substances 0.000 description 1
- 239000002828 fuel tank Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000010439 graphite Substances 0.000 description 1
- 229910002804 graphite Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000002715 modification method Methods 0.000 description 1
- 239000010452 phosphate Substances 0.000 description 1
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K phosphate Chemical compound [O-]P([O-])([O-])=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006479 redox reaction Methods 0.000 description 1
- 239000012779 reinforcing material Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明涉及电池容量计算的技术领域，公开了一种用于锂电池SOC的估算方法，首先、根据待估算锂电池的历史数据，通过数据拟合获取不同温度、电流倍率和循环次数条件下的充/放电SOC‑V曲线，计算曲线前端各点中曲率最大的点为前拐点及后端各点中曲率最大的点为后拐点；再对不同温度、电流倍率和循环次数条件下的前拐点及后拐点进行数据拟合，计算得到对应条件下的拐点修正系数方程式；再计算基准温度、基准电流倍率和第一次循环次数条件下的前拐点和后拐点及对应的SOC，利用拐点修正系数方程式，转换得到对应所处工况下的前拐点和后拐点；最后记录待估算锂电池所处工况下电压达到拐点电压的时刻，用对应SOC值替换该时刻得到的SOC。
Description
技术领域
本发明涉及电池容量的技术领域，尤其涉及一种用于锂电池SOC的估算方法。
背景技术
汽车产业的发展随着社会对汽车节能、环保和安全要求的日益严格，必须用其它的能源为汽车这个日常用品提供动力，电动汽车顺势而出。由于蓄电池的经济性和其技术的成熟性，在近期和将来较长的一段时间内必定是电动汽车的主要能源，而锂离子电池因其具有能量高、电池电压高、工作温度范围宽、贮存寿命长等优点，已成为21世纪电动汽车的主要动力能源之一。正如普通车辆必须监视油箱内燃油的容量一样，电动车也需要知道其车载电源能量的大小，而电池荷电状态(State of charge，SOC)描述电池剩余电量的数量，是电池使用过程中的重要参数，反映了电池当前的能量，也是电池寿命状态的重要表征参数。
一般情况下，锂离子电池的SOC是指在某种特定的充放电情况下，即特定的充放电电流和环境温度下所测得的电池的充入的能量或放电后剩余的能量与该电池额定容量的比值，这里所说的充入或放出的能量并不是指满充或满放，而就是指电池当前所存储的能量。此外，SOC的预测与估算的准确与否直接关乎到锂离子电池使用过程中的使用效率及安全问题，一个准确的SOC预估与计算方法能够使锂离子电池的工作更加安全，并且延长电池的使用寿命，反之，差的SOC预估及计算方法不仅会加速电池的老化还会带来爆炸、燃烧等危险，危及使用者的生命财产安全。
在电池使用过程中，电池荷电状态SOC直接影响电池的开路电压、工作电压、内阻等物理量，并与电池的寿命、安全性和效率密切相关，因此，SOC的计算方法是锂电池管理系统的一个关键技术。安时积分法可以应用于所有的充放电方式，具有极好的普适性，但是这种方法也存在缺点。首先，由于其对电流的处理过程是一个积分过程，这就使得在电流的采集过程中存在的误差不断累积，最后产生误差累计，使得积分结果的误差增大；其次，受计算方法的限制，在非恒流充放电时，该方法很难使用。
如专利号为CN104360285B的中国发明专利公开了一种基于改进的安时积分法的电池容量修正方法，通过在电池进行充电的末期，对电池的SOC值和存储的电量值进行校正，使得每次充电完成能得到准确的SOC初始值，同时电池放电末期可以选择进入电池容量校准模式，来校准当前电池的容量，从而消除电池老化带来的计算误差。该方法仅在电池满充满放时才能进行容量修正，在实际使用中不易触发修正条件，误差依然会累积，并且修正容量时没有考虑温度和充放电倍率的影响。
如专利号为CN106501726A的中国发明专利公开了一种电池荷电状态的估算方法、电池管理系统及SOC估算方法，将电池对应的OCV-SOC曲线划分为电压平台区和低压、高压区，其中所述电压平台区使用安时积分法计算SOC，所述低压、高压区均采用开路电压法与安时积分法结合以估计SOC。该方法的问题在于使用开路电压法时，需静置一段时间后才可以修正，在实际使用中很难满足静置所需的时间。
发明内容
为了解决现有问题，本发明提供了一种用于锂电池SOC的估算方法，解决现有估算方法容易产生误差累计，修正条件要求较高等问题。
本发明可通过以下技术方案实现：
一种用于锂电池SOC的估算方法，包括以下步骤：
步骤一、根据待估算锂电池的厂家提供对应型号的历史测量数据，通过数据拟合，获取不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下的充/放电SOC-V曲线，计算各个所述充/放电SOC-V曲线前端的各个点中曲率最大的点为前拐点P(V前，SOC前)，以及后端的各个点中曲率最大的点为后拐点Q(V后，SOC后)；
步骤二、对不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下的各个充/放电SOC-V曲线的前拐点P(V前，SOC前)，以及后拐点Q(V后，SOC后)，与对应的温度、电流倍率和循环次数分别进行拟合，计算得到对应条件下的拐点修正系数方程式；
步骤三、计算基准温度、基准电流倍率和第一次循环次数条件下的前拐点P(V前基，SOC前基)、(V前循，SOC前循)和后拐点Q(V后基，SOC后基)，(V后循，SOC后循)，利用拐点修正系数方程式，转换得到对应待估算锂电池所处工况下的前拐点P(V前测，SOC前测)和后拐点Q(V后测，SOC后测)，
步骤四、监测待估算锂电池所处工况下的电压变化，记录其值达到V前测和V后测的时刻，用对应的SOC前测和SOC后测替换计算所述时刻得到的SOC，其余时刻按照原有方法对待估算锂电池的SOC进行计算。
进一步，所述拐点修正系数方程式包括拐点温度、拐点电流倍率、拐点循环修正系数方程式，分别标记为κ、τ和α，其中，拐点温度修正系数方程式κ表示不同温度条件下的拐点电压与基准温度条件下的拐点电压的比值，与对应的温度进行数据拟合得到的方程式，拐点电流修正系数τ表示不同电流倍率条件下的拐点电压与基准电流倍率条件下的拐点电压的比值，与对应的电流倍率进行数据拟合得到的方程式，拐点循环修正系数α表示不同循环次数条件下的拐点SOC与第一循环次数条件下的拐点SOC的比值，与对应的循环次数进行数据拟合得到的方程式；
所述前拐点P(V前基，SOC前基)、(V前循，SOC前循)和后拐点Q(V后基，SOC后基)，(V后循，SOC后循)与前拐点P(V前测，SOC前测)、后拐点Q(V后测，SOC后测)之间的转换关系式设置为：
V前测＝κτV前基；V后测＝κτV后基
SOC前测＝αSOC前循；SOC后测＝αSOC后循
进一步，利用如下转换关系式计算得到SOC前测、SOC后测，
SOC前测＝ργαSOC前循；SOC后测＝ργαSOC后循
其中，ρ表示拐点循行温度修正系数方程式，即不同温度条件下的拐点SOC与基准温度条件下的拐点SOC的比值，γ表示拐点循行电流倍率修正系数方程式，即不同电流倍率条件下的拐点SOC与基准电流倍率条件下的拐点SOC的比值。
进一步，先根据待估算锂电池的厂家提供对应型号的历史测量数据，计算不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下对应的电池容量与额定容量的比值，通过数据拟合，获得对应的修正系数方程式，再根据待估算锂电池的所处工况，运用如权利要求1所述的方法，利用如下方程式对待估算锂电池的SOC进行计算，
