CN109884544A - 一种电池soc控制算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电池SOC控制算法,包括先通过安时法进行预测和对安时法进行修正;本算法做了安时积分以及充满电的一个修正,即充、放电时安时积分10ms累加一次;将当前安时数与标称容量做一次比较修正,将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数,当前安时数与标称容量的比值为最初的SOC;充满电状态下修正SOC,得到修正后的SOC;如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值,底层记录新的当前安时数,如果SOC大于或等于100%,或最大电压大于设定值,并且在充电状态下,修正当前安时数为顶端安时数,大大提高了预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及电池剩余算法技术领域,尤其涉及一种电池SOC控制算法。
背景技术
动力电池BMS系统是电动汽车的关键部件,具有实时反应电池状态参数、优化电池输出配置、增加电池使用寿命和提高电池工作安全性等重要作用。BMS系统一般都拥有下述的功能:单体电池单元的充放电控制,串联电池组总电压的测量,充放电电流的测量,单体电池温度和电池箱内温度的测量,电池组荷电状态(SOC值)的估算,单体电池之间电压均衡,以及实现与汽车主控系统之间信息交换通信功能。
SOC定义是电池剩余可使用的容量与电池额定容量的比值,电池额定容量是指电池新单体的容量,而不是指电池能充进去的最大容量,因为随着电池的老化,电池的容量也会缩减,同时电池容量也受温度和放电速率的影响,例如,寿命将要终止的电池容量是额定容量的80%,即使电池被完全充满,SOC最多达到80%,精确的SOC预测必须考虑电池老化和环境因素的影响。
这种SOC估算方法的优点是计算简单,程序容易编制,应用方便,实现成本低廉,可以在线实时测量电池SOC值,目前在简单工况场合应用很广泛,但是这种方法也存在明显缺点,由于电池额定容量C受到温度和放电电流I的影响,故而这种方法只适用于环境温度稳定、放电电流基本恒定的场合;并且电流的测量误差会随着时间不断累积,最终出现偏差,因此需要设计一种电池SOC控制算法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种电池SOC控制算法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
本发明提供一种电池SOC控制算法,具体包括如下步骤:
S1、先通过安时法进行预测;
S2、对安时法进行修正。
优选的,在S1中,安时法预测原理为:电池安时法是基于电流积分的方法,这种方法需要BMS实时监测电池充电或放电电流,采用电流霍尔传感器测量电流,安时法是根据电量定律得到的,设电池满充状态下电量为Qm,完全放电后电池电量为零,则有SOC=(Qm-integrate(i))/Qm ,这种计算方式在理论上是可行的,但是由于电池放电的特殊性,不同放电比率状态下Qm的值不同, 在大电流放电时候,电池电压下降到电池工作截止电压以下,但显示的SOC计算值大于零,而在小电流放电时,电池的SOC计算值减小到为零时电池还能工作,同时由于电池的自放电与存放时间和温度有很大关系,电池的自放电率和充放电效率的影响,其测量结果还是很不理想。
优选的,在S2中,对安时法进行修正的方法为:对安时积分以及充满电的一个修正, 充、放电时安时积分10ms累加一次,将当前安时数与标称容量做一次比较修正,将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数,当前安时数与标称容量的比值为最初的SOC,充满电状态下修正SOC,得到修正后的SOC;
如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值,底层记录新的当前安时数,如果SOC大于或等于100%,或最大电压大于设定值,并且在充电状态下,修正当前安时数为顶端安时数。
优选的,在S1中,由于采用安时法计算的电池SOC可保证短期内工作的SOC精度,但对长时间工作的电池具有较大的累积误差,在S2中,在对安时法进行修正时,需要对长时间工作的电池具有较大的累积误差进行修正。
优选的,在S1中,电池老化会降低电池的容量,因此电池剩余容量的计算公式也必须考虑电池老化的影响。
优选的,在S1中,自放电:电池长时间的自放电也会影响SOC的预测,因此,SOC计算公式同样也需要考虑自放电的影响。
优选的,在S1中,温度和放电速率的影响:常温下,电池单元放电效率很高,但是在低温下,尤其是大电流放电情况下,对SOC预测精度有较大影响,因此在S2中需要对温度和放电速率的影响进行修正。
本发明提供的一种电池SOC控制算法,与现有技术相比:本算法做了安时积分以及充满电的一个修正,即充、放电时安时积分10ms累加一次;将当前安时数与标称容量做一次比较修正,将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数,当前安时数与标称容量的比值为最初的SOC;充满电状态下修正SOC,得到修正后的SOC;如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值,底层记录新的当前安时数,如果SOC大于或等于100%,或最大电压大于设定值,并且在充电状态下,修正当前安时数为顶端安时数,大大提高了预测精度。
附图说明
图1为本发明的SOC预测的框架图;
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合具体实施例和说明书附图,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1
