CN111044924B - 一种全工况电池剩余容量确定方法及系统 - Google Patents

一种全工况电池剩余容量确定方法及系统 Download PDF

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CN111044924B CN201911407355.1A CN201911407355A CN111044924B CN 111044924 B CN111044924 B CN 111044924B CN 201911407355 A CN201911407355 A CN 201911407355A CN 111044924 B CN111044924 B CN 111044924B
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    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385Arrangements for measuring battery or accumulator variables
    • G01R31/387Determining ampere-hour charge capacity or SoC
    • G01R31/388Determining ampere-hour charge capacity or SoC involving voltage measurements

Abstract

本发明公开了一种全工况电池剩余容量确定方法及系统。该方法包括:获取电池的历史监测信息;获取电池的当前监测温度以及电池的当前电流电压监测点;在关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;采用插值方法分别计算在第一温度数据下当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在第二温度数据下当前电流电压监测点的第二电池剩余容量;根据第一温度数据、第二温度数据、当前监测温度、第一电池剩余容量和第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量。采用本发明的方法及系统,能够提高电池剩余容量SOC的估算精度。

Description

一种全工况电池剩余容量确定方法及系统
技术领域
本发明涉及电池剩余容量技术领域,特别是涉及一种全工况电池剩余容量确定方法及系统。
背景技术
电池系统是一个非常复杂的系统,其电化学反应过程呈现出高度的非线性特性。准确估算电池的SOC能够有效提高电动汽车的能量利用效率、保证电池组的使用寿命、优化驾驶,对电动汽车的发展具有重要意义。由于电动汽车上电池的使用工况复杂,其参数是非线性的,同时,蓄电池的额定容量会随电池的循环次数、温度、充放电电流大小等因素发生变化,这些原因都使车载电池SOC的估算变得非常困难。
目前,电池SOC的估算方法有的是基于电池的等效电路模型,应用智能算法对电池不同SOC点的等效电路模型参数进行辨识,建立电池模型参数与SOC的映射关系,最后实现了电池SOC的估计。还有的电池SOC的估算方法是基于电池的等效电路模型,应用具有噪声协方差匹配功能的自适应扩展卡尔曼滤波算法实现了电池SOC的估计。还有的电池SOC的估算方法是基于电池的等效电路模型,应用非线性系统状态估计的无迹卡尔曼滤波算法实现了电池SOC的估计。还有的电池SOC的估算方法是基于电池支持向量机算法模型的SOC估计算法。
然而,电池模型实际是一个非常复杂的非线性系统,包含了大量的未知参数。对电池模型进行辨识,需要事先掌握大量的先验知识,如模型阶次、模型结构、各种未知常量,而这些先验知识通常是很难获得的。其次,在电池的实际使用过程中,随着电池剩余容量SOC和老化状态SOH的不断变化,电池模型的参数是随之变化的,并且这种随时间变化的规律也是变化的。因而,上述方法得到的电池剩余容量SOC精度不高。
发明内容
本发明的目的是提供一种全工况电池剩余容量方法及系统,能够提高电池剩余容量SOC的估算精度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种电池剩余容量确定方法,包括:
获取电池的历史监测信息;所述历史监测信息包括温度集合以及根据所述温度集合内每一个温度数据在多种电流工况下建立的电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图;
获取电池的当前监测温度以及电池的当前电流电压监测点;所述当前电流电压监测点包括当前电池电压和当前电池电流;
在所述关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;所述第一温度数据小于所述当前监测温度,所述第二温度数据大于所述当前监测温度;
采用插值方法分别计算在所述第一温度数据下所述当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在所述第二温度数据下所述当前电流电压监测点的第二电池剩余容量;
根据所述第一温度数据、所述第二温度数据、所述当前监测温度、所述第一电池剩余容量和所述第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量。