其中，温度修正系数方程式η表示在恒定电流倍率、不同温度条件下进行充放电后的电池容量与额定容量的比值，与对应的温度进行数据拟合得到的方程式，电流倍率修正系数方程式λ表示在恒定温度、不同电流倍率条件下进行充放电后的电池容量与额定容量的比值，与对应的电流倍率进行数据拟合得到的方程式，循环修正系数方程式μ在恒定温度、恒定电流倍率条件下进行循环充放电后的电池容量与额定容量的比值，与对应的循环次数进行数据拟合得到的方程式。
进一步，先利用如权利要求1所述的方法计算待估算成组锂电池中的每个锂电池的SOC，再利用如下方程式对待估算成组锂电池SOC进行估算，
SOC＝Max_Cell×SOC+Min_Cell×(1-SOC)
其中，SOC表示待估算成组锂电池的SOC，Max_Cell表示待估算成组锂电池中单体锂电池SOC值的最大值，Min_Cell表示待估算成组锂电池中单体锂电池SOC值的最小值。
进一步，所述步骤一中对各个所述充/放电SOC-V曲线前端的各个点、后端的各个点进行数据拟合时，先利用机器学习中10折交叉验证方法确定拟合阶数，再利用最小二乘法进行多项式拟合。
进一步，所述基准温度设置为25℃，所述基准电流倍率设置为0.5C。
进一步，所述步骤四中所述时刻对应的电压值与V前测或者V后测的差值介于2～5毫伏之间。
本发明有益的技术效果在于：
在使用传统的安时积分法估算锂电池SOC的基础上，通过对待估算电池的历史数据进行分析，找出对额定容量的温度、电流倍率和循环次数修正系数，完成对额定容量的修正，然后，利用充放电过程中固定的几个有特殊规律的位置或点，即拐点作为标志来实时消除传统安时积分法过程中的累积的误差，以基准温度和基准电流倍率条件下的拐点电压及对应的SOC值为基础，通过计算其随温度、电流倍率和循环次数变化规律，将其转换为实际工况下的电压和对应的SOC值，再通过监测实际工况下的电压值，当其达到拐点对应的电压，将预先计算得到的SOC值代替采用安时积分法计算得到的SOC值，使误差重新开始累积，实时解决安时积分法产生累积误差的这一问题，无需静置，提高安时积分法的估算精度。同时，对于电动汽车中使用的成组电池SOC估算提供了新方法，根据考虑成组电池中各单体的不一致性，采用权重分配来计算成组电池的SOC，提高了对成组电池的估算精度，在非极端条件下能保持很低的估算误差，可以广泛应用于电动汽车SOC估算，尤其是电动商用车。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为本发明的拐点对应的电压随循环次数的变化规律示意图，其中，点表示前拐点、后拐点对应的电压，虚线表示前拐点对应电压的平均值，实线表示后拐点对应电压的平均值；
图3为本发明的电池容量随循环次数的变化规律示意图；
图4为本发明的温度修正系数随温度变化的多项式拟合曲线及其对应的实际数据，其中，点表示实际数据，实线表示多项式拟合曲线；
图5为本发明的0.5C电流倍率下放电时对应的SOC-V及曲率变化曲线示意图，其中，虚线表示曲率变化曲线，实线表示SOC-V变化曲线；
图6为本发明的成组电池放电开始时各个单体电池的SOC值对应的柱状图；
图7为本发明的成组电池放电结束时各个单体电池的SOC值对应的柱状图；
图8为本发明的在纯电动商用车测试工况下使用权重公式修正后的成组电池SOC变化示意图，其中，点划线表示每一时刻成组内最大的单体SOC，点线表示每一时刻成组内最小的单体SOC，实线表示使用权重公式修正后的成组电池SOC；
图9为在纯电动商用车测试工况下采用本发明的方法、传统的安时积分法以及实际情况下电池SOC变化示意图；
图10为在纯电动商用车测试工况下采用本发明的方法、传统的安时积分法与实际情况下电池SOC变化的误差曲线示意图；
图11为在1.5C恒流放电工况下采用本发明的方法、传统的安时积分法以及实际情况下电池SOC变化示意图；
图12为在1.5C恒流放电工况下采用本发明的方法、传统的安时积分法与实际情况下电池SOC变化的误差曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式做进一步阐述。
总所周知，安时积分法是原理最简单、应用最广泛的SOC估算方法，也是本发明作为基础来进行创新修正的方法。传统的安时积分法的原理是通过检测电池的充放电电流I，其中，充电时为正，放电时为负，对其进行积分来计算电池充入或放出的电量A)，并结合电池该次充电或放电的初始荷电状态，额定容量以及充放电时间得出电池当前SOC，具体公式如下所示：
其中，SOC0表示充放电起始使对应的电池荷电状态，CN表示电池的额定容量，I表示电流大小，t表示充放电所经历的时间。
但是，温度的变化会引起锂离子电池内部离子、电子的迁移率以及电池正负极材料性能的变化。适当的温度提高会增强材料活性，但温度过高会加速电解液分解加速老化，所以，需要考虑温度对电池容量的影响；其次，锂离子电池在充放电循环老化过程中除了在正负极发生氧化还原反应之外，还存在大量的副反应，这些副反应将会导致锂离子电池循环寿命的衰减，对电池额定容量产生影响，从而影响安时积分法估算精度；最后，锂离子电池的充放电倍率，决定了可以以多快的速度将一定的能量储存到电池里面，或者以多快的速度将电池里面的能量释放出来。大倍率充放电时，锂离子无法充分脱嵌，容易在表面形成枝晶，另一方面由于大倍率充电时极化大，会时充放电截止电压提前到来。因此，在使用安时积分法估算SOC时，要充分考虑充放电倍率对额定容量的影响。
如图1所示，本发明提供了一种用于锂电池SOC的估算方法，首先，对额定容量进行温度、电流倍率和循环次数进行修正，然后，对达到拐点电压的点对应的SOC值进行修正，完成整个充放电过程对应的锂电池SOC的估算，具体包括以下步骤：
步骤一、根据待估算锂电池的厂家提供对应型号的历史测量数据，计算不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下对应的电池容量与额定容量的比值，通过数据拟合，获得对应的修正系数方程式。
该修正系数方程式包括温度修正系数方程式η，该方程式通过先计算在恒定电流倍率、不同温度条件下进行充放电后的电池容量与额定容量的比值，再与对应的温度进行数据拟合得到；电流倍率修正系数方程式λ，该方程式通过先计算在恒定温度、不同电流倍率条件下进行充放电后的电池容量与额定容量的比值，再与对应的电流倍率进行数据拟合得到；循环修正系数方程式μ，该方程式通过先计算在恒定温度、恒定电流倍率条件下进行循环充放电后的电池容量与额定容量的比值，再与对应的循环次数进行数据拟合得到。
本发明认为在进行历史数据选取时，其温度梯度范围可设置为-20℃～50℃之间，梯度间隔取值可设置为5℃或者10℃，电流倍率梯度范围可设置为0～15C，梯度间隔取值可设置0.25C或者0.5C，循环次数至少200次以上，用户也可以根据待估算锂电池的厂家提供具体数据量、条件及应用场景自行选取。
步骤二、根据待估算锂电池的厂家提供对应型号的历史测量数据，通过数据拟合，获取不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下的充/放电SOC-V曲线，计算各个所述充/放电SOC-V曲线前端的各个点中曲率最大的点为前拐点P(V前，SOC前)，以及后端的各个点中曲率最大的点为后拐点Q(V后，SOC后)。
由于厂家提供的历史测量数据，而非曲线，需要利用数据拟合得到对应的SOC-V曲线。在对SOC-V曲线进行拟合时，为了增大拟合精度，本发明只选取拐点位置附近的范围进行曲线拟合，而不是整体拟合，所选范围为SOC＝0～0.3即前端和SOC＝0.7～1即后端，用户也可根据实际情况与应用场景自行选取拟合范围。
在使用最小二乘法进行多项式拟合SOC-V曲线时，为了解决如何选取多项式次数的问题，引入了机器学习中10折交叉验证方法确定拟合阶数，过程如图2所示，首先，将SOC和电压数据分为十段，取其中一段为测试集，其余九段为训练集，选取一个多项式次数在训练集中拟合出SOC-V曲线，将测试集SOC数据代入拟合出的曲线求出预测值电压，定义预测值电压与测试集电压残差平方和为误差，交叉验证十次后，十次误差的均值即为估计泛化误差，选取另一多项式次数重复上述过程，比较估计泛化误差，其最小对应的多项式次数即为最优拟合次数。得到拟合函数后，求取SOC-V拟合曲线上各个点的曲率，其中曲率最大的点即为拐点。
