CN111965558B - Soh值的获取方法及系统、电动汽车及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种电动汽车的动力电池的健康状态(state of health，SOH)值的获取方法。包括：在每个充放电循环所经历的时段内，根据该时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量获取第一SOH值；在所述充放电循环过程中，获取所述动力电池的实时温度、所述动力电池的实时电压、所述动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个所述动力电池的实时电池参数；根据实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。本申请还公开了一种SOH值的获取系统、电动汽车及计算机可读储存介质，可以获取电动汽车的动力电池的SOH值。
Description
技术领域
本申请涉及电动汽车技术领域，更具体而言，涉及一种动力电池的健康状态(state of health，SOH)值的获取方法、SOH值的获取系统、电动汽车及计算机可读存储介质。
背景技术
动力电池作为电动汽车三大核心部件之一，对电动汽车的性能表现起着至关重要的作用。随着动力电池的不断使用，动力电池的可用容量将不断减小，按照现有大部分车企对外标准中均指出当动力电池的可用容量降至新电池的80％时，则认为该动力电池的寿命达到更换标准。动力电池的容量信息可通过SOH值反映出，也就是说，准确地获取SOH值是准确判断动力电池的寿命和老化程度的关键。准确地获取SOH值对于动力电池的及时检修及更换有较大帮助。同时，电动汽车的SOH值是动力电池荷电状态(state of charge，SOC)的计算基础。电动汽车续航里程的估算需要依据SOC值，而获取SOH值的精确性决定了计算SOC值的精确性，因此获取SOH的精确性还影响电动汽车续航里程估算的精确性。
当前，对SOH值的获取多由电池管理系统(Battery Management System，BMS)完成。然而，由于BMS中算法固化，所获取的不同用户习惯下的电动汽车的SOH值精度有限。而且，因为BMS自身无法存储大量历史数据，所以通过BMS获取SOH值不够准确。
发明内容
本申请实施方式提供一种SOH值的获取方法、SOH值的获取系统、电动汽车及计算机可读存储介质。
本申请实施方式的SOH值的获取方法包括：在每个充放电循环所经历的时段内，根据所述时段的充放电安时数、所述动力电池的荷电状态的变化量、及所述动力电池的额定容量以获取第一SOH值；在所述充放电循环过程中，获取所述动力电池的实时温度、所述动力电池的实时电压、所述动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个所述动力电池的实时电池参数；根据所述实时电池参数、预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
本申请实施方式的SOH值的获取系统包括：电池管理系统(Battery ManagementSystem，BMS)，所述BMS用于在每个充放电循环所经历的时段内，根据所述时段的充放电安时数、所述动力电池的荷电状态的变化量、及所述动力电池的额定容量获取第一SOH值；整车网络，所述整车网络用于在所述充放电循环过程中，获取所述动力电池的实时温度、所述动力电池的实时电压、所述动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个所述动力电池的实时电池参数；云端服务器，所述云端服务器用于：根据所述实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
本申请实施方式的非易失性计算机可读存储介质包含计算机程序，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器实现如下SOH值的获取方法：在每个充放电循环所经历的时段内，根据所述时段的充放电安时数、所述动力电池的荷电状态的变化量、及所述动力电池的额定容量获取第一SOH值；在所述充放电循环过程中，获取所述动力电池的实时温度、所述动力电池的实时电压、所述动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个所述动力电池的实时电池参数；根据所述实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
本申请实施方式的SOH值的获取方法、SOH值的获取系统、电动汽车和非易失性计算机可读存储介质可以根据实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对BMS获取的第一SOH值进行修正，以得到实时工况下更加精确的第二SOH值。如此获得的第二SOH值可以作为最终的SOH值，该SOH值是基于某一用户习惯下的历史记录中多个第一SOH值进行修正后得到的结果，能够更加精确的反应该用户习惯下电动汽车的动力电池的实际SOH值。
本申请的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实施方式的实践了解到。
附图说明