可选的,所述第一电池剩余容量的计算方法,具体包括:
选取与所述第一温度数据对应的关系图中第一电流电压监测点集,同时确定第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
根据所述第一电流电压监测点集、所述第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量。
可选的,所述根据所述第一电流电压监测点集、所述第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量,具体包括:
根据如下公式在电压方向进行两次线性插值处理:
Figure BDA0002349020310000021
Figure BDA0002349020310000031
根据如下公式在电流方向进行一次线性插值处理:
Figure BDA0002349020310000032
其中,Ux表示当前电池电压,Ix表示当前电池电压流;所述第一电流电压监测点集包括Q11、Q12、Q21和Q22四个点,Q11=(U1,I1),Q12=(U1,I2),Q21=(U2,I1),Q22=(U2,I2),U1<Ux<U2,I1<Ix<I2;SOC11表示与Q11对应的电池剩余容量,SOC12表示与Q12对应的电池剩余容量,SOC21表示与Q21对应的电池剩余容量,SOC22表示与Q22对应的电池剩余容量;SOCR1表示电流电压监测点R1=(Ux,I1)在电压方向进行第一次线性插值处理得到的电池剩余容量,SOCR2表示电流电压监测点R2=(Ux,I2)在电压方向进行第二次线性插值处理得到的电池剩余容量;SOCP_Tm表示第一电池剩余容量。
可选的,所述第二电池剩余容量的计算方法,具体包括:
选取与所述第二温度数据对应的关系图中第二电流电压监测点集,同时确定第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
根据所述第二电流电压监测点集、所述第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量。
可选的,所述根据所述第二电流电压监测点集、所述第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量,具体包括:
根据如下公式在电压方向进行两次线性插值处理:
Figure BDA0002349020310000033
Figure BDA0002349020310000034
根据如下公式在电流方向进行一次线性插值处理:
Figure BDA0002349020310000035
其中,Ux表示当前电池电压,Ix表示当前电池电压流;所述第二电流电压监测点集包括Q33、Q34、Q43和Q44四个点,Q33=(U3,I3),Q34=(U3,I4),Q43=(U4,I3),Q44=(U4,I4),U3<Ux<U4,I3<Ix<I4;SOC33表示与Q33对应的电池剩余容量,SOC34表示与Q34对应的电池剩余容量,SOC43表示与Q43对应的电池剩余容量,SOC44表示与Q44对应的电池剩余容量;SOCR3表示电流电压监测点R3=(Ux,I3)在电压方向进行第一次线性插值处理得到的电池剩余容量,SOCR4表示电流电压监测点R4=(Ux,I4)在电压方向进行第二次线性插值处理得到的电池剩余容量;SOCP_Tn表示第二电池剩余容量。
可选的,所述当前监测温度下的电池剩余容量的确定方法,具体包括:
根据如下公式确定当前监测温度下的电池剩余容量:
Figure BDA0002349020310000041
其中,SOCP_Tx表示当前监测温度下的电池剩余容量,Tm表示第一温度数据,Tn表示第二温度数据,SOCP_Tm表示第一电池剩余容量,SOCP_Tn表示第二电池剩余容量;Tx表示当前监测温度。
本发明还提供一种电池剩余容量确定系统,包括:
电池历史监测信息获取模块,用于获取电池的历史监测信息;所述历史监测信息包括温度集合以及根据所述温度集合内每一个温度数据在多种电流工况下建立的电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图;
电池当前监测信息获取模块,用于获取电池的当前监测温度以及电池的当前电流电压监测点;所述当前电流电压监测点包括当前电池电压和当前电池电流;
温度数据选取模块,用于在所述关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;所述第一温度数据小于所述当前监测温度,所述第二温度数据大于所述当前监测温度;
插值计算模块,用于采用插值方法分别计算在所述第一温度数据下所述当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在所述第二温度数据下所述当前电流电压监测点的第二电池剩余容量;
电池剩余容量确定模块,用于根据所述第一温度数据、所述第二温度数据、所述当前监测温度、所述第一电池剩余容量和所述第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量。
可选的,
所述插值计算模块,具体包括:
第一数据选取单元,用于选取与所述第一温度数据对应的关系图中第一电流电压监测点集,同时确定第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