在对某公司生产的A123APR18650M1A磷酸铁锂电池数据分析时发现在电池循环老化过程中，虽然充放电曲线有变化，但是电压平台两端的拐点处电压基本保持不变，如图2所示为一个A123APR18650M1A磷酸铁锂电池在2500次恒流满充满放循环中放电过程两个拐点处电压随循环次数增加的变化，图中散点为两个拐点电压实际测量值，实线为放电过程中第一个拐点在2500次循环中的平均电压，虚线为放电过程中第二个拐点在2500次循环中的平均电压，进一步分析得到第一个拐点平均电压3.290V，实际电压与平均电压最大误差为0.020V，第二个拐点平均电压为3.134V，最大误差为0.010V，若将拐点电压固定为平均电压，取误差最大的点，将其真实电压与平均电压的误差反映在对应SOC值上，误差最大出现在2500次循环时第二个拐点，值为3％。
步骤三、对不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下的各个充/放电SOC-V曲线前端的前拐点P(V前，SOC前)，以及后端的后拐点Q(V后，SOC后)，与其对应的温度、电流倍率和循环次数分别进行拟合，计算得到对应条件下的拐点修正系数方程式。
该拐点修正系数方程式包括拐点温度、拐点电流、拐点循环修正系数方程式，分别标记为κ、τ和α，其中，拐点温度修正系数方程式κ通过计算不同温度条件下的拐点电压与基准温度条件下的拐点电压的比值，与对应的温度进行数据拟合得到，拐点电流修正系数τ通过计算不同电流倍率条件下的拐点电压与基准电流倍率条件下的拐点电压的比值，与对应的电流倍率进行数据拟合得到，拐点循环修正系数α通过计算不同循环次数条件下的拐点SOC与第一循环次数条件下的拐点SOC的比值，与对应的循环次数进行数据拟合得到。
步骤三、计算基准温度、基准电流倍率和第一次循环次数条件下的前拐点P(V前基，SOC前基)、(V前循，SOC前循)和后拐点Q(V后基，SOC后基)，(V后循，SOC后循)，利用拐点修正系数方程式，转换得到对应待估算锂电池所处工况下的前拐点P(V前测，SOC前测)和后拐点Q(V后测，SOC后测)。
两者之间的转换关系式设置为：
V前测＝κτV前基；V后测＝κτV后基
SOC前测＝αSOC前循；SOC后测＝αSOC后循
由于拐点SOC在同一循环次数下同样会受温度、电流倍率的影响，因此，在进行转换时，可以将温度、电流倍率对SOC影响考虑进去，可以用如下方程式代替上述方程式：
SOC前测＝ργαSOC前循；SOC后测＝ργαSOC后循
其中，ρ表示不同温度条件下的拐点SOC与基准温度条件下的拐点SOC的比值，γ表示不同电流倍率条件下的拐点SOC与基准电流倍率条件下的拐点SOC的比值。
该基准温度可设置为25℃，基准电流倍率可设置为0.5C。
步骤四、监测待估算锂电池所处工况下的电压变化，记录其值达到V前测和V后测的时刻，用对应的SOC前测和SOC后测替换利用如下方程式计算所述时刻得到的SOC，其余时刻按照如下方程式对待估算锂电池的SOC进行计算。
在监测待估算锂电池所处工况下的电压变化时，由于测量精度等原因，上述时刻对应的电压值与V前测或者V后测可能不会完全相等，本发明建议两者的差值在2～5毫伏之间都可以被列为考虑范围，用户也可根据自己的设备精度与采点间隔自行设置范围自行进行选择。
当然，本发明的方法不仅适用于安时积分法的修正，也可以适用于其他估算SOC的方法，如利用神经网络进行估算的方法、卡尔曼滤波法、模糊逻辑法等等，仅需将达到V前测或者V后测时刻对应的SOC值用SOC前测和SOC后测替换，其余时刻仍按照原有方法计算就可以。
在估算成组锂电池的SOC时，可先利用如上文所述的方法计算待估算成组锂电池中的每个锂电池的SOC，再利用如下方程式对待估算成组锂电池SOC进行估算，
SOC＝Max_Cell×SOC+Min_Cell×(1-SOC)
其中，SOC表示待估算成组锂电池的SOC，Max_Cell表示待估算成组锂电池中单体锂电池SOC值的最大值，Min_Cell表示待估算成组锂电池中单体锂电池SOC值的最小值。
以下选取2并16串和4并16串的万向退役磷酸铁锂电池模组为实验对象，详细说明上文所述的方法的计算过程。
该电芯出厂容量为50AH，当前容量为32-41AH之间，经挑选配对后，2并成组后可放出容量约为70AH，4并后约为140AH，单体电芯标称电压3.3V。该正极材料为磷酸铁锂，负极材料为石墨，电解液为六氟磷酸锂有机溶液，实验中所选取的电池充放电测试设备为美国ARBIN公司生产的EVTS动力电池测试系统。选取的快速温度变化箱为重庆哈丁科技有限公司所生产的快速温度变化湿热试验箱TU410-5。
首先，对该模组在10℃、20℃、25℃、30℃、40℃的实验环境下选取0.25C、0.5C、0.75C和1C放电做温度梯度与电流倍率梯度测试，并做循环测试，从图3可以看到，电池容量随循环次数的增加明显衰减，图中横坐标为循环次数，纵坐标为电池容量，图中曲线为根据每次循环中放出的容量，使用origin软件拟合出的曲线，经计算得到用来修正额定容量的温度修正系数、循环修正系数、电流倍率修正系数方程式分别为：
η＝-7.731×10-5T2+0.007668T+0.8675
其中，T表示温度；
λ＝9.946*10-6x3-0.0002031x2+0.0002423x+0.9805
其中，x表示循环次数；
μ＝-0.07914c2+0.0422c+0.9955
其中，c表示电流倍率。
以温度修正系数方程式为例，图4为温度修正系数方程式η对应的曲线，图中五个点分别为10℃、20℃、25℃、30℃、40℃五个温度梯度下在0.5C电流倍率下对电池进行放电，其实际容量与额定容量的比值，将此值定义为温度修正系数，该曲线为利用这五个点使用Python中最小二乘法多项式拟合得出的拟合曲线。同理，本实例中循环修正系数方程式λ由循环过程中每隔50次循环的实际容量与额定容量的比值拟合求得，用户可根据所拥有的数据量和测试条件选取其他间隔次数。电流倍率修正系数方程式μ由基准温度25℃下，分别在0.25C、0.5C、0.75C、1C电流倍率下电池对电池进行放电，其实际容量与额定容量的比值，通过对此值和对应的电流倍率进行拟合得到。
然后，根据上文所述提出的方法找到充放电过程中的拐点，以如图5所示的0.5C电流倍率条件下的放电曲线为例，图中横坐标表示放电过程中的SOC变化，即将放电容量做归一化处理，用最终的放电容量减去每一时刻时的放电容量即为此时的剩余容量，将此值除以最终放电容量则得到此时的SOC值，故X轴取值范围由1到0，图中左边纵坐标表示对应SOC值时的电压，右边纵坐标表示SOC-V曲线中SOC值对应的曲率。实线表示磷酸铁锂电池放电过程中使用最小二乘法多项式得到的实际电压与SOC拟合曲线，虚线表示根据拟合曲线求出曲线上各点的曲率所组成的SOC-曲率曲线，其反映了放电过程中SOC-V曲线曲率的变化过程，图中两个曲率最大的点即为前文所述的拐点，其中横坐标值表示拐点处SOC值，纵坐标值表示拐点处电压值。本实例主要讨论放电过程，通过实验数据分析温度、电流倍率对拐点电压的影响，同样以后拐点为例，以25℃、0.5C为基准温度和基准电流倍率，利用上文所述的温度、电流倍率的梯度测试的数据，结合拐点的计算方法，得到拐点温度修正系数方程式和拐点电流倍率修正系数方程式分别为：
κ＝1.015*10-7T3-2.734*10-5T2+0.001722T+0.973
其中，T为温度；
τ＝0.004874c2-0.0368c+1.017
其中，c为电流倍率；
再上文所述的温度、电流倍率的梯度测试时，进行的循环测试数据，结合拐点的计算方法，得到拐点循环修正系数方程式：
α＝-1.19*10-5*x+0.9037
其中，x为循环次数；
得到拐点循环温度修正系数方程式，即
ρ＝-1.165*10-5T2+0.001061T+0.983
其中，T为温度；
得到拐点循环电流倍率修正系数方程式，即
γ＝0.04255c2-0.04894c+1.019
其中，c为电流倍率。
确定好所有所需的系数后，首先在现有文献《GB/T 31484-2015》中给出的纯电动商用车测试工况下充放电进行验证，各单体电池按上文所述的方法计算SOC，对成组电池来说，正常情况下我们认为其符合短板效应，即应该以Min_Cell最低荷电态单体的SOC为准。但在充电过程中当Max_Cell最高荷电状态单体至100％SOC时充电停止，而此时成组系统中其他电芯SOC却不到100％，如图6和7所示为本实例使用电池模组中各单体放电始末SOC比较，如果我们以Max_Cell的SOC为准，那么很可能出现还有10％电量的情况下突然失去电池系统的功率输出的情况，但如果以电池系统所有电池的平均SOC为准，那上述两个问题将同时存在。因此可以通过权重系数调节SOC的选取倾向，即当电池系统整体荷电态较高时偏重Max_Cell,反之偏重Min_Cell，本发明选用反映成组与单体SOC之间关系的其中一个权重公式计算成组电池SOC，如下所示：
