CN112035786B - 一种电池管理系统的电流算法 - Google Patents
一种电池管理系统的电流算法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112035786B CN112035786B CN202010751129.1A CN202010751129A CN112035786B CN 112035786 B CN112035786 B CN 112035786B CN 202010751129 A CN202010751129 A CN 202010751129A CN 112035786 B CN112035786 B CN 112035786B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- current
- signal
- filtering
- order
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 7
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
- G06F17/13—Differential equations
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
- H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
- H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
- G06F2218/04—Denoising
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明属于电池管理系统领域,尤其涉及一种电池管理系统的电流算法,该方法采用区间放大电路结合抽取积分梳状滤波器(CIC)和加权平滑滤波算法,并且通过大量实际验证,解决电流计算中出现的信号波动、信号扰强、信号温漂等不稳定问题,在BMS管理系统中实现抗干扰、稳定性高、实时高精度的采集电流,并提出算法优化方法,时间复杂度达到了O(N),降低了算法的时间复杂度,有效提高了BMS管理系统的综合性能,特别是SOC的精度,将SOC精度提高到≤3%。
Description
技术领域
本发明属于电池管理系统领域,尤其涉及一种电池管理系统的电流算法。
背景技术
随着科学技术的发展和进步,新能源技术也在迅速的革新,伴随着可持续发展战略,电池管理系统(BMS)已经融入到多个领域,如今在新能源汽车、风能发电、动力新能源船和不间断电源等各个行业得到广泛的应用;电池管理系统(BMS)的SOC计算、SOH、充放电保护、电池均衡管理等各个方面基本都离不开精确电流的计算,甚至会影响系统的安全性问题,电流的精度在整个系统中是非常关键的。
目前常用的电流计算方法有直接计算法、采集电路优化法、kalman滤波算法等,而且电流算法基本都是在嵌入式系统中设计,嵌入式芯片处理能力对算法的影响也至关重要。直接计算法依赖于传感器的精度,抗干扰能力差,精度低,有的加入均值滤波、中值滤波等方法,滤波效果对于电池管理系统(BMS)不佳,特别是在大功率工作状态、受逆变器或者变频器干扰等因素下处理能力不强;采集电路优化法在电路上进行优化精确,成本高而且实际应用效果在抗干扰处理中不强;kalman滤波算法造成信号滞后严重,而且信号波动处理效果不佳。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种电池管理系统的电流算法,采用区间放大电路结合抽取积分梳状滤波器(CIC)和加权平滑滤波算法,解决电流计算中出现的信号波动、信号扰强、信号温漂等不稳定问题,在BMS管理系统中实现抗干扰、稳定性高、实时高精度的采集电流,并提出算法优化方法,时间复杂度达到了O(N),降低了算法的时间复杂度。
为实现上述目的,一种电池管理系统的电流算法,其步骤如下:
(1)通过ADG5409B选择放大电路,通过当前放大采样电路ADC采集到的电流信号值(采样率50KH·z)计算出当前对应的电压值,并根据当前对应的电压区间值选择不同的放大电路;
(2)用电压值计算出相应的电流值;
(3)按照②式(1阶积分滤波),分别进行3次积分滤波计算,完成3阶积分滤波,并将得到的值过存储到FIFO中;
②
(4)将积分后的值进行M=5倍抽取,M为抽取因子,将抽取后的值存储到FIFO中;
(5)根据Noble恒等式转换,将梳状滤波器一级滤波转换为式③(1阶梳妆滤波),分别进行3次梳妆滤波计算,完成3阶梳妆滤波,并将得到的值过存储到FIFO中,有效的解决抽取造成的频谱混叠现象;
③
(6)滤波后的信号值增益为(M为抽取因子,N为积分梳妆滤波阶数),对增益信号进行衰减,并存储到FIFO中;
(7)将衰减后的信号单次平滑阶数为D=16阶平滑滤波,快速平滑滤波方法的步骤如下:
①分别将16阶的信号值和累加和值进行存储;
②将累加和值移除时延最长的信号值,再加上当前输入信号值;
③将当前信号值通过平滑移动方式,覆盖时延最长的信号值进行存储;
④通过累加和值计算出期望值;
⑤期望值为当前输出信号值;
(8)将步骤7中得到的期望值进行快速计算,得到当前信号输出值,式④为加权平滑滤波公式;
④
(9)最后进行过温度补偿计算。