第一电池剩余容量计算单元,用于根据所述第一电流电压监测点集、所述第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量。
可选的,
所述插值计算模块,还包括:
第二数据选取单元,用于选取与所述第二温度数据对应的关系图中第二电流电压监测点集,同时确定第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
第二电池剩余容量计算单元,用于根据所述第二电流电压监测点集、所述第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量。
可选的,所述电池剩余容量确定模块,具体包括:
电池剩余容量确定单元,用于根据如下公式确定当前监测温度下的电池剩余容量:
Figure BDA0002349020310000051
其中,SOCP_Tx表示当前监测温度下的电池剩余容量,Tm表示第一温度数据,Tn表示第二温度数据,SOCP_Tm表示第一电池剩余容量,SOCP_Tn表示第二电池剩余容量;Tx表示当前监测温度。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提出了一种全工况电池剩余容量确定方法及系统,根据电池的历史监测信息建立了电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图,在关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;当前监测温度介于第一温度数据与第二温度数据之间,采用插值方法分别计算在第一温度数据下当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在第二温度数据下当前电流电压监测点的第二电池剩余容量,根据第一温度数据、第二温度数据、当前监测温度、第一电池剩余容量和第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量,利用插值方法对实际使用中的电池进行电池剩余容量进行计算,能够有效的提高电池剩余容量SOC的估算精度,通用性好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中全工况电池剩余容量确定方法流程图;
图2为本发明实施例中电池SOC估算原理图;
图3为本发明实施例中全工况电池剩余容量确定系统结构图;
图4为本发明实施例中电池不同温度下8A恒流充电数据图;
图5为本发明实施例中主程序流程图;
图6为本发明实施例中SOC算法流程图;
图7为本发明实施例中算法开发流程图;
图8为本发明实施例中变温度恒流充电试验验证结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种全工况电池剩余容量方法及系统,能够提高电池剩余容量SOC的估算精度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例
图1为本发明实施例中全工况电池剩余容量确定方法流程图,图2为本发明实施例中电池SOC估算原理图,图2(a)为Tm温度下电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图,图2(b)为Tn温度下电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图,如图1-2所示,本发明提供了一种全工况电池剩余容量确定方法,该方法包括:
步骤101:获取电池的历史监测信息。
历史监测信息包括温度集合以及根据温度集合内每一个温度数据在全电流工况下建立的电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图。
选取n个温度点进行不同电流工况测试,其中T1温度对应电流I1,T2温度对应电流I2,Tn温度对应电流In,记录测试中的SOC、电流、电压数据,并进行整理。根据整理后的数据,建立n个温度点下的电池电压U、电流I、电池剩余容量SOC的关系图,根据电流工况测试种类,每一个温度点下有与工况测试种类个数相同的电压、电流和电池剩余容量。
步骤102:获取电池的当前监测温度Tx以及电池的当前电流电压监测点。当前电流电压监测点包括当前电池电压Ux和当前电池电流Ix
步骤103:在关系图中选取第一温度数据Tm和第二温度数据Tn,Tm<Tx<Tn
步骤104:采用插值方法分别计算在第一温度数据下当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在第二温度数据下当前电流电压监测点的第二电池剩余容量。
步骤104,具体包括:
在Tm温度点下,选取四个点Q11=(U1,I1)、Q12=(U1,I2)、Q21=(U2,I1)以及Q22=(U2,I2),各点的SOC值分别为SOC11、SOC12、SOC21、SOC22,其中U1<Ux<U2,I1<Ix<I2
依据插值原理求Tm温度点下P=(Ux,Ix)的SOC值SOCP_Tm。首先在电压U方向进行两次线性插值,可以得到R1=(Ux,I1)点的SOC值SOCR1,R2=(Ux,I2)点的SOC值SOCR2
Figure BDA0002349020310000071
Figure BDA0002349020310000072
然后在电流I方向进行一次线性插值,得到Tm温度点下P=(Ux,Ix)的SOC值SOCP_Tm
Figure BDA0002349020310000081
在Tn温度点下,选取四个点Q33=(U3,I3)、Q34=(U3,I4)、Q43=(U4,I3)以及Q44=(U4,I4),各点的SOC值分别为SOC33、SOC34、SOC43、SOC44,其中U3<Ux<U4,I3<Ix<I4
依据插值原理求Tn温度点下P=(Ux,Ix)的SOC值SOCP_Tn
首先在电压U方向进行两次线性插值,可以得到R3=(Ux,I3)点的SOC值SOCR3,R4=(Ux,I4)点的SOC值SOCR4
Figure BDA0002349020310000082
Figure BDA0002349020310000083
然后在电流I方向进行一次线性插值,得到Tn温度点下P=(Ux,Ix)的SOC值SOCP_Tn
Figure BDA0002349020310000084
步骤105:根据第一温度数据、第二温度数据、当前监测温度、第一电池剩余容量和第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量。
根据如下公式确定当前监测温度下的电池剩余容量:
Figure BDA0002349020310000085
其中,SOCP_Tx表示当前监测温度下的电池剩余容量,Tm表示第一温度数据,Tn表示第二温度数据,SOCP_Tm表示第一电池剩余容量,SOCP_Tn表示第二电池剩余容量;Tx表示当前监测温度。
图3为本发明实施例中全工况电池剩余容量确定系统结构图,如图3所示,本发明提供了一种全工况电池剩余容量确定系统,包括:
电池历史监测信息获取模块201,用于获取电池的历史监测信息;历史监测信息包括温度集合以及根据温度集合内每一个温度数据在多种电流工况下建立的电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图。
电池当前监测信息获取模块202,用于获取电池的当前监测温度以及电池的当前电流电压监测点;当前电流电压监测点包括当前电池电压和当前电池电流。
温度数据选取模块203,用于在关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;第一温度数据小于当前监测温度,第二温度数据大于当前监测温度。
插值计算模块204,用于采用插值方法分别计算在第一温度数据下当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在第二温度数据下当前电流电压监测点的第二电池剩余容量。
插值计算模块204,具体包括:
第一数据选取单元,用于选取与第一温度数据对应的关系图中第一电流电压监测点集,同时确定第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
第一电池剩余容量计算单元,用于根据第一电流电压监测点集、第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量。
第二数据选取单元,用于选取与第二温度数据对应的关系图中第二电流电压监测点集,同时确定第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
第二电池剩余容量计算单元,用于根据第二电流电压监测点集、第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量。
电池剩余容量确定模块205,用于根据第一温度数据、第二温度数据、当前监测温度、第一电池剩余容量和第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量。
电池剩余容量确定模块205,具体包括:
电池剩余容量确定单元,用于根据如下公式确定当前监测温度下的电池剩余容量:
Figure BDA0002349020310000091
其中,SOCP_Tx表示当前监测温度下的电池剩余容量,Tm表示第一温度数据,Tn表示第二温度数据,SOCP_Tm表示第一电池剩余容量,SOCP_Tn表示第二电池剩余容量;Tx表示当前监测温度。
对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
具体应用:
1)建立插值数据表
如数据表1所示,通过对纯电动汽车实车104节55AH串联磷酸铁锂电池组充电实验,建立双线性插值数据表。纯电动汽车车载充电机充电电流8A,充电温度随室外温度变化而变化。综合考虑电动汽车的运行情况,在插值数据表的建立过程中均采用SOC>50%的区间段。在每个温度下整理出20个数据点如图4所示。
表1不同温度电池最大可用容量
Figure BDA0002349020310000101
2)基于多源线性插值的全工况SOC估计算法流程
系统主程序包括:系统初始化,SOC修正。首先读取电流,利用Ah积分法计算SOC值。利用两次进入该任务的时间差作为Ah积分法的△t,乘以每次进入任务读取的电流值,作为Ah积分的变化值。其中,充电电流为正,放电电流为负。并且,根据采集的电流值判断是否存在充电过流和放电过流的错误,根据计算的SOC值判断是否存在SOC过高或过低的错误。其中电流采集现在有两种方式,一种是LM传感器电流,另一种是分流电阻电流。流程图如图5所示。
