CN112147515A - 一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法 - Google Patents

一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，通过搜索满足一定温度条件、SOC条件的运行数据，提取该数据段的电流值，将一定长度的虚拟电流值周期性或非周期性地替换掉原始电流值，将设计好的虚拟工况电流数组输入提前优化好的电池模型，模型利用部分真实数据以及部分仿真数据进行运算，输出虚拟工况下的电压响应值，提取电压响应值中的有效数据点，进行SOP和SOR计算，可用于得到电池系统的健康风险级别，解决了新能源车辆电池系统功率、内阻估算精度低、与离线测量值不具备可比性、新旧车辆通用性差的问题。

Description

一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法
技术领域
本发明涉及新能源电池应用技术领域，更为具体地说是指一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法。
背景技术
新能源车辆的电池系统由若干个电池单体通过串并联方式组合而成，除了容量衰减率以外，电芯的可用功率以及内阻增长率也是关系到电池系统健康状况的关键参数。纯电动车辆和混动车辆上电池系统可用功率影响着车辆的动力性和节油率，电池功率不足的情况下继续使用会引发安全风险。另外内阻增长率通常与容量衰减成一定的相关性，内阻增长过大后会导致电池系统的能量效率降低，同时引发可用功率下降。
内阻的在线测量通常误差较大，受电池温度、测量脉冲电流时长、脉冲电流大小影响较大，常因在线估算条件无法与新电池内阻离线测试方法达到相同条件，导致在线估算的内阻与新电池内阻值不具备可比性，无法准确衡量内阻的增长率。而采用收集车辆在线后全生命周期的内阻数据衡量内阻增长率的方法，通常会因为数据收集条件要求高、需存储数据较多、多数早期车辆并无相关数据等问题而难以实现，不具备较强的通用性。
发明内容
本发明提供一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，以克服现有车辆电池系统功率、内阻估算精度低，与离线测量值不具备可比性，新旧车辆的通用性不强等缺点。
本发明采用如下技术方案：
一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，包括以下步骤：
一、选取合适的温度范围作为数据起始点t1和终止点t2，提取车辆在t1~t2时间段内的真实电流工况；
二、设计长度为dot、以电流值Imax赋值的一维数组作为虚拟工况，并将该虚拟工况以时长T周期性地或非周期性地替换掉步骤一提取的真实电流工况中的原始电流数据，得到一串真实与虚拟工况电流值交替参杂的电流数组，即设计工况；
三、设计电池模型 U(k)=f(U(k-1)…U(k-N), I(k),I(k-1)…I(k-N))，其中，U代表端电压、I代表电流；
四、将步骤二的设计工况，代入到步骤三设计的电池模型中，得到模型输出对应的仿真电压数组V以及开路电压数组uoc，其中V代表模型仿真得到的端电压，uoc代表每步对应的电池开路电压，并提取V、uoc数组中的一系列目标值V(i)及uoc(i)，其中i为步骤二中周期T的整数倍，再对提取到的所有V(i)求取平均值得到Vi_avg；
五、根据公式（1）核算当前可用功率SOP：SOP= Vi_avg*Imax—（1）；
六、根据公式（2）核算内阻R(i)：R(i)= [V(i)-uoc(i)]/Imax—（2），并计算R，再根据得到的R计算内阻增长率SOR：SOR=R/R0，R0为新电池离线测试得到的电池单体内阻值；
七、更换Imax值，重复步骤二至步骤六。
具体地，上述步骤六中R的计算过程如下，当T_avg在目标温度范围内时，采用公式R=mean[R(i)]—（3）计算R；当T_avg不在目标温度范围内时，将得到的R(i)与其对应的T(i)进行拟合得到公式R=h(T)—（4），拟合后根据目标温度值，计算相应温度下的R。
进一步地，上述步骤二中的Imax，可以为电池规格书中或离线测试得到的电池单体可承受的最大充电电流、最大放电电流，或者为车载状态下车辆使用过程中出现的最大充电电流、最大放电电流。
进一步地，上述步骤二中的dot，为电池单体在Imax的脉冲电流条件下可持续的时间长度，或人为设计的一定时间长度。