进一步的,根据原始信号的特性,选择抽取因子M=5,积分梳妆滤波阶数N=3级的CIC滤波,计算简化为Hogenauer抽取滤波器,根据CIC滤波器旁瓣衰减由式①计算,衰减为40.38dB;抽取可以提高5倍的信号的关联性、增加信号的稳定性并为后面算法增加5倍的时间;
①
进一步的,该计算方法可采用三种放大电路,分别对应电压为2V-3V、1V-4V和0V-5V,不同的区间范围采用不同的放大比例电路,使得信号的细节更加精确稳定。
与现有技术相比,本发明取得的有益效果是:采用区间放大电路结合抽取积分梳状滤波器(CIC)和加权平滑滤波算法,通过大量实际验证,可有效解决电流采样中出现的信号波动、信号扰强、信号温漂等不稳定问题,电流测量精度在±(0.2%FS+0.5%RD),在采样率为50KHZ的情况下,滤波计算速度快,实时性高,滞后时间≤4ms,提高了BMS管理系统的综合性能,特别是SOC的精度,将SOC精度提高到≤3%。
附图说明
图1为信号处理流程图;
图2为受到逆变器干扰的信号数据;
图3为在同样干扰中使用该方法电流增加的信号数据。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
在电压为750V,容量为375KWh的锂电池电力储能设备中,电流工作采样范围为±500A,电流值对应的采样电压值为0-5V,1mV变化就会造成0.2A电流波动。选择处理芯片为STM32F207(主频最高120MHz),电流的AD采样为12位,采样数据值范围为0-4095,1位数据位变化为0.24A。
图2和图3点型‥线信号为受到变频器干扰采样的原始电流信号值,其中图2为稳定输出电流信号采样值,图3为在同样干扰情况下,输出电流上升信号采样值,信号采样值的均值为3641.2,标准差为16.3492,采集到的原始信号平均在4A范围内波动。
在本实例中,如图1,一种电池管理系统的电流算法步骤如下:
(1)通过ADG5409B选择0-5V放大电路, ADC采集到的电流信号值(采样率50KH·z)为3641.2,计算出当前对应的电压值为4.7V,因此选择当前放大电路;
(2)用电压值计算出相应的电流值,如图2,原始采样电流值均值为440.1607,电流基本在438A-442A波动变化,同样图3根据均值的变化,采样电流值在4A范围内波动;
(3)按照②式(1阶积分滤波),分别进行3次积分滤波计算,完成3阶积分滤波,并将得到的值过存储到FIFO中;
②
(4)将积分后的值进行M(抽取因子)=5倍抽取,将抽取后的值存储到FIFO中;
(5)根据Noble恒等式转换,将梳状滤波器一级滤波转换为式③(1阶梳妆滤波),分别进行3次梳妆滤波计算,完成3阶梳妆滤波,并将得到的值过存储到FIFO中,
③
(6)滤波后的信号值增益为(M为抽取因子,N为积分梳妆滤波阶数),即为125倍增益,对增益信号进行衰减,并存储到FIFO中,所得到信号如图2和图3中的--线信号,经过CIC滤波后的信号值的均值为3641.2,标准差为5.6720,滤波后的电流均值440.161A,平均在1.385A范围内波动;
(7)将衰减后的信号单次平滑阶数为D=16阶平滑滤波,快速平滑滤波方法的步骤如下:
①分别将16阶的信号值和累加和值进行存储;
②将累加和值移除时延最长的信号值,再加上当前输入信号值;
③将当前信号值通过平滑移动方式,覆盖时延最长的信号值进行存储;
④通过累加和值计算出实时期望值;
⑤实时期望值为当前输出信号值;
所得到信号如图2和图3中的×线信号,经过单次平滑阶数为D=16阶平滑滤波后的信号值的均值为3640.9,标准差为1.2469,滤波后的电流均值440.083A,平均在0.304A范围内波动;
(8)将步骤第7得到的实时期望值再次进行快速计算,得到当前信号输出值,式④为加权平滑滤波公式;
④
所得到信号如图2和图3中的实线信号,经过加权平滑滤波后的信号值的均值为3640.8,标准差为0.6953,滤波后的电流均值440.057A,平均在0.169A范围内波动;电流测量精度在±(0.2%FS+0.5%RD),通过图3电流变化可以计算出,滤波计算速度快,实时性高,滞后时间≤1ms,
(9)最后进行过温度补偿计算。
以上实施例仅为本发明的优选技术方案,其并不仅限于说明书和实施方式中所列运用,对于熟悉本领域的人员而言,容易实现另外的修改,在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节与描述的图例。
Claims (4)
1.一种电池管理系统的电流计算方法,其特征在于,步骤如下:
(1)通过ADG5409B选择放大电路,通过当前放大采样电路ADC采集到的电流信号值计算出当前对应的电压值,采样率为50KHz,并根据当前对应的电压区间值进行选择不同的放大电路;
(2)将电压值计算出相应的电流值;
(3)按照②式1阶积分滤波状态方程,分别进行3次积分滤波计算,完成3阶积分滤波,并将得到的值过存储到FIFO中;
②
(4)将积分后的值进行M倍抽取,M=5,M为抽取因子,将抽取后的值存储到FIFO中;
(5)根据Noble恒等式转换,将1阶梳状滤波器状态方程转换为1阶抽取梳妆滤波状态方程式③,分别进行3次梳妆滤波计算,完成3阶梳妆滤波,并将得到的值过存储到FIFO中;
③
(6)滤波后的信号值增益为,M为抽取因子,N为积分梳妆滤波阶数,对增益信号进行衰减,并存储到FIFO中;
(7)将衰减后的信号进行单次平滑阶数为D阶平滑滤波,D=16;
(8)将步骤(7)得到的期望值进行快速计算,得到当前信号输出值,式④为加权平滑滤波公式;
④;
(9)最后进行过温度补偿计算。
