CN110703115B - 一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法，包括以下步骤：1)生成包含固定采样点数n的电压和电流序列u(n)和i(n)；2)分别对电压序列u(n)、电流序列i(n)和Morlet小波时域序列m(n)进行快速傅里叶变换；3)获取电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)；4)获取在t时间长度内在不同时刻b处不同频率a下的电池阻抗Z(a,b)以及对应的阻抗角；5)查询离线建立的电池阻抗与平均温度的关系表，得到电池在不同时刻的平均温度T(b)；6)采用平滑滤波方法对所估计得到的不同时刻的温度进行平滑和离群点去除处理；7)重复步骤1)‑6)，完成电池平均温度的在线估计。与现有技术相比，本发明具有检测简单、快速准确等优点。

Description

一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法
技术领域
本发明涉及新能源汽车应用领域，尤其是涉及一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法。
背景技术
温度会对电池的充放电性能、安全性能、使用寿命都有很大的影响。新能源汽车电池管理系统中对电池温度的监控非常必要。现有的电池管理系统通过用热电偶抽检的方式对电池温度进行测量，显然无法全面掌控所有单体电池的温度变化。而为所有的单体电池布置热电偶进行温度测量又使得电池系统的成本升高。因此，需要寻求一种低成本的、易操作的电池温度估计方法。
在电动汽车领域，虽然有文献指出电池的平均温度可以通过阻抗来间接估计，但是由于缺乏有效可行的电池阻抗在线计算方法，使得基于阻抗的电池平均温度估计在实车应用时碰到障碍。为此，需要提出一种能够利用电池的运行时采集得到的电压和电流数据进行阻抗计算而估计温度的方法。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法，用以在电池充放电过程中估计电池的平均温度，包括以下步骤：
1)以设定的采样率f测量电池充放电时的端电压和电流，生成包含固定采样点数n的电压和电流序列u(n)和i(n)，序列时间长度为t＝n/f；
2)分别对电压序列u(n)、电流序列i(n)和Morlet小波时域序列m(n)进行快速傅里叶变换得到相应的傅里叶系数U(ω)、I(ω)和M(ω)；
3)获取电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)，其中，a和b分别为Morlet小波的伸缩因子和平移因子；
4)获取在t时间长度内在不同时刻b处不同频率a下的电池阻抗Z(a,b)以及对应的阻抗角；
5)查询离线建立的电池阻抗与平均温度的关系表，得到电池在不同时刻的平均温度T(b)；
6)采用平滑滤波方法对所估计得到的不同时刻的温度进行平滑和离群点去除处理；
7)重复步骤1)-6)，完成电池平均温度的在线估计。
所述的Morlet小波为一高斯函数和三角函数的乘积。
所述的步骤3)具体为：
分别将傅里叶系数U(ω)、I(ω)与M(ω)相乘，并对相乘结果进行逆傅里叶变换，得到电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)。
所述的步骤4)具体为：
将电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)相除得到在t时间长度内在不同时刻b处不同频率a下的电池阻抗Z(a,b)。
所述的步骤5)中，电池阻抗与平均温度的关系具体为：
Figure BDA0002253037970000021
其中，T为平均温度，θ为电池阻抗的阻抗角，c1、c2、c3、d1、d2和d3均为常数。
所述的步骤5)中，电池阻抗与平均温度的关系表的内容包括在某一频率下的阻抗角、阻抗模、阻抗实部、阻抗虚部与平均温度的关系。
所述的步骤6)中，采用百分位平滑滤波方法对所估计得到的不同时刻的温度进行平滑和离群点去除处理。
所述的电池包括软包磷酸铁锂电池。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、检测简单：不需要额外的测量设备，只需在电池充放电时利用采集得到的电压和电流数据计算阻抗便可估计电池平均温度；
二、快速准确：阻抗计算时间短，可在采集到电压和电流后实时计算，从而实现温度的在线估计。
附图说明
图1为本发明的总体流程框图。
图2为电池平均温度与10Hz阻抗角关系图。
图3为在HPPC工况下估计得到的电池平均温度与实际温度对比，其中，图(3a)为施加的HPPC工况电流图，图(3b)为估计得到的电池平均温度。
图4为在NEDC工况下估计得到的电池平均温度与实际温度对比，其中，图(4a)为施加的NEDC工况电流图，图(4b)为估计得到的电池平均温度。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，本发明提出一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法，具体包括以下步骤：
1)以特定采样率f测量电池充放电时的端电压和电流，形成包含固定采样点数n的电压和电流序列u(n)和i(n)，序列时间长度为t＝n/f；
2)分别对电压序列u(n)、电流序列i(n)和Morlet小波时域序列m(n)进行快速傅里叶变换得到相应的傅里叶系数U(ω)、I(ω)和M(ω)；
3)分别将U(ω)、I(ω)与M(ω)相乘，相乘结果进行逆傅里叶变换，得到电压和电流序列的小波系数U(a,b)、I(a,b)，a和b分别为Morlet小波伸缩和平移因子；
4)将U(a,b)和I(a,b)相除得到在t时间长度内不同时刻b处的不同频率a下的电池阻抗Z(a,b)；
5)查询离线建立的电池阻抗与平均温度的关系表，反推电池在不同时刻的平均温度T(b)；
6)采用平滑滤波方法对所估计得到的不同时刻的温度进行平滑和离群点去除处理；
7)连续执行步骤1至6，实现电池平均温度的在线估计。
计算阻抗所采用的Morlet小波如式(1)所示，是一个高斯函数(式(2))和三角函数(式(3))的乘积。
Figure BDA0002253037970000041
Figure BDA0002253037970000042
h(t)＝exp(j2πfct) (3)
而小波变换的定义如下式(4)。
Figure BDA0002253037970000043
如果定义式(5)，则有式(6)成立。可以看出，所采集得到的电池电压或电流的小波系数是有可能通过FFT的方式得到。这是本发明的理论基础。
Figure BDA0002253037970000044
Figure BDA0002253037970000045
对于40Ah的软包磷酸铁锂电池通过不同温度的阻抗角研究，如图2所示，得到电池平均温度与10Hz阻抗角之间的关系式，如下式(7)。式中，θ为10Hz阻抗角。因此，直接利用式(7)或通过建立温度T和阻抗角θ的表格关系，便可以通过计算阻抗角反推得到温度。
Figure BDA0002253037970000046
对于40Ah的软包磷酸铁锂电池，施加如图(3a)所示HPPC工况。利用如图1所提出方法步骤进行温度估计。所得温度并没有经过平滑处理。从图(3b)可以看出，估计得到的电池温度总体非常接近实际的平均温度，最大误差不超过1.45℃。
对于40Ah的软包磷酸铁锂电池，通过施加如图(4a)所示的NEDC工况，利用图1所示的方法估计得到的电池平均温度如图(4b)所示。此处采用百分位平滑滤波方法对估计得到的温度数据进行平滑处理。可以看到，估计的平均温度与实际温度误差在0.5℃之内。