本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本申请某些实施方式的SOH值的获取方法的流程示意图；
图2是本申请某些实施方式的SOH值的获取系统的示意图；
图3是本申请某些实施方式的电动汽车的结构示意图；
图4至图6是本申请某些实施方式的SOH值的获取方法的流程示意图；
图7是本申请某些实施方式的拟合曲线示意图；
图8是本申请某些实施方式的计算机可读存储介质和处理器的连接状态示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。
请参阅图1至图3，本申请实施方式提供一种SOH值的获取方法。该SOH值的获取方法包括：
01：在每个充放电循环所经历的时段内，根据该时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量获取第一SOH值；
02：在充放电循环过程中，获取动力电池的实时电池参数；
03：根据实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
请参阅图2，本申请实施方式还提供一种SOH值的获取系统100。SOH值的获取系统100包括电池管理系统(Battery Management System，BMS)10、整车网络20、和云端服务器30。本申请实施方式的SOH值的获取方法可应用于本申请实施方式的SOH值的获取系统100。例如，BMS10可用于执行01中的方法，整车网络20可用于执行02中的方法，云端服务器30可用于执行03中的方法。
也即是说，BMS10用于在每个充放电循环所经历的时段内，根据该时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量获取第一SOH值。整车网络20用于在充放电循环过程中，获取动力电池的实时电池参数。云端服务器30用于根据实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
其中，充放电安时数是反映电池容量大小的指标。充放电安时数包括在充电循环中的充电安时数和在放电循环中的放电安时数。充电安时数是按规定的电流进行充电的时间。例如100Ah(安时数)的动力电池指该动力电池完全放电后，以5A的电流恒流充电，则动力电池将电量充满需连续充电20h。放电安时数是按规定的电流进行放电的时间。例如100Ah(安时数)的动力电池指该动力电池完从满电量状态以5A的电流恒流放电，则动力电池可连续放电20h。
动力电池的荷电状态，即SOC值，是该动力电池的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示，其取值范围为0％～100％，当SOC＝0％时表示该动力电池放电完全，当SOC＝100％时表示该动力电池完全充满。
BMS10在每个充放电循环所经历的时段内，获取时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量获取第一SOH值。在一个实施例中，在动力电池温度为25℃的工况下，动力电池从第一SOC值30％充电至第二SOC值90％。BMS统计该段的充电安时数，则在该次循环中，动力电池的第一SOH值可由如下公式计算：
其中，荷电状态的变化量为第二SOC值90％与第一SOC值30％的差，即荷电状态的变化量为60％。Q标称为动力电池的额定容量，为已知量。
在另一个实施例中，在动力电池温度为25℃的工况下，动力电池从第三SOC值90％放电至第四SOC值30％。BMS统计该段的放电安时数，则在该次循环中，动力电池的第一SOH值可由如下公式计算：
其中，荷电状态的变化量为第三SOC值90％与第四SOC值30％的差，即荷电状态的变化量为60％。Q标称为动力电池的额定容量，也为已知量。
动力电池的实时电池参数包括动力电池的实时温度、动力电池的实时电压、动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个。上述参数均与SOH值相关，且能够由电动汽车1000中对应的系统获得。例如动力电池的实时荷电状态值可由BMS10直接获得。再例如动力电池的实时电压可由电动汽车1000的电压控制系统直接测得，再由BMS10直接读取获得。整车网络20从电动汽车1000中对应的系统中获取动力电池的实时参数及第一SOH值，以将动力电池的实时参数及第一SOH值上传至云端服务器30，作为云端服务器30计算得到第二SOH值的依据。
本申请实施方式的SOH值的获取方法及SOH值的获取系统100中，云端服务器30可以根据实时电池参数、预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对BMS10获取的第一SOH值进行修正，以得到实时工况下更加精确的第二SOH值。如此获得的第二SOH值可以作为最终的SOH值，该SOH值是基于某一用户习惯下的历史记录中多个第一SOH值进行修正后得到的结果，能够更加精确的反应该用户习惯下电动汽车的动力电池的实际SOH值。
请参阅图1至图3，SOH值的获取方法还可包括：
04：对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；和