2.根据权利要求1所述的一种电池管理系统的电流计算方法,其特征在于,根据原始信号的特性,选择抽取因子M=5,积分梳妆滤波阶数N级的CIC滤波,N=3,计算简化为Hogenauer抽取滤波器,根据CIC滤波器旁瓣衰减由式①计算,衰减为40.38dB;抽取可以提高5倍的信号的关联性、增加信号的稳定性并为后面算法增加5倍的时间;
①。
3.根据权利要求1所述的一种电池管理系统的电流计算方法,其特征在于,采用三种放大电路,分别对应电压为2V-3V、1V-4V和0V-5V,不同的区间范围采用不同的放大比例电路,使得信号的细节更加精确稳定。
4.根据权利要求1所述的一种电池管理系统的电流计算方法,其特征在于,快速平滑滤波方法的步骤如下:(1)分别将16阶的信号值和累加和值进行存储;
(2)将累加和值移除时延最长的信号值,再加上当前输入信号值;
(3)将当前信号值通过平滑移动方式,覆盖时延最长的信号值进行存储;
(4)通过累加和值计算出期望值;
(5)期望值为当前输出信号值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010751129.1A CN112035786B (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 一种电池管理系统的电流算法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010751129.1A CN112035786B (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 一种电池管理系统的电流算法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112035786A CN112035786A (zh) | 2020-12-04 |
CN112035786B true CN112035786B (zh) | 2024-04-09 |
Family
ID=73583563
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010751129.1A Active CN112035786B (zh) | 2020-07-30 | 2020-07-30 | 一种电池管理系统的电流算法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112035786B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113325215B (zh) * | 2021-04-28 | 2022-04-26 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于多级梳状滤波的光纤电流互感器输出控制器的设计方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105093128A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 山东智洋电气股份有限公司 | 基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池荷电状态估算方法 |
CN110554325A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-10 | 北京理工大学 | 一种基于表面温度的车用锂离子电池容量估计方法 |
CN110659722A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-07 | 江苏大学 | 基于AdaBoost-CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法 |
CN110888063A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-17 | 上海国际港务(集团)股份有限公司 | 一种基于港机轮胎吊磷酸铁锂电池并联系统设计的soc估算法 |
CN110988692A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-04-10 | 湖南小步科技有限公司 | 一种电池管理系统的soc显示方法及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6577138B2 (en) * | 2001-08-24 | 2003-06-10 | Eaton Corporation | Apparatus for detecting arcing and overcurrents in dc electrical systems subject to cyclic disturbances |
-
2020
- 2020-07-30 CN CN202010751129.1A patent/CN112035786B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105093128A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 山东智洋电气股份有限公司 | 基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池荷电状态估算方法 |