进一步地，上述步骤二中的时长T大于dot，该时长T为一个周期或多个周期，或者为非周期性的任意值。
进一步地，上述步骤三中的电池模型，可以为电池等效电路模型、电化学模型、分数阶模型。
进一步地，上述步骤四中uoc的获取方法，可为最小二乘辨识算法、卡尔曼滤波算法、H无穷大算法、智能机器学习优化算法等所有能辨识得到开路电压的算法。
上述步骤六中的R(i)与T(i)拟合公式（4），可以为已知的线性、指数、高斯等公式，也可以为粒子滤波等算法推导的关系式；拟合参数也可以由R(i)与T(i)变更为ln(R(i)),1/T(i)等其他形式。
由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、本发明通过搜索满足一定温度条件、SOC条件的运行数据，提取该数据段的电流值，将一定长度的虚拟电流值周期性或非周期性地替换掉原始电流值，将设计好的虚拟工况电流数组输入提前优化好的电池模型，模型利用部分真实数据以及部分仿真数据进行运算，输出虚拟工况下的电压响应值。提取电压响应值中的有效数据点，进行SOP和SOR计算，可用于得到电池系统的健康风险级别，解决了新能源车辆电池系统功率、内阻估算精度低、与离线测量值不具备可比性、新旧车辆通用性差的问题。
2、本发明的估算方法，所需提前储备参数只涉及到新电池的功率、内阻数据，由电池系统技术协议或电芯规格书中可提取，无需其他任何离线测试及标定；适用于新旧不同的各种车辆，不受车辆是否具备全生命周期监控数据限制。算法流程灵活可变，通过设计改变电流值得到所需要的各种目标工况对应的功率和内阻，所估算的功率及内阻与离线数据具有可比性，得到的增长率、变化趋势更准确。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。对于公知的组件、方法及过程，以下不再详细描述。
参照图1，本发明提供一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，具体包括如下入步骤：
步骤一：选取合适的温度范围作为数据起始点t1、终止点t2，提取车辆t1~t2时间段内真实电流工况；
步骤二：设计1维数组，长度为dot，以电流值Imax赋值，该数组为目标工况的体现，称作虚拟工况；在步骤一选取的电流工况中，将以上虚拟工况以时长T（T>dot)周期性或非周期性地替换掉原始数据；由此构成一串真实与虚拟工况电流值交替参杂的电流数组，称作设计工况；
步骤三：设计电池模型 U(k)=f(U(k-1)…U(k-N), I(k),I(k-1)…I(k-N))，该模型的响应电压值由该步之前N步的电流值以及电压值通过一定公式换算得到 ; 其中U代表端电压、I代表电流；
步骤四：将步骤二的设计工况，代入到步骤三设计的电池模型中，得到模型输出对应的仿真电压数组V以及开路电压数组uoc ，其中V代表模型仿真得到的端电压，uoc代表每步对应的电池开路电压；提取V、uoc数组中的一系列目标值V(i)及uoc(i)，其中i为步骤二中周期T的整数倍；对提取到的所有V(i)求取平均值得到Vi_avg；
步骤五：核算当前可用功率SOP：
SOP= Vi_avg*Imax （1）
步骤六：根据公式（2）核算内阻R(i)：
R(i)= [V(i)-uoc(i)]/Imax （2）
并计算R：当T_avg在目标温度范围内时，采用公式（3）计算R；当T_avg不在目标温度范围内时，将得到的R(i)与其对应的T(i)进行拟合得到公式（4），拟合后根据目标温度值，计算相应温度下的R，根据得到的R计算内阻增长率 SOR：
R=mean[R(i)] （3）
R=h(T) （4）
SOR=R/R0 （5）
其中，T_avg为该段数据对应温度的平均值，R0为新电池离线测试得到的电池单体内阻值；
步骤七：更换Imax值，重复步骤二至步骤六，实现多种虚拟工况下的充电功率、放电功率、充电内阻、放电内阻等多项参数的估算。
上述步骤二中的Imax，可以为电池规格书中或离线测试得到的电池单体可承受的最大充电电流、最大放电电流，或者为车载状态下车辆使用过程中出现的最大充电电流、最大放电电流。
上述步骤二中的dot，可以为电池单体在Imax的脉冲电流条件下可持续的时间长度，或人为设计的一定时间长度。
上述步骤二中以时长T周期性（T>dot)的替换掉原始数据，可以为仅有一个周期，也可以为非周期性的任意插入替换掉原始真实工况电流数据。