05：根据循环次数、拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。请参阅图2，云端服务器30还可用于执行04及05中的方法。也即是说，BMS10还用于对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；和根据循环次数、拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。
具体地，请结合图7，图7是云端服务器30对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线。图中，横坐标表示循环次数，纵坐标表示SOH值，图中的实点表示云端服务器30保存的每个第二SOH值，实线L1是通过对每个第二SOH值进行拟合得到的拟合曲线。在某一循环次数的横坐标上，实线L1对应的纵坐标的SOH值即为拟合SOH值。拟合曲线可随着新的第二SOH值的输入实时更新。在一个实施例中，拟合曲线通过多项式拟合第二SOH值得到，并在后续随着第二SOH值和拟合SOH值等数据的累积，云端服务器30可以优化或修改多项式拟合的算法，以获得拟合程度更高的拟合曲线。
本申请实施方式的SOH值的获取方法及SOH值的获取系统100中，云端服务器30还可以对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；和根据循环次数、拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。如此获得的第三SOH值可以作为最终的SOH值，该SOH值是基于某一用户习惯下的历史记录中多个第二SOH值进行拟合并修正后得到的结果，能够更加精确的反应该用户习惯下电动汽车1000的动力电池的实际SOH值。
请参阅图1、图3和图4，在某些实施方式中，03：根据实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值，包括：
031：根据实时电池参数及关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值；和
033：根据复合SOH值及第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
请结合图2，在某些实施方式中，云端服务器30还用于执行031及033中的方法。即，云端服务器30还可用于根据实时电池参数及关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值；和根据复合SOH值及第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。
具体地，关于SOH值与电池参数之间的映射关系是由大量电池参数的数据与SOH值拟合得到的经验公式。某些实施方式中，动力电池的实时电池参数包括动力电池的实时温度、动力电池的实时电压、动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个。例如实时电池参数可以仅包括动力电池的实时温度、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值，在通过关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值时，可以根据关于SOH值与电池参数之间的映射关系，如在关于SOH值与电池参数之间的经验公式中输入实时电池参数，即输入动力电池的实时温度、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值，然后再输入预设的常规工况下的动力电池的预设电压、及动力电池的预设电流，以通过该经验公式获取复合SOH值。
在一个实施例中，在某一型号的动力电池出厂前，厂家会对该型号的动力电池进行大量的实验测试以得到预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系。例如，对动力电池在不同温度下，或不同电压下，或不同电流下进行选点测试，建立横轴为当前循环总次数，纵轴为动力电池的实时荷电状态值，曲线为动力电池的实时温度，或动力电池的实时电压，或动力电池的实时电流的曲线关系图。通过这些曲线关系图，可以确定各个参数影响SOH值的加权系数，并得到预设的关于SOH值与上述电池参数之间的映射关系，以根据实时电池参数及预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值。此种方法可以在动力电池出厂使用初期，无需在云端服务器30累积电池参数的历史数据，即可通过较为准确的预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值，且预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系由厂家进行实验测试获得，具有较高的可靠性和准确性。
在另一个实施例中，在某一型号的动力电池出厂前，厂家无需进行大量的实验测试以得到关于SOH值与电池参数之间的映射关系。该映射关系直接在动力电池出厂并应用于电动汽车1000后，由云端服务器30根据电动汽车1000行驶累积的电池参数的历史数据建立关于SOH值与电池参数之间的映射关系。该映射关系能够随电池参数的历史数据的累积进行更新，以适用于不同用户习惯的工况下的电动汽车1000。此种方法还可以省去厂家进行大量的实验测试的步骤，以降低成本。