CN110659722A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-07 | 江苏大学 | 基于AdaBoost-CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法 |
CN110554325A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-10 | 北京理工大学 | 一种基于表面温度的车用锂离子电池容量估计方法 |
CN110988692A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-04-10 | 湖南小步科技有限公司 | 一种电池管理系统的soc显示方法及装置 |
CN110888063A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-17 | 上海国际港务(集团)股份有限公司 | 一种基于港机轮胎吊磷酸铁锂电池并联系统设计的soc估算法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112035786A (zh) | 2020-12-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104914304B (zh) | 一种波动负荷下的电能精确计量方法及计量装置 | |
CN111245105B (zh) | 一种预装式储能电站容量配置方法 | |
CN109655758B (zh) | 电池开路电压测量方法及系统 | |
CN112035786B (zh) | 一种电池管理系统的电流算法 | |
CN103236825A (zh) | 一种用于高精度数据采集系统的数据校正方法 | |
CN103033675A (zh) | 一种交流同步采集系统及其实现方法 | |
CN204302377U (zh) | 一种电流测量装置及智能断路器 | |
CN103529294A (zh) | 基于hht的光伏系统并网逆变器谐波检测系统及方法 | |
CN116008902A (zh) | 一种电能脉冲产生方法及系统 | |
CN103135057B (zh) | 一种电池自放电性能的快速测量方法 | |
CN211785733U (zh) | 一种三相多功能计量系统 | |
CN111900757A (zh) | 一种平抑风功率波动的储能优化方法及风电储能混合系统 | |
CN109061509A (zh) | 一种电池电量剩余值估算方法 | |
CN104111373A (zh) | 一种用于智能变电站数字化电能的计量方法 | |
Huang et al. | An improved rainflow algorithm combined with linear criterion for the accurate Li-ion battery residual life prediction | |
CN110554328A (zh) | 一种基于hht的蓄电池内阻测量方法和系统 | |
CN202939252U (zh) | 一种电能质量记录分析装置 | |
CN109492809B (zh) | 一种基于节点电价的风电场价值评估方法 | |
CN114465215B (zh) | 一种海上风电直流送出线路纵联保护方法及系统 | |
CN114460412B (zh) | 一种直流输电线路单端故障测距方法及系统 | |
CN102280866A (zh) | 行波数据采集和处理装置 | |
Qaisar et al. | Level-Crossing Sampling for Li-Ion Batteries Effective State of Health Estimation | |
CN210347815U (zh) | 一种基于电能计量芯片的光伏谐波监测装置 | |
CN204945219U (zh) | 一种基于ltc6803的燃料电池单片电压巡检系统 | |
Liu et al. | Fast screening of capacity and internal resistance for cascade utilization of the retired power lithium-ion batteries |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: No. 131, Heping North Road, Wanbailin District, Taiyuan City, Shanxi Province Applicant after: China Shipbuilding Fenxi Electronic Technology (Shanxi) Co.,Ltd. Address before: No. 131, Heping North Road, Wanbailin District, Taiyuan City, Shanxi Province Applicant before: SHANXI FENXI ELECTRONIC TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |