CN110967645A - Soc修正方法和装置、电池管理系统和存储介质 - Google Patents

Soc修正方法和装置、电池管理系统和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种SOC修正方法和装置、电池管理系统和存储介质。该方法包括：采集满足预设静置条件下的电芯状态数据；若电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数；根据第一组待定参数，预测预设趋稳态电池模型的第二组待定参数；根据第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。采用本发明实施例，能够通过电池短时间静置时的外电路特性，快速估算稳态OCV，提高开路电压法的适用性。

Description

SOC修正方法和装置、电池管理系统和存储介质
技术领域
本发明涉及电池技术领域，尤其涉及一种SOC修正方法和装置、电池管理系统和存储介质。
背景技术
SOC(State of Charge，荷电状态)代表电池使用一段时间或长期搁置不用后剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，当SOC＝0时表示电池放电完全，当SOC＝1时表示电池完全充满。SOC估算是电池管理系统最重要的功能之一，用于实现电池管理系统的电量指示、剩余里程、过充过放保护、电池均衡、充电控制及电池健康状况预测。
现有技术中主要采用开路电压法进行SOC估算，具体为利用电芯稳态下开路电压OCV和SOC的对应关系，得到稳定状态的电池SOC(即稳态SOC)。
但是，稳态OCV的获得通常需要静置较长时间(数小时以上)，而实际使用工况中，电芯长时间静置的机会较少，因此，获取稳态OCV的机会极少，降低了开路电压法的适用性。
发明内容
本发明实施例提供了一种SOC修正方法和装置、电池管理系统和存储介质，能够通过电池短时间静置时的外电路特性，快速估算稳态OCV，提高开路电压法的适用性。
第一方面，本发明实施例提供一种SOC修正方法，该SOC修正方法包括：
采集满足预设静置条件下的电芯状态数据；
若电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数；
根据第一组待定参数，预测预设趋稳态电池模型的第二组待定参数；
根据第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
第二方面，本发明实施例提供一种SOC修正装置，该装置包括：
数据采集模块，用于采集满足预设静置条件下的电芯状态数据；
第一组待定参数确定模块，用于若电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数；
第二组待定参数预测模块，用于根据第一组待定参数，预测预设趋稳态电池模型的第二组待定参数；
SOC修正模块，用于根据第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
第三方面，本发明实施例提供一种电池管理系统，该电池管理系统包括如上所述的SOC修正装置。
第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，其上存储有程序，程序被处理器执行时实现如上所述的SOC修正方法。
为了避免SOC估算时稳态OCV需要静置较长时间的问题，本发明实施例首先根据电芯满足预设静置条件下的电芯状态数据确定出趋稳态电池模型的待定参数，以表征趋稳态时OCV随时间变化趋势，然后利用待定参数处理稳态时间阈值得到稳态OCV预估值，接着利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC，以修正当前SOC。
与现有技术中的开路电压法相比，本发明实施例能够利用电池短时间静置时的外电路特性，确定用于表征趋稳态时开路电压OCV随时间变化的趋稳态电池模型的第一组待定参数，然后利用第一组待定参数预估稳态OCV，从而减小获取稳态OCV所需时间，进而增加了SOC的修正机会，提高了开路电压法的适用性。
此外，本发明实施例还从电压数据量是否充分，以及电压数据的变化值是否可信的角度出发，限定了参与趋稳态电池模型运算的电芯状态数据的条件。比如，为解决电压数据的长度不充分的问题，本发明实施例能够根据第一待定参数，预测第二预设长度下预设趋稳态电池模型的第二组待定参数，然后利用第一组待定参数预估稳态OCV，从而避免因电芯状态数据不充分而导致的预设趋稳态电池模型的待定参数的准确度低的问题，进一步提高了开路电压法的估算精度和适用性。
附图说明
从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的特征。