如图1-2所示,一种电池SOC控制算法,具体包括如下步骤:
S1、先通过安时法进行预测;
S2、对安时法进行修正。
进一步地,在S1中,在S1中,安时法预测原理为:电池安时法是基于电流积分的方法,这种方法需要BMS实时监测电池充电或放电电流,采用电流霍尔传感器测量电流,安时法是根据电量定律得到的,设电池满充状态下电量为Qm,完全放电后电池电量为零,则有SOC=(Qm-integrate(i))/Qm ,这种计算方式在理论上是可行的,但是由于电池放电的特殊性,不同放电比率状态下Qm的值不同, 在大电流放电时候,电池电压下降到电池工作截止电压以下,但显示的SOC计算值大于零,而在小电流放电时,电池的SOC计算值减小到为零时电池还能工作,同时由于电池的自放电与存放时间和温度有很大关系,电池的自放电率和充放电效率的影响,其测量结果还是很不理想。
进一步地,在S2中,对安时法进行修正的方法为:对安时积分以及充满电的一个修正, 充、放电时安时积分10ms累加一次,将当前安时数与标称容量做一次比较修正,将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数,当前安时数与标称容量的比值为最初的SOC,充满电状态下修正SOC,得到修正后的SOC;
如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值,底层记录新的当前安时数,如果SOC大于或等于100%,或最大电压大于设定值,并且在充电状态下,修正当前安时数为顶端安时数。
进一步地,在S1中,由于采用安时法计算的电池SOC可保证短期内工作的SOC精度,但对长时间工作的电池具有较大的累积误差,在S2中,在对安时法进行修正时,需要对长时间工作的电池具有较大的累积误差进行修正。
进一步地,在S1中,电池老化会降低电池的容量,因此电池剩余容量的计算公式也必须考虑电池老化的影响。
进一步地,在S1中,自放电:电池长时间的自放电也会影响SOC的预测,因此,SOC计算公式同样也需要考虑自放电的影响。
进一步地,在S1中,温度和放电速率的影响:常温下,电池单元放电效率很高,但是在低温下,尤其是大电流放电情况下,对SOC预测精度有较大影响,因此在S2中需要对温度和放电速率的影响进行修正。
本算法做了安时积分以及充满电的一个修正,即充、放电时安时积分10ms累加一次;将当前安时数与标称容量做一次比较修正,将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数,当前安时数与标称容量的比值为最初的SOC;充满电状态下修正SOC,得到修正后的SOC;如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值,底层记录新的当前安时数,如果SOC大于或等于100%,或最大电压大于设定值,并且在充电状态下,修正当前安时数为顶端安时数,大大提高了预测精度。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种电池SOC控制算法,其特征在于,具体包括如下步骤:
S1、先通过安时法进行预测;
S2、对安时法进行修正。
2.根据权利要求1所述一种电池SOC控制算法,其特征在于:在S1中,安时法预测原理为:电池安时法是基于电流积分的方法,这种方法需要BMS实时监测电池充电或放电电流,采用电流霍尔传感器测量电流,安时法是根据电量定律得到的,设电池满充状态下电量为Qm,完全放电后电池电量为零,则有SOC=(Qm-integrate(i))/Qm ,这种计算方式在理论上是可行的,但是由于电池放电的特殊性,不同放电比率状态下Qm的值不同, 在大电流放电时候,电池电压下降到电池工作截止电压以下,但显示的SOC计算值大于零,而在小电流放电时,电池的SOC计算值减小到为零时电池还能工作,同时由于电池的自放电与存放时间和温度有很大关系,电池的自放电率和充放电效率的影响,其测量结果还是很不理想。
3.根据权利要求1所述一种电池SOC控制算法,其特征在于:在S2中,对安时法进行修正的方法为:对安时积分以及充满电的一个修正, 充、放电时安时积分10ms累加一次,将当前安时数与标称容量做一次比较修正,将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数,当前安时数与标称容量的比值为最初的SOC,充满电状态下修正SOC,得到修正后的SOC;
如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值,底层记录新的当前安时数,如果SOC大于或等于100%,或最大电压大于设定值,并且在充电状态下,修正当前安时数为顶端安时数。
4.根据权利要求1所述一种电池SOC控制算法,其特征在于:在S1中,由于采用安时法计算的电池SOC可保证短期内工作的SOC精度,但对长时间工作的电池具有较大的累积误差,在S2中,在对安时法进行修正时,需要对长时间工作的电池具有较大的累积误差进行修正。
5.根据权利要求1所述一种电池SOC控制算法,其特征在于:在S1中,电池老化会降低电池的容量,因此电池剩余容量的计算公式也必须考虑电池老化的影响。
6.根据权利要求1所述一种电池SOC控制算法,其特征在于:在S1中,自放电:电池长时间的自放电也会影响SOC的预测,因此,SOC计算公式同样也需要考虑自放电的影响。
7.根据权利要求1所述一种电池SOC控制算法,其特征在于:在S1中,温度和放电速率的影响:常温下,电池单元放电效率很高,但是在低温下,尤其是大电流放电情况下,对SOC预测精度有较大影响,因此在S2中需要对温度和放电速率的影响进行修正。
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