SOC＝Max_Cell×SOC+Min_Cell×(1-SOC)
其中SOC为成组电池荷电状态，Max_Cell为成组电池中的最高荷电状态，Min_Cell为成组电池中的最低荷电状态。
当然用户也可根据自己的需求选取其他反映成组与单体SOC关系的公式。
如图8所示为在纯电动商用车测试工况下使用权重公式修正的成组电池SOC，图中点划线表示每一时刻成组内最大的单体SOC，点线表示每一时刻成组内最小的单体SOC，实线则为根据上述权重系数调节后所最终得到的拐点修正安时积分法SOC。根据式上述权重公式可知，每一时刻计算成组电池SOC只与Max_Cell和Min_Cell有关，若剩余单体触发拐点条件进行了修正，对成组电池SOC并没有影响，由图8可以看到只有部分单体拐点修正影响了成组电池SOC的修正，这种做法减小了由于测量的偶然误差对成组SOC的影响，提高了用户的体验感。在纯电动商用车行驶工况下，采用本发明的拐点修正安时积分法与传统安时积分法式做了对比，如图9所示，点划线表示实际情况下成组电池的SOC曲线，虚线为传统安时积分法下的成组电池SOC变化曲线，实线表示拐点修正安时积分法成组电池SOC的变化曲线，可以明显看到改进后的安时积分法更加符合实际情况，通过数据得到使用拐点修正安时积分法得到的成组电池SOC与实际成组电池的SOC的最大误差为4.74％，如图10所示。其次，本实例又在1.5C恒流放电工况下进行了验证如图11所示，图中曲线含义与图9一致，通过数据得到使用本发明的拐点修正安时积分法得到的成组电池SOC与实际成组电池的SOC的最大误差为3％，如图12所示。
本发明在使用传统的安时积分法估算锂电池SOC的基础上，通过对待估算电池的历史数据进行分析，找出对额定容量的温度、电流倍率和循环次数修正系数，完成对额定容量的修正，然后，针对传统的安时积分法在使用中会产生累积误差，导致计算的SOC值与实际的SOC值偏差越来越大的问题，提出在修正安时积分法计算SOC时，用充放电过程中固定的几个有特殊规律的位置或点，即拐点作为标志来实时消除这个累积的误差，监测实际工况下的电压值，当其达到拐点对应的电压，将预先计算得到的SOC值代替采用安时积分法计算得到的SOC值，使误差重新开始累积，实时解决安时积分法产生累积误差的这一问题，无需静置，提高安时积分法的估算精度。同时，对于电动汽车中使用的成组电池SOC估算提供了新方法，根据考虑成组电池中各单体的不一致性，采用权重分配来计算成组电池的SOC，提高了对成组电池的估算精度，在非极端条件下能保持很低的估算误差，可以广泛应用于电动汽车SOC估算，尤其是电动商用车。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，因此，本发明的保护范围由所附权利要求书限定。
Claims (8)
1.一种用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、根据待估算锂电池的厂家提供对应型号的历史测量数据，通过数据拟合，获取不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下的充/放电SOC-V曲线，计算各个所述充/放电SOC-V曲线前端的各个点中曲率最大的点为前拐点P(V前，SOC前)，以及后端的各个点中曲率最大的点为后拐点Q(V后，SOC后)；
步骤二、对不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下的各个充/放电SOC-V曲线的前拐点P(V前，SOC前)，以及后拐点Q(V后，SOC后)，与对应的温度、电流倍率和循环次数分别进行拟合，计算得到对应条件下的拐点修正系数方程式；
步骤三、计算基准温度、基准电流倍率和第一次循环次数条件下的前拐点P(V前基，SOC前基)、(V前循，SOC前循)和后拐点Q(V后基，SOC后基)，(V后循，SOC后循)，利用拐点修正系数方程式，转换得到对应待估算锂电池所处工况下的前拐点P(V前测，SOC前测)和后拐点Q(V后测，SOC后测)；
步骤四、监测待估算锂电池所处工况下的电压变化，记录其值达到V前测和V 后测的时刻，用对应的SOC前测和SOC后测替换计算所述时刻得到的SOC，其余时刻按照原有方法对待估算锂电池的SOC进行计算。
2.根据权利要求1所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：所述拐点修正系数方程式包括拐点温度、拐点电流倍率、拐点循环修正系数方程式，分别标记为κ、τ和α，其中，拐点温度修正系数方程式κ表示不同温度条件下的拐点电压与基准温度条件下的拐点电压的比值，与对应的温度进行数据拟合得到的方程式，拐点电流修正系数τ表示不同电流倍率条件下的拐点电压与基准电流倍率条件下的拐点电压的比值，与对应的电流倍率进行数据拟合得到的方程式，拐点循环修正系数α表示不同循环次数条件下的拐点SOC与第一循环次数条件下的拐点SOC的比值，与对应的循环次数进行数据拟合得到的方程式；
所述前拐点P(V前基，SOC前基)、(V前循，SOC前循)和后拐点Q(V后基，SOC 后基)，(V后循，SOC后循)与前拐点P(V前测，SOC前测)、后拐点Q(V后测，SOC后测)之间的转换关系式设置为：
V前测＝κτV前基；V后测＝κτV后基
SOC前测＝αSOC前循；SOC后测＝αSOC后循。
3.根据权利要求2所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：利用如下转换关系式计算得到SOC前测、SOC后测，
SOC前测＝ργαSOC前循；SOC后测＝ργαSOC后循
其中，ρ表示拐点循环温度修正系数方程式，即不同温度条件下的拐点SOC与基准温度条件下的拐点SOC的比值，γ表示拐点循环电流倍率修正系数方程式，即不同电流倍率条件下的拐点SOC与基准电流倍率条件下的拐点SOC的比值。
4.根据权利要求1所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：先根据待估算锂电池的厂家提供对应型号的历史测量数据，计算不同温度、不同电流倍率和不同循环次数条件下对应的电池容量与额定容量的比值，通过数据拟合，获得对应的修正系数方程式，再根据待估算锂电池的所处工况，运用如权利要求1所述的方法，利用如下方程式对待估算锂电池的SOC进行计算，
其中，温度修正系数方程式η表示在恒定电流倍率、不同温度条件下进行充放电后的电池容量与额定容量的比值，与对应的温度进行数据拟合得到的方程式，电流倍率修正系数方程式λ表示在恒定温度、不同电流倍率条件下进行充放电后的电池容量与额定容量的比值，与对应的电流倍率进行数据拟合得到的方程式，循环修正系数方程式μ在恒定温度、恒定电流倍率条件下进行循环充放电后的电池容量与额定容量的比值，与对应的循环次数进行数据拟合得到的方程式。
5.根据权利要求1所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：先利用如权利要求1所述的方法计算待估算成组锂电池中的每个锂电池的SOC，再利用如下方程式对待估算成组锂电池SOC进行估算，
SOC＝Max_Cell×SOC+Min_Cell×(1-SOC)
其中，SOC表示待估算成组锂电池的SOC，Max_Cell表示待估算成组锂电池中单体锂电池SOC值的最大值，Min_Cell表示待估算成组锂电池中单体锂电池SOC值的最小值。
6.根据权利要求1所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：所述步骤一中对各个所述充/放电SOC-V曲线前端的各个点、后端的各个点进行数据拟合时，先利用机器学习中10折交叉验证方法确定拟合阶数，再利用最小二乘法进行多项式拟合。
7.根据权利要求1所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：所述基准温度设置为25℃，所述基准电流倍率设置为0.5C。
8.根据权利要求1所述的用于锂电池SOC的估算方法，其特征在于：所述步骤四中所述时刻对应的电压值与V前测或者V后测的差值介于2～5毫伏之间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910234687.8A CN109870655B (zh) | 2019-03-26 | 2019-03-26 | 一种用于锂电池soc的估算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910234687.8A CN109870655B (zh) | 2019-03-26 | 2019-03-26 | 一种用于锂电池soc的估算方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109870655A true CN109870655A (zh) | 2019-06-11 |
| CN109870655B CN109870655B (zh) | 2019-12-03 |
Family
ID=66921327
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910234687.8A Active CN109870655B (zh) | 2019-03-26 | 2019-03-26 | 一种用于锂电池soc的估算方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109870655B (zh) |
Cited By (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110221218A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-10 | 蜂巢能源科技有限公司 | 计算电池的soc的方法和装置及机器可读存储介质 |
| CN110380481A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-25 | 中国电子科技集团公司第四十八研究所 | 一种无人机电池充电方法、装置、介质及设备 |
| CN110826023A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-21 | 国网电力科学研究院有限公司 | 一种电池系统运行数据分辨率提升方法 |
| CN110888060A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-17 | 湖南科霸汽车动力电池有限责任公司 | 镍氢电池包soc修正方法 |
| CN110927580A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-03-27 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | Soc偏离修正方法、装置、终端及存储介质 |
| CN111208428A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-29 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种储能电池循环次数的实时计算方法、系统及存储介质 |
| CN111220922A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-02 | 海马汽车有限公司 | 电池soc估算方法和装置 |
| CN111239622A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 上海电气国轩新能源科技有限公司 | 一种原位测定锂离子电池正负极不可逆能量的方法 |
| CN111537890A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-14 | 浙江衡睿科技有限公司 | 一种电池soh估算方法 |
| CN111864282A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 剩余电量修正方法、动力汽车及可读存储介质 |
| CN111896881A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-11-06 | 上海市第六人民医院 | 一种电池使用寿命的估计系统及方法 |
| CN111917568A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-11-10 | 宁波大学 | 一种移动互联网网元设备误配置检测方法 |
| CN111965547A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-11-20 | 哈尔滨工业大学（威海） | 一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法 |
| CN111967190A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-20 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于锂枝晶形貌图像识别的锂电池安全度评估方法及装置 |
| CN112213659A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-01-12 | 蜂巢能源科技有限公司 | 电池容量修正方法及测试系统 |
| CN112363057A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-02-12 | 惠州市蓝微电子有限公司 | 一种提高soc精度的估算方法及电池管理系统 |
| CN112816878A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-05-18 | 浙江南都电源动力股份有限公司 | 一种soc估算方法、装置及系统 |
| CN112904211A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-06-04 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种深空探测用锂离子电池组剩余容量估计方法 |
| CN112986841A (zh) * | 2019-12-17 | 2021-06-18 | 比亚迪股份有限公司 | 电池荷电状态的估算方法、装置及设备 |
| CN113075558A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-07-06 | 天津市松正电动科技有限公司 | 一种电池soc估算方法、装置及系统 |
| CN113178630A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-27 | 合达信科技集团有限公司 | 多种电芯的电池管理系统hbms |
| CN113484762A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-10-08 | 东风柳州汽车有限公司 | 电池健康状态估算方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113625176A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-09 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种锂离子电池模块soc差计算方法及设备 |
| CN113767293A (zh) * | 2019-11-26 | 2021-12-07 | 株式会社Lg新能源 | 用于诊断电池状态的装置和方法 |
| CN113777501A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-10 | 东方电气集团科学技术研究院有限公司 | 一种电池模组的soh的估算方法 |
| CN114200318A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-03-18 | 智新控制系统有限公司 | 温度变化导致soc估算精度降低的补偿修正方法及系统 |
| CN114675184A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-06-28 | 深圳戴普森新能源技术有限公司 | 一种放电剩余时间的计算方法和装置 |
| CN115840148A (zh) * | 2022-01-07 | 2023-03-24 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 确定电池荷电状态的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116680506A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-09-01 | 中国人民解放军国防科技大学 | 自适应间隔优化的增量容量曲线数点统计方法及装置 |
| US12032028B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-07-09 | Lg Energy Solution, Ltd. | Apparatus and method for diagnosing state of battery |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06342044A (ja) * | 1993-05-31 | 1994-12-13 | Omron Corp | バッテリー計測装置 |
| US6388447B1 (en) * | 2000-11-07 | 2002-05-14 | Moltech Power Systems, Inc. | Method and apparatus for battery fuel gauging |
| US6965264B1 (en) * | 2003-06-30 | 2005-11-15 | National Semiconductor Corporation | Adaptive threshold scaling circuit |
| CN101303397A (zh) * | 2008-06-25 | 2008-11-12 | 河北工业大学 | 锂离子电池组剩余电能计算方法及装置 |
| US20120176092A1 (en) * | 2011-01-11 | 2012-07-12 | Denso Corporation | Battery capacity detection device of lithium ion rechargeable battery |
| CN104166102A (zh) * | 2014-08-22 | 2014-11-26 | 湖南科霸汽车动力电池有限责任公司 | 车用动力电池组的soc使用区间的判定方法 |
| CN104931882A (zh) * | 2014-03-21 | 2015-09-23 | 比亚迪股份有限公司 | 动力电池容量修正的方法和装置 |
| CN106025410A (zh) * | 2016-07-22 | 2016-10-12 | 哈尔滨理工大学 | 一种用于电动汽车的电池低温可变电流加热方法 |
| CN106443480A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-02-22 | 天津市捷威动力工业有限公司 | 一种锂离子电池系统soc估算方法 |
| CN107618397A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-01-23 | 南京泓凯动力系统科技有限公司 | 电池管理系统 |
-
2019
- 2019-03-26 CN CN201910234687.8A patent/CN109870655B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06342044A (ja) * | 1993-05-31 | 1994-12-13 | Omron Corp | バッテリー計測装置 |
| US6388447B1 (en) * | 2000-11-07 | 2002-05-14 | Moltech Power Systems, Inc. | Method and apparatus for battery fuel gauging |
| US6965264B1 (en) * | 2003-06-30 | 2005-11-15 | National Semiconductor Corporation | Adaptive threshold scaling circuit |
| CN101303397A (zh) * | 2008-06-25 | 2008-11-12 | 河北工业大学 | 锂离子电池组剩余电能计算方法及装置 |
| US20120176092A1 (en) * | 2011-01-11 | 2012-07-12 | Denso Corporation | Battery capacity detection device of lithium ion rechargeable battery |
| CN104931882A (zh) * | 2014-03-21 | 2015-09-23 | 比亚迪股份有限公司 | 动力电池容量修正的方法和装置 |
| CN104166102A (zh) * | 2014-08-22 | 2014-11-26 | 湖南科霸汽车动力电池有限责任公司 | 车用动力电池组的soc使用区间的判定方法 |
| CN106025410A (zh) * | 2016-07-22 | 2016-10-12 | 哈尔滨理工大学 | 一种用于电动汽车的电池低温可变电流加热方法 |
| CN106443480A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-02-22 | 天津市捷威动力工业有限公司 | 一种锂离子电池系统soc估算方法 |
| CN107618397A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-01-23 | 南京泓凯动力系统科技有限公司 | 电池管理系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 吴池: "AH计量法在MATLAB环境下对锂离子电池soc的估算", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》 * |
Cited By (48)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110221218A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-10 | 蜂巢能源科技有限公司 | 计算电池的soc的方法和装置及机器可读存储介质 |
| CN110380481A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-25 | 中国电子科技集团公司第四十八研究所 | 一种无人机电池充电方法、装置、介质及设备 |
| CN110927580A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-03-27 | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 | Soc偏离修正方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110826023A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-02-21 | 国网电力科学研究院有限公司 | 一种电池系统运行数据分辨率提升方法 |
| CN110826023B (zh) * | 2019-11-13 | 2023-08-25 | 国网电力科学研究院有限公司 | 一种电池系统运行数据分辨率提升方法 |
| CN110888060A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-17 | 湖南科霸汽车动力电池有限责任公司 | 镍氢电池包soc修正方法 |
| CN110888060B (zh) * | 2019-11-20 | 2021-10-15 | 先进储能材料国家工程研究中心有限责任公司 | 镍氢电池包soc修正方法 |
| CN113767293A (zh) * | 2019-11-26 | 2021-12-07 | 株式会社Lg新能源 | 用于诊断电池状态的装置和方法 |
| CN113767293B (zh) * | 2019-11-26 | 2023-11-10 | 株式会社Lg新能源 | 用于诊断电池状态的装置和方法 |
| US12032028B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-07-09 | Lg Energy Solution, Ltd. | Apparatus and method for diagnosing state of battery |
| CN112986841A (zh) * | 2019-12-17 | 2021-06-18 | 比亚迪股份有限公司 | 电池荷电状态的估算方法、装置及设备 |
| CN111208428B (zh) * | 2019-12-27 | 2022-02-15 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种储能电池循环次数的实时计算方法、系统及存储介质 |
| CN111208428A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-29 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种储能电池循环次数的实时计算方法、系统及存储介质 |
| CN111239622B (zh) * | 2020-01-20 | 2022-07-01 | 上海电气国轩新能源科技有限公司 | 一种原位测定锂离子电池正负极不可逆能量的方法 |
| CN112213659A (zh) * | 2020-01-20 | 2021-01-12 | 蜂巢能源科技有限公司 | 电池容量修正方法及测试系统 |
| CN111239622A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 上海电气国轩新能源科技有限公司 | 一种原位测定锂离子电池正负极不可逆能量的方法 |
| CN112213659B (zh) * | 2020-01-20 | 2023-10-13 | 蜂巢能源科技有限公司 | 电池容量修正方法及测试系统 |
| CN111220922A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-02 | 海马汽车有限公司 | 电池soc估算方法和装置 |
| CN111537890A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-14 | 浙江衡睿科技有限公司 | 一种电池soh估算方法 |
| CN111917568B (zh) * | 2020-05-19 | 2022-10-04 | 宁波大学 | 一种移动互联网网元设备误配置检测方法 |
| CN111917568A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-11-10 | 宁波大学 | 一种移动互联网网元设备误配置检测方法 |
| CN111864282A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 剩余电量修正方法、动力汽车及可读存储介质 |
| CN111864282B (zh) * | 2020-07-28 | 2021-10-22 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 剩余电量修正方法、动力汽车及可读存储介质 |
| CN111967190B (zh) * | 2020-08-24 | 2023-01-31 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于锂枝晶形貌图像识别的锂电池安全度评估方法及装置 |
| CN111967190A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-20 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于锂枝晶形貌图像识别的锂电池安全度评估方法及装置 |
| CN111896881A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-11-06 | 上海市第六人民医院 | 一种电池使用寿命的估计系统及方法 |
| CN112363057A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-02-12 | 惠州市蓝微电子有限公司 | 一种提高soc精度的估算方法及电池管理系统 |
| CN111965547A (zh) * | 2020-09-27 | 2020-11-20 | 哈尔滨工业大学（威海） | 一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法 |
| CN111965547B (zh) * | 2020-09-27 | 2022-05-13 | 哈尔滨工业大学（威海） | 一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法 |
| CN112904211B (zh) * | 2021-01-04 | 2022-10-28 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种深空探测用锂离子电池组剩余容量估计方法 |
| CN112816878A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-05-18 | 浙江南都电源动力股份有限公司 | 一种soc估算方法、装置及系统 |
| CN112904211A (zh) * | 2021-01-04 | 2021-06-04 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种深空探测用锂离子电池组剩余容量估计方法 |
| CN112816878B (zh) * | 2021-01-04 | 2024-03-01 | 浙江南都电源动力股份有限公司 | 一种soc估算方法、装置及系统 |
| CN113178630A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-27 | 合达信科技集团有限公司 | 多种电芯的电池管理系统hbms |
| CN113075558A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-07-06 | 天津市松正电动科技有限公司 | 一种电池soc估算方法、装置及系统 |
| CN113075558B (zh) * | 2021-06-08 | 2021-08-10 | 天津市松正电动科技有限公司 | 一种电池soc估算方法、装置及系统 |
| CN113484762B (zh) * | 2021-07-16 | 2024-05-14 | 东风柳州汽车有限公司 | 电池健康状态估算方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113484762A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-10-08 | 东风柳州汽车有限公司 | 电池健康状态估算方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113625176B (zh) * | 2021-08-02 | 2024-02-09 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种锂离子电池模块soc差计算方法及设备 |
| CN113625176A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-09 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种锂离子电池模块soc差计算方法及设备 |
| CN113777501A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-10 | 东方电气集团科学技术研究院有限公司 | 一种电池模组的soh的估算方法 |
| CN114200318A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-03-18 | 智新控制系统有限公司 | 温度变化导致soc估算精度降低的补偿修正方法及系统 |
| CN114200318B (zh) * | 2021-11-12 | 2023-09-01 | 智新控制系统有限公司 | 温度变化导致soc估算精度降低的补偿修正方法及系统 |
| CN115840148B (zh) * | 2022-01-07 | 2024-01-23 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 确定电池荷电状态的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115840148A (zh) * | 2022-01-07 | 2023-03-24 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 确定电池荷电状态的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114675184A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-06-28 | 深圳戴普森新能源技术有限公司 | 一种放电剩余时间的计算方法和装置 |
| CN116680506B (zh) * | 2023-07-27 | 2023-10-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 自适应间隔优化的增量容量曲线数点统计方法及装置 |
| CN116680506A (zh) * | 2023-07-27 | 2023-09-01 | 中国人民解放军国防科技大学 | 自适应间隔优化的增量容量曲线数点统计方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109870655B (zh) | 2019-12-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109870655B (zh) | 一种用于锂电池soc的估算方法 | |
| CN106443480B (zh) | 一种锂离子电池系统soc估算方法 | |
| CN103792495B (zh) | 基于德尔菲法和灰色关联理论的电池性能评价方法 | |
| CN106291372B (zh) | 一种新的锂离子动力电池剩余寿命预测方法 | |
| CN109557477B (zh) | 一种电池系统健康状态估算方法 | |
| CN103926538B (zh) | 基于aic准则的变阶数rc等效电路模型及实现方法 | |
| CN104569829B (zh) | 蓄电池soc估计与自动校正 | |
| CN105891729B (zh) | 电池及电池组的状态检测方法及装置 | |
| Takyi‐Aninakwa et al. | A strong tracking adaptive fading‐extended Kalman filter for the state of charge estimation of lithium‐ion batteries | |
| CN109725266A (zh) | 一种电池健康状态soh的计算方法及装置 | |
| CN105510829B (zh) | 一种新型锂离子动力电池soc估计方法 | |
| CN104007395B (zh) | 锂离子电池荷电状态与参数自适应联合估计方法 | |
| CN107329094A (zh) | 动力电池健康状态估算方法及装置 | |
| CN107656210A (zh) | 一种估算电池电量状态的方法 | |
| CN113052464B (zh) | 电池储能系统可靠性评估方法及系统 | |
| CN103744026A (zh) | 基于自适应无迹卡尔曼滤波的蓄电池荷电状态估算方法 | |
| CN106443459A (zh) | 一种车用锂离子动力电池荷电状态估算方法 | |
| CN101515022B (zh) | 一种评价电池一致性的方法 | |
| CN108732503A (zh) | 一种电池健康状态与电池容量检测方法及装置 | |
| CN110515011A (zh) | 一种锂离子动力电池soc的精确估算方法 | |
| CN103760494B (zh) | 电池容量在线估计方法及系统 | |
| CN112098849B (zh) | 基于求积分卡尔曼滤波的锂电池剩余电量估计方法 | |
| CN112989690B (zh) | 一种混合动力汽车锂电池多时间尺度荷电状态估计方法 | |
| CN105203968B (zh) | 一种铅酸蓄电池剩余电量的在线测量系统 | |
| CN103698716A (zh) | 一种基于衰减系数的串联电池组可放出电量衰减评价方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20210511 Address after: 201906 room 1247, building 3, 2666 Panjing Road, Baoshan District, Shanghai Patentee after: Shanghai Huiren Information Technology Co.,Ltd. Address before: 201620 No. 333, Longteng Road, Shanghai, Songjiang District Patentee before: SHANGHAI University OF ENGINEERING SCIENCE |
|
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20210722 Address after: Room 1101, No. 2, Lane 288, Qianfan Road, Xinqiao Town, Songjiang District, Shanghai 201615 Patentee after: Shanghai Meike Energy Storage Technology Co.,Ltd. Address before: 201906 room 1247, building 3, 2666 Panjing Road, Baoshan District, Shanghai Patentee before: Shanghai Huiren Information Technology Co.,Ltd. |
|
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A method for estimating SOC of lithium battery Effective date of registration: 20211216 Granted publication date: 20191203 Pledgee: Industrial Bank Co.,Ltd. Shanghai Branch Pledgor: Shanghai Meike Energy Storage Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2021310000136 |
|
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right |
Date of cancellation: 20231206 Granted publication date: 20191203 Pledgee: Industrial Bank Co.,Ltd. Shanghai Branch Pledgor: Shanghai Meike Energy Storage Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2021310000136 |