图1为本发明第一实施例提供的SOC修正方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于时间序列及其对应的电压序列得到的电压随时间的变化曲线示意图；
图3为本发明另一实施例提供的基于时间序列及其对应的电压序列得到的电压随时间的变化曲线示意图；
图4为本发明第二实施例提供的SOC修正方法的流程示意图；
图5为本发明第三实施例提供的SOC修正方法的流程示意图；
图6为本发明第四实施例提供的SOC修正方法的流程示意图；
图7为本发明第五实施例提供的SOC修正方法的流程示意图；
图8为本发明实施例提供的SOC修正装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。
本发明实施例提供一种SOC修正方法和装置、电池管理系统和存储介质，采用本发明实施例中的技术方案，能够建立电池开路电压趋于稳态时的模型，通过电池短时间静置时的外电路特性估算稳态时的开路电压，从而减小获取稳态开路电压所需时间，克服获取开路电压达到稳态所需时间过长的问题，进而增加SOC的修正机会，提高开路电压法的适用性。
下面对本发明实施例涉及的几个概念进行简要说明。
开路电压OCV，指的是电芯在开路状态或外电流接近0时的端电压。
稳态OCV，指的是电芯在长时间处于开路状态或外电流接近0时，电压变化率小于预设阈值时的端电压。
非稳态OCV，指的是电芯在短时间处于开路状态或外电流接近0时，并加上极化电压补偿值后的预估开路电压。
趋稳态OCV，指的是电芯经历一段时间电流激励后，处于开路状态或者电流接近零时，电压趋向于稳态OCV过程中的电压。
图1为本发明第一实施例提供的SOC修正方法的流程示意图。如图1所示，该SOC修正方法包括步骤101至步骤104。
在步骤101中，采集满足预设静置条件下的电芯状态数据。
其中，电芯状态数据包括：SOH(State of Health)，即电池满充容量相对额定容量的百分比，用于表示电池可存储电荷的能力。新出厂电池的SOH为100％，随着使用时间的延长，SOH逐渐下降，短时间段内SOH的值可以认为不变。
在一示例中，电芯状态数据还包括：电压、电流和温度等。
在一示例中，预设静置条件为电芯的电流小于预设电流阈值。
其中，预设电流阈值可以根据当前时刻电芯的SOC和温度，查表预标定的SOC、温度与预设电流阈值的映射关系得到。
具体实施时，当电芯满足预设的静置条件后，可以记录电芯的SOH，电压序列UList＝[V1,V2,…Vn]、电流序列IList＝[I1,I2,…,In]、温度序列TList＝[T1,T2,…Tn]和时间序列TimeList＝[t1,t2,…,tn]，并累计满足静置条件的时间Te。
图2为本发明一实施例提供的基于时间序列及其对应的电压序列得到的电压随时间的变化曲线示意图。
图2中的横坐标为时间，纵坐标为电压，t1时刻对应的电压为V1，t2时刻对应的电压为V2，t12时刻对应的电压为V12，t13时刻对应的电压为V13。
在一示例中，可以利用趋稳态电池模型表征图2中的变化曲线。
下面示出四种趋稳态电池模型：
其中，V(t)为趋稳态时电池随时间变化的电压：
模型M1：
Figure BDA0002072127530000051
其中，a1,b1,c1,c′1,d1为模型M1的待定参数，e为自然底数。
模型M2：
Figure BDA0002072127530000052
其中，a1,b1,c1,d1为模型M2的待定参数，e为自然底数。
模型M3：
Figure BDA0002072127530000053
其中，a1,b1,…,bn,c1,…cn,d1,…dn为模型M3的待定参数，e为自然底数。
模型M4：
Figure BDA0002072127530000054
其中，a3,b3,c3为模型待定参数，e为自然底数。
需要说明的是，本发明实施例涉及的趋稳态电池模型不局限于上述三种，还包括各模型的简化及其变形，此处不进行限定。
图3为本发明另一实施例提供的基于时间序列及其对应的电压序列得到的电压随时间的变化曲线示意图。
图3与图2的不同之处在于，图3中示出基于t1-t7时刻的电压序列得到的电压随时间的变化曲线，对于图2中的数据，可能存在数据量不充分或者静置时间短的问题，因此仅基于t1-t7时刻的电压序列无法准确反映出t7时刻之后的电压随时间的变化情况，从而降低了预设趋稳态电池模型的待定参数的准确度。
基于此，本发明实施例采用电压数据的长度表示采集到的电压数据的个数，即参与计算的电压数据的数据量，同时也反映静置时间的长短。
在本发明实施例中，为了描述电压数据量是否充分的问题，可以按照电压数据的长度划分出三个区间：
第一长度区间：0至第一预设长度。若采集到的电压数据的长度位于第一长度区间，说明数据量过少，电芯静置时间太短，此时不执行对当前SOC的修正策略。
第二长度区间：第一预设长度至第二预设长度。若采集到的电压数据的长度位于第二长度区间，说明数据量不十分充足，电芯静置时间也不足够长，此时若直接预估静态OCV，准确度会降低。