在又一个实施例中，在某一型号的动力电池出厂前，厂家会对该型号的动力电池进行大量的实验测试以得到预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系。并在该动力电池出厂后，由云端服务器30根据电动汽车1000行驶累积的电池参数的历史数据优化预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系。此种方法可以在动力电池出厂使用的初期，在电动汽车1000行驶累积的电池参数的历史数据较少时，通过预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值，并在电动汽车1000行驶累积足够多的电池参数的历史数据后，应用云端服务器30优化后的关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值，使电动汽车1000在各个使用阶段获取的复合SOH值都具备较高的准确性。
云端服务器30获取复合SOH值后，根据复合SOH值及第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值。第一修正参数是一个根据经验得到的不影响整车运行的预设的百分比数值，用于衡量复合SOH值的误差，并用于修正第一SOH值。进一步地，第一修正参数大于等于0.1％，且小于等于0.5％。例如第一修正参数可以是0.1％、0.18％、0.24％、0.37％、0.5％等等，在此不作限制。若第一修正参数大于0.5％，则第一修正参数衡量复合SOH值的误差的效果较差。若第一修正参数小于0.1％，则第一修正参数对第一SOH值的修正效果较差。
当复合SOH值减去第一SOH值的结果大于第一修正参数，即表示复合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于复合SOH值大于第一SOH值，可以认为第一SOH值比实际SOH值小，则在修正后，第二SOH值为第一SOH值与第一修正参数之和。
当第一SOH值减去复合SOH值的结果大于第一修正参数，即同样表示复合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于复合SOH值小于第一SOH值，可以认为第一SOH值比实际SOH值大，则在修正后，第二SOH值为第一SOH值与第一修正参数之差。
当复合SOH值与第一SOH值之间的差值的绝对值小于第一修正参数，即表示复合SOH值与实际SOH值之间的误差在可接受范围内，则在修正后，第二SOH值为复合SOH值。
当复合SOH值与第一SOH值之间的差值的绝对值等于第一修正参数时，在修正后，第二SOH值既可以为复合SOH值，也可以在复合SOH值大于第一SOH值时为第一SOH值与第一修正参数之和，或在复合SOH值小于第一SOH值时为第一SOH值与第一修正参数之差。
通过关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取的复合SOH值与实际SOH值之间可能存在误差。因为关于SOH值与电池参数之间的映射关系会随着电池参数的历史数据的累积进行更新，所以复合SOH值与实际SOH值之间存在的误差将逐渐减小。因此，可以在电池参数的历史数据累积初期，预设一个数值较小的第一修正参数，即用较为严格的标准衡量复合SOH值的误差；在电池参数的历史数据累积到一定阶段后，将预设的第一修正参数数值调大，以放宽衡量复合SOH值的误差的标准。例如，云端服务器30可以从整车网络20中获取电动汽车1000的累计里程数信息。在电动汽车1000的累计行驶里程小于等于800公里时，预设的第一修正参数为0.1％，若云端服务器30获取的第一SOH值为96.15％，获取的复合SOH值为96.27％，由于96.27％-96.15％＝0.12％，0.12％大于0.1％，即表示复合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于复合SOH值大于第一SOH值，可以认为第一SOH值比实际SOH值小，则在修正后，第二SOH值为96.15％+0.1％＝96.25％。在电动汽车1000的累计行驶里程大于800公里，小于等于5000公里时，云端服务器30将第一修正参数调整为0.3％，若云端服务器30获取的第一SOH值为94.15％，获取的复合SOH值为93.77％，由于94.15％-93.77％＝0.38％，0.38％大于0.3％，即同样表示复合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于复合SOH值小于第一SOH值，可以认为第一SOH值比实际SOH值大，则在修正后，第二SOH值为94.15％-0.3％＝93.85％。在电动汽车1000的累计行驶里程大于5000公里时，云端服务器30将第一修正参数调整为0.5％，若云端服务器30获取的第一SOH值为91.55％，获取的复合SOH值为91.15％，由于91.55％-91.15％＝0.4％，0.4％小于0.5％，即表示复合SOH值与实际SOH值之间的误差在可接受范围内，则在修正后，第二SOH值为91.15％。