算法流程:BMS系统在SOC算法上,采用以AH积分法为主,在特定工况下通过双线性插值法对SOC进行修正。特定工况主要有:1.充电机恒流充电工况;2.电动汽车行驶中特定电流范围(-40A到-10A)内放电工况。通过周期调用SOC算法,对Ah积分结果进行修正。在充电过程中,每15分钟,对Ah积分修正一次。在放电过程中,先判断电流范围,如果在能够修正的范围内,每15分钟对Ah修正一次。SOC算法流程如图6所示。
算法自动代码生成:现代控制系统设计开发过程一般包括四个阶段:首先由总体设计人员确定设计方案,完成系统建模、控制算法设计及离线数学仿真等工作;然后由技术实施人员编写实时仿真程序并进行实时仿真测试工作(称为软件在回路中的仿真);接下来将部分实物接入回路,而控制器仍由仿真设备代替,进行半实物仿真(即硬件在回路中的仿真);最后由产品开发人员将实际控制器接入,完成产品级的设计。算法开发流程如图7所示。
3)试验测试
为了验证变温度恒流充电下双线性插值SOC估算的精度,对104节55AH串联磷酸铁锂电池组数据进行试验测试。充电电流为8A,温度变化范围9℃~10℃。变温度恒流充电试验验证测试结果如图8所示。可以看出,SOC估算法估算的电池SOC在整个估算区间内变化△SOC稳定,从误差曲线上可以看出SOC估算精度在5%以内。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种电池剩余容量确定方法,其特征在于,包括:
获取电池的历史监测信息;所述历史监测信息包括温度集合以及根据所述温度集合内每一个温度数据在多种电流工况下建立的电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图;
获取电池的当前监测温度以及电池的当前电流电压监测点;所述当前电流电压监测点包括当前电池电压和当前电池电流;
在所述关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;所述第一温度数据小于所述当前监测温度,所述第二温度数据大于所述当前监测温度;
采用插值方法分别计算在所述第一温度数据下所述当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在所述第二温度数据下所述当前电流电压监测点的第二电池剩余容量;
所述第一电池剩余容量的计算方法,具体包括:
选取与所述第一温度数据对应的关系图中第一电流电压监测点集,同时确定第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
根据所述第一电流电压监测点集、所述第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量;
所述第二电池剩余容量的计算方法,具体包括:
选取与所述第二温度数据对应的关系图中第二电流电压监测点集,同时确定第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
根据所述第二电流电压监测点集、所述第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量;
根据所述第一温度数据、所述第二温度数据、所述当前监测温度、所述第一电池剩余容量和所述第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量;
所述当前监测温度下的电池剩余容量的确定方法,具体包括:
根据如下公式确定当前监测温度下的电池剩余容量:
Figure FDA0003256674510000021
其中,SOCP_Tx表示当前监测温度下的电池剩余容量,Tm表示第一温度数据,Tn表示第二温度数据,SOCP_Tm表示第一电池剩余容量,SOCP_Tn表示第二电池剩余容量;Tx表示当前监测温度。
2.根据权利要求1所述的电池剩余容量确定方法,其特征在于,所述根据所述第一电流电压监测点集、所述第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量,具体包括:
根据如下公式在电压方向进行两次线性插值处理:
Figure FDA0003256674510000022
Figure FDA0003256674510000023
根据如下公式在电流方向进行一次线性插值处理:
Figure FDA0003256674510000024
其中,Ux表示当前电池电压,Ix表示当前电池电流;所述第一电流电压监测点集包括Q11、Q12、Q21和Q22四个点,Q11=(U1,I1),Q12=(U1,I2),Q21=(U2,I1),Q22=(U2,I2),U1<Ux<U2,I1<Ix<I2;SOC11表示与Q11对应的电池剩余容量,SOC12表示与Q12对应的电池剩余容量,SOC21表示与Q21对应的电池剩余容量,SOC22表示与Q22对应的电池剩余容量;SOCR1表示电流电压监测点R1=(Ux,I1)在电压方向进行第一次线性插值处理得到的电池剩余容量,SOCR2表示电流电压监测点R2=(Ux,I2)在电压方向进行第二次线性插值处理得到的电池剩余容量;SOCP_Tm表示第一电池剩余容量。
3.根据权利要求1所述的电池剩余容量确定方法,其特征在于,所述根据所述第二电流电压监测点集、所述第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量,具体包括:
根据如下公式在电压方向进行两次线性插值处理:
Figure FDA0003256674510000031
Figure FDA0003256674510000032
根据如下公式在电流方向进行一次线性插值处理:
Figure FDA0003256674510000033
其中,Ux表示当前电池电压,Ix表示当前电池电流;所述第二电流电压监测点集包括Q33、Q34、Q43和Q44四个点,Q33=(U3,I3),Q34=(U3,I4),Q43=(U4,I3),Q44=(U4,I4),U3<Ux<U4,I3<Ix<I4;SOC33表示与Q33对应的电池剩余容量,SOC34表示与Q34对应的电池剩余容量,SOC43表示与Q43对应的电池剩余容量,SOC44表示与Q44对应的电池剩余容量;SOCR3表示电流电压监测点R3=(Ux,I3)在电压方向进行第一次线性插值处理得到的电池剩余容量,SOCR4表示电流电压监测点R4=(Ux,I4)在电压方向进行第二次线性插值处理得到的电池剩余容量;SOCP_Tn表示第二电池剩余容量。
4.一种电池剩余容量确定系统,其特征在于,包括:
电池历史监测信息获取模块,用于获取电池的历史监测信息;所述历史监测信息包括温度集合以及根据所述温度集合内每一个温度数据在多种电流工况下建立的电池电压-电池电流-电池剩余容量关系图;
电池当前监测信息获取模块,用于获取电池的当前监测温度以及电池的当前电流电压监测点;所述当前电流电压监测点包括当前电池电压和当前电池电流;
温度数据选取模块,用于在所述关系图中选取第一温度数据和第二温度数据;所述第一温度数据小于所述当前监测温度,所述第二温度数据大于所述当前监测温度;
插值计算模块,用于采用插值方法分别计算在所述第一温度数据下所述当前电流电压监测点的第一电池剩余容量,以及在所述第二温度数据下所述当前电流电压监测点的第二电池剩余容量;
所述插值计算模块,具体包括:
第一数据选取单元,用于选取与所述第一温度数据对应的关系图中第一电流电压监测点集,同时确定第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
第一电池剩余容量计算单元,用于根据所述第一电流电压监测点集、所述第一电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第一电池剩余容量;
第二数据选取单元,用于选取与所述第二温度数据对应的关系图中第二电流电压监测点集,同时确定第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量;
第二电池剩余容量计算单元,用于根据所述第二电流电压监测点集、所述第二电流电压监测点集对应的电池剩余容量和所述当前电流电压监测点,在电压方向进行两次线性插值处理,在电流方向进行一次线性插值处理,得到第二电池剩余容量;
电池剩余容量确定模块,用于根据所述第一温度数据、所述第二温度数据、所述当前监测温度、所述第一电池剩余容量和所述第二电池剩余容量确定当前监测温度下的电池剩余容量;
所述电池剩余容量确定模块,具体包括:
电池剩余容量确定单元,用于根据如下公式确定当前监测温度下的电池剩余容量:
Figure FDA0003256674510000041
其中,SOCP_Tx表示当前监测温度下的电池剩余容量,Tm表示第一温度数据,Tn表示第二温度数据,SOCP_Tm表示第一电池剩余容量,SOCP_Tn表示第二电池剩余容量;Tx表示当前监测温度。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112630672B (zh) * 2020-12-31 2023-10-03 湖北亿纬动力有限公司 一种锂电池容量校正的方法及其应用
CN113642895B (zh) * 2021-08-16 2023-12-12 中国科学院电工研究所 一种离网光伏电站的剩余性能评估方法
CN116736127A (zh) * 2023-04-03 2023-09-12 镁佳(北京)科技有限公司 一种应对温度变化的电池剩余电量百分比预测方法及装置

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2975188A1 (fr) * 2011-05-13 2012-11-16 Valeo Equip Electr Moteur Procede d'estimation de l'etat de sante d'une batterie et systeme de gestion de batterie adapte
CN103217651A (zh) * 2013-04-18 2013-07-24 中国科学院广州能源研究所 一种蓄电池荷电状态的估算方法和系统
CN103257323A (zh) * 2013-06-03 2013-08-21 清华大学 一种锂离子电池剩余可用能量的估计方法
CN103683391A (zh) * 2013-11-21 2014-03-26 惠州市亿能电子有限公司 一种电池管理系统的功率控制方法
CN104515955A (zh) * 2014-12-26 2015-04-15 湖南森泰能源科技股份有限公司 恒定温度状态下电池剩余电量测量方法与系统