第三长度区间：第二预设长度至+∞。若采集到的电压数据的长度位于第三长度区间，说明数据量充足，电芯静置时间也足够长，此时可以直接预估静态OCV，准确度较高。
进一步地，为了描述电压数据是否可信的问题，还需要确认电芯状态数据中电压数据的变化值。
若电压数据的变化值大于预设变化阈值，说明图2或图3中的电压随时间的变化曲线的趋势比较明显，可以直接预估静态OCV，准确度较高。
若电压数据的变化值不大于预设变化阈值，说明图2或图3中的电压随时间的变化曲线的趋势不明显，此时若直接预估静态OCV，准确度会降低。
其中，第一预设长度和第二预设长度均可以由电芯的电流确定，如果电芯电流较小，说明电压斜率的变化较小，此时第一预设长度和第二预设长度的取值可以适当减小；如果电芯电流较小，说明电压斜率的变化较小，此时第一预设长度和第二预设长度的取值必须适当增大，才能够确保数据量充分，保证预设趋稳态电池模型的待定参数的准确度。
针对第二长度区间，可以执行步骤102-步骤104。
在步骤102中，若电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数。
在步骤103中，根据第一组待定参数，预测预设趋稳态电池模型的第二组待定参数。
具体实施时，可以根据第一组待定参数，以及预设的第一组待定参数和第二组待定参数的基于电压数据长度的对应关系，预测预设趋稳态电池模型的第二组待定参数。
示例性地，对于确定的趋稳态电池模型(比如M1)，可以根据M1的第一待定参数，查表预标定第二预设长度下的M1的第一待定参数和第二组待定参数之间的映射关系，确定M1的第二组待定参数。
在步骤104中，根据第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
具体实施时，可以通过确定与电芯状态数据对应的稳态时间阈值Tt，然后利用由第二组待定参数确定的趋稳态电池模型处理稳态时间阈值Tt，即将稳态时间阈值Tt代入由第二组待定参数确定的趋稳态电池模型，计算得到稳态OCV预估值。
其中，稳态时间阈值Tt可以根据当前时刻的电芯的SOH和温度，查表预标定的SOH、温度与稳态时间阈值的映射关系得到。
针对第三长度区间，可以执行步骤105-步骤106，参见图4。
在步骤105中，若电芯状态数据中电压数据的长度大于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数。
在步骤106中，根据第一组待定参数，得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
结合步骤101-步骤106可知，为了避免SOC估算时稳态OCV需要静置较长时间的问题，本发明实施例首先根据电芯满足预设静置条件下的电芯状态数据确定出趋稳态电池模型的待定参数，以表征趋稳态时OCV随时间变化趋势，然后利用待定参数处理稳态时间阈值得到稳态OCV预估值，接着利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC，以修正当前SOC。
与现有技术中的开路电压法相比，本发明实施例能够利用电池短时间静置时的外电路特性，确定用于表征趋稳态时开路电压OCV随时间变化的趋稳态电池模型的第一组待定参数，然后利用第一组待定参数预估稳态OCV，从而减小获取稳态OCV所需时间，进而增加了SOC的修正机会，提高了开路电压法的适用性。
此外，本发明实施例还从电压数据量是否充分，以及电压数据的变化值是否可信的角度出发，限定了参与趋稳态电池模型运算的电芯状态数据的条件。
比如，为解决电压数据的长度处于第二长度区间，导致数据不充分的问题，本发明实施例能够根据第一待定参数，预测第二预设长度下预设趋稳态电池模型的第二组待定参数，然后利用第一组待定参数预估稳态OCV，从而避免因电芯状态数据不充分而导致的预设趋稳态电池模型的待定参数的准确度低的问题，进一步提高了开路电压法的估算精度和适用性。
在一个可选实施例中，可以先判断稳态OCV预估值是否超出预设的OCV预估范围；若稳态OCV预估值未超出预设的OCV预估范围，再利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。否则，说明稳态OCV预估值偏离很大或者不在正常运行范围内，此时可以利用非稳态OCV方法去修正或者不修正。
下面对获得趋稳态电池模型的第一组待定参数的方式进行说明。
在一示例中，第一组待定参数的至少部分参数可以由预设的SOH、电压、电流、温度与所述部分参数的映射关系，与当前时刻的SOH、电压、电流和温度确定，即查表线下的标定的SOH、电流、温度、电压与该至少部分参数的映射关系得到。
在一示例中，第一组待定参数的至少部参数由截至所述当前时刻的电压数据拟合得到，可以理解的是，本发明实施例中的至少部分参数包括部分参数和全部参数的情况。