上述步骤三中的电池模型，可以为电池等效电路模型、电化学模型、分数阶模型。
上述步骤四中uoc的获取方法，可为最小二乘辨识算法、卡尔曼滤波算法、H无穷大算法、智能机器学习优化算法等所有能辨识得到开路电压的算法。
上述步骤六中的R(i)与T(i)拟合公式（4），可以为已知的线性、指数、高斯等公式，也可以为粒子滤波等算法推导的关系式；拟合参数也可以由R(i)与T(i)变更为ln(R(i))，1/T(i)等其他形式。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (9)

1.一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
一、选取合适的温度范围作为数据起始点t1和终止点t2，提取车辆在t1~t2时间段内的真实电流工况；
二、设计长度为dot、以电流值Imax赋值的一维数组作为虚拟工况，并将该虚拟工况以时长T周期性或非周期性地替换掉步骤一提取的真实电流工况中的原始电流数据，得到一串真实与虚拟工况电流值交替参杂的电流数组，即设计工况；
三、设计电池模型 U(k)=f(U(k-1)…U(k-N), I(k),I(k-1)…I(k-N))，其中，U代表端电压、I代表电流；
四、将步骤二的设计工况，代入到步骤三设计的电池模型中，得到模型输出对应的仿真电压数组V以及开路电压数组uoc，其中V代表模型仿真得到的端电压，uoc代表每步对应的电池开路电压，并提取V、uoc数组中的一系列目标值V(i)及uoc(i)，其中i为步骤二中周期T的整数倍，再对提取到的所有V(i)求取平均值得到Vi_avg；
五、根据公式（1）核算当前可用功率SOP：SOP= Vi_avg*Imax—（1）；
六、根据公式（2）核算内阻R(i)：R(i)= [V(i)-uoc(i)]/Imax—（2），并计算R，再根据得到的R计算内阻增长率SOR：SOR=R/R0，R0为新电池离线测试得到的电池单体内阻值；
七、更换Imax值，重复步骤二至步骤六。
2.如权利要求1所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述步骤六中R的计算过程如下，当T_avg在目标温度范围内时，采用公式R=mean[R(i)]—（3）计算R；当T_avg不在目标温度范围内时，将得到的R(i)与其对应的T(i)进行拟合得到公式R=h(T)—（4），拟合后根据目标温度值，计算相应温度下的R。
3.如权利要求2所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述R(i)与T(i)拟合公式（4），为已知的线性、指数、高斯公式，或为粒子滤波等算法推导的关系式。
4.如权利要求2或3所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述拟合公式（4）的拟合参数由R(i)与T(i)变更为ln(R(i))与1/T(i)。
5.如权利要求1所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述步骤二中的Imax，为电池规格书中或离线测试得到的电池单体可承受的最大充电电流、最大放电电流，或者为车载状态下车辆使用过程中出现的最大充电电流、最大放电电流。
6.如权利要求1所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述步骤二中的dot，为电池单体在Imax的脉冲电流条件下可持续的时间长度，或人为设计的一定时间长度。
7.如权利要求1所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述步骤二中的时长T大于dot，该时长T为一个周期或多个周期，或者为非周期性的任意值。
8.如权利要求1所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述步骤三中的电池模型，为电池等效电路模型、电化学模型或分数阶模型。
9.如权利要求1所述的一种新能源车辆电池系统功率及内阻在线估算方法，其特征在于：所述步骤四中uoc的获取方法，为最小二乘辨识算法、卡尔曼滤波算法、H无穷大算法或智能机器学习优化算法。
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