Claims (2)

1.一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法，用以在电池充放电过程中估计电池的平均温度，其特征在于，包括以下步骤：
1)以设定的采样率f测量电池充放电时的端电压和电流，生成包含固定采样点数n的电压和电流序列u(n)和i(n)，序列时间长度为t＝n/f；
2)分别对电压序列u(n)、电流序列i(n)和Morlet小波时域序列m(n)进行快速傅里叶变换得到相应的傅里叶系数U(ω)、I(ω)和M(ω)，所述的Morlet小波为一高斯函数和三角函数的乘积；
3)获取电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)，其中，a和b分别为Morlet小波的伸缩因子和平移因子，具体为：
分别将傅里叶系数U(ω)、I(ω)与M(ω)相乘，并对相乘结果进行逆傅里叶变换，得到电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)；
4)获取在t时间长度内在不同时刻b处不同频率a下的电池阻抗Z(a,b)以及对应的阻抗角，具体为：
将电压和电流序列的小波系数U(a,b)和I(a,b)相除得到在t时间长度内在不同时刻b处不同频率a下的电池阻抗Z(a,b)；
5)查询离线建立的电池阻抗与平均温度的关系表，得到电池在不同时刻的平均温度T(b)，电池阻抗与平均温度的关系表的内容包括在某一频率下的阻抗角、阻抗模、阻抗实部、阻抗虚部与平均温度的关系，电池阻抗与平均温度的关系具体为：
Figure FDA0002681867300000011
其中，T为平均温度，θ为电池阻抗的阻抗角，c1、c2、c3、d1、d2和d3均为常数；
6)采用平滑滤波方法对所估计得到的不同时刻的温度进行平滑和离群点去除处理，具体为采用百分位平滑滤波方法对所估计得到的不同时刻的温度进行平滑和离群点去除处理；
7)重复步骤1)-6)，完成电池平均温度的在线估计。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车蓄电池的平均温度在线估计方法，其特征在于，所述的电池包括软包磷酸铁锂电池。
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