在一示例中，第一组待定参数的至少部分参数可以由预设的SOH、电压、电流、温度与所述部分参数的映射关系，与当前时刻的SOH、电压、电流和温度确定，剩余待定参数可以由从满足预设静置条件开始至当前时刻的电压序列UList＝[V1,V2,…Vn]拟合得到。拟合算法包括但不限于最小二乘法及其变化形式，遗传算法或其他参数拟合方法等。
比如，针对上文中的趋稳态电池模型3，可以通过当前的电芯SOH、电流、温度和电压和线下标定的电流、温度、电压、SOH与模型参数c3的映射关系表，查表确定模型参数c3值，然后采用递推最小二乘法拟合UList＝[V1,V2,…Vn]获得待定参数a3和b3。
下面对步骤102中的预设趋稳态电池模型的确定进行说明。
在一示例中，基于电芯电压数据，本领域技术人员可以根据经验选择合适的一个趋稳态电池模型作为预设趋稳态电池模型。
在一示例中，基于电芯电压数据，本领域技术人员可以根据经验选择合适的多个趋稳态电池模型，将这多个趋稳态电池模型的和作为预设趋稳态电池模型；
在一示例中，本领域技术人员也可以根据截至当前时刻的电压数据分别拟合m个子趋稳态电池模型，得到m条拟合曲线及其对应的拟合差值。
然后，根据拟合差值对m个子趋稳态电池模型进行排序，将拟合差值最小的前n个子趋稳态电池模型的和作为预设趋稳态电池模型，m≥n≥1。该示例中，拟合差值越小，说明子趋稳态电池模型与实际工况数据越匹配，即子趋稳态电池模型越准确，对SOC的估算精度更高。这里，拟合方差可以是方差、标准差、误差绝对值累计和、误差和、最大误差绝对值等等，此处不做限定。
需要说明的是，本领域技术人员可以根据需要选择合适的模型待定参数确定方法，此处不进行限定。此外，计算趋稳态电池模型的待定参数的步骤可以实时进行，即随着电芯静置时间的延长不断更新趋稳态电池模型的待定参数，也可以是按照一定时间段间隔进行。
考虑到因电压数据的变化值不可信而导致基于预设趋稳态电池模型计算得到的SOC准确度低的问题时，本发明实施例针对第二长度区间，还可以执行步骤107，参见图5。针对第三长度区间，还可以执行步骤108，参见图6。
在步骤107中，若电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值小于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定非稳态OCV预估值，利用预设的非稳态OCV与SOC的对应关系，得到与非稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
在步骤108中，若电芯状态数据中电压数据的长度大于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值小于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定非稳态OCV预估值，利用预设的非稳态OCV与SOC的对应关系，得到与非稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
在一示例中，非稳态OCV预估值为电芯在静置结束最后一个时刻的电压和极化电压补偿值的差值。
在一示例中，可以根据电芯在本次静置结束最后一个时刻的电流和温度，查表线下标定的电流、温度与极化电压补偿值的映射关系，得到电芯在静置结束最后一个时刻的电压和该时刻下的极化电压补偿值。
在一示例中，也可以根据电芯在本次静置期间的电压和温度的统计特征(比如均方根值等)，查表统计特征与极化补偿值的映射关系，确定极化补偿值。
也就是说，与现有技术中的开路电压法相比，本发明实施例针对因电压数据的变化值不可信，导致根据预设趋稳态电池模型的SOC准确度低的问题时，采用非稳态OCV估算方式，进一步增加了SOC的修正机会，提高了开路电压法的适用性。
此外，不同于稳态OCV的直接修正方式，为了避免对SOC修正过度，在利用与非稳态OCV对应的SOC修正当前SOC前，可以采用以下修正策略：
先确定电芯在静置期间的电压回弹方向。电压回弹方向指的是当电流减小时，电芯电压的变化方向。
若电压回弹方向为电压增大，即静置期间电压随时间的变化曲线为单调递增，说明与非稳态OCV对应的SOC为可信SOC的下限，此时只有在确定与非稳态OCV对应的SOC大于当前SOC，再利用与非稳态OCV对应的SOC修正当前SOC。
若电压回弹方向为电压减小，即静置期间电压随时间的变化曲线为单调递减，说明与非稳态OCV对应的SOC为可信SOC的上限，此时只有在确定与非稳态OCV对应的SOC小于当前SOC，再利用与非稳态OCV对应的SOC修正当前SOC。
另外，为了节约计算资源，在利用与非稳态OCV对应的SOC修正当前SOC前，可以采用以下修正策略：
计算与非稳态OCV对应的SOC和当前SOC的差值，若差值的绝对值大于预设差值阈值，则利用与非稳态OCV对应的SOC修正当前SOC。
进一步地，为了避免修正过度，可以计算当前SOC和与非稳态OCV对应SOC的平均值，利用该平均值修正当前SOC。