CN104535933A (zh) * 2014-12-26 2015-04-22 湖南森泰能源科技股份有限公司 电池剩余电量测量方法与系统
CN106772072A (zh) * 2016-12-06 2017-05-31 奇瑞汽车股份有限公司 一种基于电池特性曲线的soc估算方法及装置
CN106772098A (zh) * 2017-01-24 2017-05-31 清华大学 一种基于恒流实验的电池开路电压与直流内阻辨识方法
CN108072844A (zh) * 2017-12-15 2018-05-25 重庆长安汽车股份有限公司 一种车用动力电池可用功率估算方法
CN109188304A (zh) * 2018-09-03 2019-01-11 奇瑞汽车股份有限公司 一种动力电池组系统soc精度测试方法
CN110308405A (zh) * 2019-07-26 2019-10-08 四川嘉垭汽车科技有限公司 不同环境温度下锂离子电池荷电状态及健康状态估计方法
CN110386029A (zh) * 2019-07-23 2019-10-29 安徽力高新能源技术有限公司 一种根据动态电压修正锂电池soc方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7983863B2 (en) * 2002-09-24 2011-07-19 Research In Motion Limited System and method of battery capacity estimation

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2975188A1 (fr) * 2011-05-13 2012-11-16 Valeo Equip Electr Moteur Procede d'estimation de l'etat de sante d'une batterie et systeme de gestion de batterie adapte
CN103217651A (zh) * 2013-04-18 2013-07-24 中国科学院广州能源研究所 一种蓄电池荷电状态的估算方法和系统
CN103257323A (zh) * 2013-06-03 2013-08-21 清华大学 一种锂离子电池剩余可用能量的估计方法
CN103683391A (zh) * 2013-11-21 2014-03-26 惠州市亿能电子有限公司 一种电池管理系统的功率控制方法
CN104515955A (zh) * 2014-12-26 2015-04-15 湖南森泰能源科技股份有限公司 恒定温度状态下电池剩余电量测量方法与系统
CN104535933A (zh) * 2014-12-26 2015-04-22 湖南森泰能源科技股份有限公司 电池剩余电量测量方法与系统
CN106772072A (zh) * 2016-12-06 2017-05-31 奇瑞汽车股份有限公司 一种基于电池特性曲线的soc估算方法及装置
CN106772098A (zh) * 2017-01-24 2017-05-31 清华大学 一种基于恒流实验的电池开路电压与直流内阻辨识方法
CN108072844A (zh) * 2017-12-15 2018-05-25 重庆长安汽车股份有限公司 一种车用动力电池可用功率估算方法
CN109188304A (zh) * 2018-09-03 2019-01-11 奇瑞汽车股份有限公司 一种动力电池组系统soc精度测试方法
CN110386029A (zh) * 2019-07-23 2019-10-29 安徽力高新能源技术有限公司 一种根据动态电压修正锂电池soc方法
CN110308405A (zh) * 2019-07-26 2019-10-08 四川嘉垭汽车科技有限公司 不同环境温度下锂离子电池荷电状态及健康状态估计方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Novel State-of-Charge Estimation Algorithm of EV Battery Based on Bilinear Interpolation;Liye Wang 等;《2013 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC)》;20131121;第26-29页 *
Lookup Table Based Intelligent Charging and Balancing Algorithm for Li-ion Battery Packs;R. L. Velho 等;《2018 International Conference on Intelligent Systems (IS)》;20190509;第209-214页 *
基于多维线性插值的锂离子电池SOC估算研究;聂开俊;《蓄电池》;20190131;第56卷(第1期);第15-24页 *
应用牛顿插值法估算铅酸蓄电池SOC;崔琼 等;《电力电子技术》;20130731;第47卷(第7期);第46-48页 *

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