需要注意的是，第二SOH值必须小于100％。通常，有BMS10计算得到的第一SOH值是一个小于100％的值，而根据复合SOH值及第一修正参数对第一SOH值进行修正后得到的SOH值可能会大于等于100％，则此种情况下第二SOH值直接取用第一SOH值。例如第一修正参数为0.1％，云端服务器30获取的第一SOH值为99.95％，获取的复合SOH值为100.02％，由于100.02％-99.95％＝0.07％，0.07％小于0.1％，所以修正后第二SOH值本应为100.02％，但100.02％不小于100％，所以在这种情况下第二SOH值直接取用第一SOH值，即本例中修正后第二SOH值为99.95％。再例如第一修正参数为0.1％，云端服务器30获取的第一SOH值为99.95％，获取的复合SOH值为100.15％，由于100.15％-99.95％＝0.2％，0.2％大于0.1％，所以修正后第二SOH值本应为99.95％+0.1％＝100.05％，但100.05％不小于100％，所以在这种情况下第二SOH值直接取用第一SOH值，即本例中修正后第二SOH值为99.95％。
请参阅图1、图3和图5，在某些实施方式中，05：根据循环次数、拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值，包括：
051：根据循环次数及拟合曲线获取拟合SOH值；和
053：根据拟合SOH值及第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。
请结合图2，在某些实施方式中，云端服务器30还用于执行051及053中的方法。即，云端服务器30还可用于根据循环次数及拟合曲线获取拟合SOH值；和根据拟合SOH值及第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。
请结合图7，在如图7所示的拟合曲线图中可以根据横坐标位置的循环次数获取对应纵坐标位置的拟合SOH值。云端服务器30获取拟合SOH值后，根据拟合SOH值及第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。第二修正参数是一个根据经验得到的不影响整车运行的预设的百分比数值，用于衡量拟合SOH值的误差，并用于修正第二SOH值。进一步地，第二修正参数大于等于0.1％，且小于等于0.3％。例如第二修正参数可以是0.1％、0.18％、0.24％、0.28％、0.3％等等，在此不作限制。若第二修正参数大于0.3％，则第二修正参数衡量复合SOH值的误差的效果较差。若第二修正参数小于0.1％，则第二修正参数对第二SOH值的修正效果较差。
当拟合SOH值减去第二SOH值的结果大于第二修正参数，即表示拟合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于拟合SOH值大于第二SOH值，可以认为第二SOH值比实际SOH值小，则在修正后，第三SOH值为第二SOH值与第二修正参数之和。
当第二SOH值减去拟合SOH值的结果大于第二修正参数，即同样表示拟合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于拟合SOH值小于第二SOH值，可以认为第二SOH值比实际SOH值大，则在修正后，第三SOH值为第二SOH值与第二修正参数之差。
当拟合SOH值与第二SOH值之间的差值的绝对值小于第二修正参数，即表示拟合SOH值与实际SOH值之间的误差在可接受范围内，则在修正后，第三SOH值为拟合SOH值。
当拟合SOH值与第二SOH值之间的差值的绝对值等于第二修正参数时，在修正后，第三SOH值既可以为拟合SOH值，也可以在拟合SOH值大于第二SOH值时为第二SOH值与第二修正参数之和，或在拟合SOH值小于第二SOH值时为第二SOH值与第二修正参数之差。
例如，预设的第二修正参数为0.2％，若云端服务器30获取的第二SOH值为96.15％，获取的拟合SOH值为96.45％，由于96.45％-96.15％＝0.3％，0.3％大于0.2％，即表示拟合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于拟合SOH值大于第二SOH值，可以认为第二SOH值比实际SOH值小，则在修正后，第三SOH值为96.15％+0.2％＝96.35％。若云端服务器30获取的第二SOH值为96.15％，获取的拟合SOH值为95.75％，由于96.15％-95.75％＝0.4％，0.4％大于0.2％，即同样表示拟合SOH值与实际SOH值之间的误差较大，同时由于拟合SOH值小于第二SOH值，可以认为第二SOH值比实际SOH值大，则在修正后，第三SOH值为96.15％-0.2％＝94.15％。若云端服务器30获取的第二SOH值为96.15％，获取的拟合SOH值为96.25％，由于96.25％-96.15％＝0.1％，0.1％小于0.2％，即表示拟合SOH值与实际SOH值之间的误差在可接受范围内，则在修正后，第三SOH值为96.25％。
需要注意的是，第三SOH值必须小于100％。在上述实施方式中获取的第二SOH值小于100％，而根据拟合SOH值及第二修正参数对第二SOH值进行修正后得到的SOH值可能会大于等于100％，则此种情况下第三SOH值直接取用第二SOH值。例如第二修正参数为0.2％，云端服务器30获取的第二SOH值为99.95％，获取的拟合SOH值为100.02％，由于100.02％-99.95％＝0.07％，0.07％小于0.2％，所以修正后第三SOH值本应为100.02％，但100.02％不小于100％，所以在这种情况下第三SOH值直接取用第二SOH值，即本例中修正后第三SOH值为99.95％。再例如第二修正参数为0.2％，云端服务器30获取的第二SOH值为99.95％，获取的拟合SOH值为100.25％，由于100.25％-99.95％＝0.3％，0.3％大于0.2％，所以修正后第三SOH值本应为99.95％+0.2％＝100.15％，但100.15％不小于100％，所以在这种情况下第三SOH值直接取用第二SOH值，即本例中修正后第三SOH值为99.95％。