图7为本发明又一实施例提供的SOC修正方法的流程示意图。
图7中示出的SOC修正方法包括步骤701至步骤713，用于对本发明实施例的SOC修正方法进行举例说明。
在步骤701中，判断电芯是否处于静置条件，若是，则执行步骤502，否则返回步骤501。
在步骤702中，若电芯满足静置条件，记录电芯的电压序列、电流序列、温度序列和时间序列。
在步骤703中，判断电压序列的长度是否小于第一预设长度。若是，则返回步骤702，否则执行步骤703。
在步骤704中，判断电压序列的长度是否大于第一预设长度且小于第二预设长度。若是，则执行步骤705，否则，执行步骤712。
在步骤705中，判断电压序列的变压变化值是否大于预设变化阈值、若是，则执行步骤706，否则，执行步骤709。
在步骤706中，确定趋稳态电池模型的第一组待定参数。
在步骤707中，根据第一组待定参数预测趋稳态电池模型的第二组待定参数，并根据第二组待定参数预估稳态OCV。
在步骤708中，根据预估稳态OCV，查表稳态OCV与SOC的映射关系，确定与预估稳态OCV对应的SOC，以修正当前SOC。
在步骤709中，预估非稳态OCV。
在步骤710中，根据非稳态OCV，查表非稳态OCV-SOC的映射关系，确定与预估非稳态OCV对应的SOC。
在步骤711中，根据与预估非稳态OCV对应的SOC修正当前SOC。
在步骤712中，确定电压序列的长度是否大于第二预设长度，执行步骤705，若是，执行步骤713，否则，执行步骤709。
在步骤713中，确定趋稳态电池模型的第一组待定参数并根据第一组待定参数预估稳态OCV，然后执行步骤708。
图8为本发明实施例提供的SOC修正装置的结构示意图，如图8所示，该SOC修正装置包括：数据采集模块801、第一组待定参数确定模块802、第二组待定参数预测模块803和SOC修正模块804。
其中，数据采集模块801用于采集满足预设静置条件下的电芯状态数据。
第一组待定参数确定模块802用于若电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数。
第二组待定参数预测模块803用于根据第一组待定参数，预测预设趋稳态电池模型的第二组待定参数。
SOC修正模块804用于根据第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
本发明实施例还提供一种电池管理系统，该电池管理系统包括如上所述的SOC修正装置。
本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有程序，程序被处理器执行时实现如上所述的SOC修正方法。
需要明确的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。对于装置实施例而言，相关之处可以参见方法实施例的说明部分。本发明实施例并不局限于上文所描述并在图中示出的特定步骤和结构。本领域的技术人员可以在领会本发明实施例的精神之后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。并且，为了简明起见，这里省略对已知方法技术的详细描述。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明实施例的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
本发明实施例可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明实施例的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明实施例的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明实施例的范围之中。

Claims (15)

1.一种SOC修正方法，其特征在于，包括：
采集满足预设静置条件下的电芯状态数据；
若所述电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且所述电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据所述电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数；
根据所述第一组待定参数，预测所述预设趋稳态电池模型的第二组待定参数；
根据所述第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与所述稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述电芯状态数据中电压数据的长度大于所述第二预设长度，且所述电芯状态数据中电压数据的变化值大于所述预设变化阈值，则根据所述电芯状态数据确定所述预设趋稳态电池模型的第一组待定参数；