云端服务器30计算获取的第三SOH值传回电动汽车1000，可以作为电动汽车1000最终使用的SOH值。具体地，第三SOH值的传输可通过云端服务器30与整车网络20的交互，先将该第三SOH值发送至整车网络20，BMS10再将整车网络20中的第三SOH值更新至BMS10的内部存储，以便于BMS10根据第三SOH值掌握动力电池的健康状态，为电池的维护和更换提供参考，同时也为精确计算SOC值提供参考。
请参阅图1、图2和图6，在某些实施方式中，SOH值的获取方法还包括：
06：根据未来的循环次数及拟合曲线获取预估未来的SOH值。
在某些实施方式中，云端服务器30还用于执行06中的方法。即，云端服务器30还可用于根据未来的循环次数及拟合曲线获取预估未来的SOH值。
请结合图7，图中虚线L2表示在循环次数增加后实线L1的变化趋势，即拟合曲线的预估走向。
通过前期累积的第二SOH值数据获得当前的拟合曲线后，可以根据未来循环次数在横坐标上对应的位置，获取虚线L2上对应的纵坐标的SOH值，即为预估未来的SOH值。由于预估未来的SOH值不是基于一个实际存在的第二SOH值获取的，所以无需对其进行修正。预估未来的SOH值能够为计算SOC值提供参考。例如，当前的循环次数为20次，电动汽车1000正处于行驶状态，动力电池正在进行第21次放电循环。由于第21次放电循环尚未完成，云端服务器30可以通过由20次循环建立的拟合曲线预估第21次放电循环的SOH值，以结合当前的第三SOH值和预估的第21次放电循环的SOH值计算SOC值，并预估SOC值的变化情况，帮助驾驶员判断电动汽车1000的续航能力。预估未来的SOH值还能够为电动汽车1000制定电池维护计划提供参考。例如，当前的循环次数为100次，云端服务器30获取的预估的第105次循环的SOH值达到了预设的阈值，并触发电动汽车1000的提醒功能，以提醒用户动力电池即将需要进行维护。
请参阅图3，本申请实施方式还提供一种电动汽车1000，电动汽车1000包括车身300及上述任一实施方式的SOH值的获取系统100。SOH值的获取系统100安装在车身300上，用于获取电动汽车1000动力电池的SOH值。
请参阅图8，本申请实施方式还提供一种包含计算机程序201的非易失性计算机可读存储介质200。当计算机程序201被一个或多个处理器60执行时，使得处理器60执行上述任一实施方式的SOH值的获取方法。
请结合图2及图3，例如，当计算机程序201被一个或多个处理器60执行时，使得处理器60执行以下SOH值的获取方法：
01：在每个充放电循环所经历的时段内，根据该时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量获取第一SOH值；
02：在充放电循环过程中，获取动力电池的实时电池参数；
03：根据实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值；
04：对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；和
05：根据循环次数、拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。
又例如，当计算机程序201被一个或多个处理器60执行时，使得处理器60执行以下SOH值的获取方法：
01：在每个充放电循环所经历的时段内，根据该时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量以获取第一SOH值；
02：在充放电循环过程中，获取动力电池的实时电池参数；
031：根据实时电池参数及关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值；和
033：根据复合SOH值及第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值；
04：对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；
051：根据循环次数及拟合曲线获取拟合SOH值；
053：根据拟合SOH值及第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值；和
06：根据未来的循环次数及拟合曲线获取预估未来的SOH值。