根据所述第一组待定参数，得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与所述稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且所述电芯状态数据中电压数据的变化值小于所述预设变化阈值，则根据所述电芯状态数据确定非稳态OCV预估值；
或者，若所述电芯状态数据中电压数据的长度大于所述第二预设长度，且所述电芯状态数据中电压数据的变化值小于所述预设变化阈值，则根据所述电芯状态数据确定非稳态OCV预估值；
利用预设的非稳态OCV与SOC的对应关系，得到与所述非稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述电芯状态数据长度小于所述第一预设长度，则不对当前SOC进行修正。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一组待定参数，预测所述预设趋稳态电池模型的第二组待定参数，包括：
根据所述第一组待定参数，以及预设的所述第一组待定参数和所述第二组待定参数的基于电压数据长度的对应关系，预测所述预设趋稳态电池模型的第二组待定参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，包括：
确定与所述电芯状态数据对应的稳态时间阈值；
利用由所述第二组待定参数确定的趋稳态电池模型处理所述稳态时间阈值，计算得到稳态OCV预估值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与所述稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC，包括：
判断所述稳态OCV预估值是否超出预设的OCV预估范围；
若所述稳态OCV预估值未超出所述预设的OCV预估范围，则利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与所述稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述电芯在静置期间的电压回弹方向；
若所述电压回弹方向为电压增大，且与所述非稳态OCV预估值对应的SOC修正值大于所述当前SOC，则利用与所述非稳态OCV预估值对应的SOC修正值修正所述当前SOC；
若所述电压回弹方向为电压减小，且与所述非稳态OCV预估值对应的SOC修正值小于所述当前SOC，则利用与所述非稳态OCV预估值对应的SOC修正值修正所述当前SOC。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述电芯状态数据包括：SOH、电压、电流和温度；
所述第一组待定参数的至少部分参数由预设的SOH、电压、电流、温度与所述部分参数的映射关系，与所述当前时刻的SOH、电压、电流、温度确定。
10.根据权利要求1或9所述的方法，其特征在于，
所述电芯状态数据包括：SOH、电压和温度；
所述第一组待定参数的至少部分参数由截至所述当前时刻的电压数据拟合得到。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述电芯状态数据中的电压数据分别拟合m个子趋稳态电池模型，得到m条拟合曲线及其对应的拟合差值；
根据所述拟合差值对m个所述子趋稳态电池模型进行排序，将所述拟合差值最小的前n个子趋稳态电池模型的和作为所述预设趋稳态电池模型。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设静置条件为所述电芯的电流小于预设电流阈值。
13.一种SOC修正装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集满足预设静置条件下的电芯状态数据；
第一组待定参数确定模块，用于若所述电芯状态数据中电压数据的长度大于第一预设长度且小于第二预设长度，且所述电芯状态数据中电压数据的变化值大于预设变化阈值，则根据所述电芯状态数据确定预设趋稳态电池模型的第一组待定参数；
第二组待定参数预测模块，用于根据所述第一组待定参数，预测所述预设趋稳态电池模型的第二组待定参数；
SOC修正模块，用于根据所述第二组待定参数，计算得到稳态OCV预估值，并利用预设的稳态OCV与SOC的对应关系，确定与所述稳态OCV预估值对应的SOC修正值，以修正当前SOC。
14.一种电池管理系统，其特征在于，包括如权利要求13所述的SOC修正装置。
15.一种存储介质，其上存储有程序，其中，程序被处理器执行时实现如权利要求1-12任一项所述的SOC修正方法。
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