综上，本申请实施方式的SOH值的获取方法、SOH值的获取系统、电动汽车和非易失性计算机可读存储介质可以根据实时电池参数、预设的关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对BMS获取的第一SOH值进行修正，以得到实时工况下更加精确的第二SOH值。如此获得的第二SOH值可以作为最终的SOH值。还可以对多个循环次数及对应的多个第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线，并根据循环次数、拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。如此获得的第三SOH值可以作为最终的SOH值，该SOH值是基于某一用户习惯下的历史记录中多个第二SOH值进行拟合并修正后得到的结果，能够更加精确的反应该用户习惯下电动汽车1000的动力电池的实际SOH值。本申请实施方式中，第三SOH值由云端服务器30计算获取，云端服务器30可以根据历史数据对获取SOH值的算法进行优化，提高计算SOH值的准确性。本申请实施方式还可以通过所述拟合曲线对未来的SOH值进行预估，以为动力电池的维护和更换提供参考。
在本说明书的描述中，参考术语“某些实施方式”、“一个例子中”、“示例地”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。
Claims (7)
1.一种电动汽车的动力电池的健康状态(state of health，SOH)值的获取方法，其特征在于，包括：在每个充放电循环所经历的时段内，根据所述时段的充放电安时数、所述动力电池的荷电状态的变化量、及所述动力电池的额定容量获取第一SOH值；
在所述充放电循环过程中，获取所述动力电池的实时温度、所述动力电池的实时电压、所述动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个所述动力电池的实时电池参数；
根据所述实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值；
所述根据所述实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值，包括：根据所述实时电池参数及关于SOH值与电池参数之间的映射关系获取复合SOH值；
当所述复合SOH值减去所述第一SOH值的结果大于所述第一修正参数，则第二SOH值为所述第一SOH值与所述第一修正参数之和；
当所述第一SOH值减去所述复合SOH值的结果大于所述第一修正参数，则第二SOH值为所述第一SOH值与所述第一修正参数之差；和当所述复合SOH值与所述第一SOH值之间的差值的绝对值小于所述第一修正参数，则第二SOH值为所述复合SOH值。
2.根据权利要求1所述的SOH值的获取方法，其特征在于，还包括：对多个循环次数及对应的多个所述第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；和根据所述循环次数、所述拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值。
3.根据权利要求2所述的SOH值的获取方法，其特征在于，根据所述循环次数、所述拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值，包括：根据所述循环次数及所述拟合曲线获取拟合SOH值；
当所述拟合SOH值减去所述第二SOH值的结果大于所述第二修正参数，则第三SOH值为所述第二SOH值与所述第二修正参数之和；
当所述第二SOH值减去所述拟合SOH值的结果大于所述第二修正参数，则第三SOH值为所述第二SOH值与所述第二修正参数之差；和当所述拟合SOH值与所述第二SOH值之间的差值的绝对值小于所述第二修正参数，则第三SOH值为所述拟合SOH值。
4.根据权利要求1所述的SOH值的获取方法，其特征在于，还包括：根据未来的循环次数及拟合曲线获取预估未来的SOH值。
5.一种SOH值的获取系统，其特征在于，包括：
电池管理系统(Battery Management System，BMS)，所述BMS用于在每个充放电循环所经历的时段内，根据所述时段的充放电安时数、动力电池的荷电状态的变化量、及动力电池的额定容量获取第一SOH值；
整车网络，所述整车网络用于在所述充放电循环过程中，获取动力电池的实时温度、动力电池的实时电压、动力电池的实时电流、当前总循环次数、及动力电池的实时荷电状态值中至少一个所述动力电池的实时电池参数；及云端服务器，所述云端服务器用于：
根据所述实时电池参数、关于SOH值与电池参数之间的映射关系、及预设的第一修正参数对第一SOH值进行修正，以得到第二SOH值；
对多个循环次数及对应的多个所述第二SOH值进行拟合以得到拟合曲线；和根据所述循环次数、所述拟合曲线、及预设的第二修正参数对第二SOH值进行修正，以得到第三SOH值；
根据所述循环次数及所述拟合曲线获取拟合SOH值；
当所述拟合SOH值减去所述第二SOH值的结果大于所述第二修正参数，则第三SOH值为所述第二SOH值与所述第二修正参数之和；
当所述第二SOH值减去所述拟合SOH值的结果大于所述第二修正参数，则第三SOH值为所述第二SOH值与所述第二修正参数之差；和当所述拟合SOH值与所述第二SOH值之间的差值的绝对值小于所述第二修正参数，则第三SOH值为所述拟合SOH值。
6.一个或多个存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现权利要求1至3任意一项所述的SOH值的获取方法。
7.一种电动汽车，其特征在于，包括：
车身；及权利要求5所述的SOH值的获取系统，所述SOH值的获取系统安装在所述车身上。
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