CN113189489A - 基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质 - Google Patents

基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113189489A
CN113189489A CN202110501399.1A CN202110501399A CN113189489A CN 113189489 A CN113189489 A CN 113189489A CN 202110501399 A CN202110501399 A CN 202110501399A CN 113189489 A CN113189489 A CN 113189489A
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
sop
temperature
model
module
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.)
Pending
Application number
CN202110501399.1A
Other languages
English (en)
Inventor
潘奎
刘爽
朱立宾
魏勇
肖寒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dongfeng Motor Corp
Original Assignee
Dongfeng Motor Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dongfeng Motor Corp filed Critical Dongfeng Motor Corp
Priority to CN202110501399.1A priority Critical patent/CN113189489A/zh
Publication of CN113189489A publication Critical patent/CN113189489A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • 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]
    • G01R31/367Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • 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

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,包括互相通讯连接的SOP预测模块、等效电路模型计算模块和电池热模型计算模块所述等效电路模型计算模块用于根据等效电路模型、充放电电流IL和电池平均温度T确定输出电压UL和产热量Q,所述电池热模型计算模块用于根据电池热模型、产热量Q和环境温度Tf确定电池平均温度T。本发明还公开了一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法,根据等效电路模型计算模块和电池热模型计算模块耦合求解得到输出电压,然后根据电池电压约束模块、电池温度约束模块和电池SOC约束模块得到电池最大充放电电流,从而预测出下一时刻电池的SOP,提高了电池SOP的预测精确度。

Description

基于电热耦合电池模型的SOP预测系统及其预测方法、存储 介质
技术领域
本发明涉及动力电池技术领域,具体地指一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统及其预测方法、存储介质。
背景技术
为了保证电池的安全性,提高电池的使用寿命,必须对电池能量进行有效管理。作为电池管理系统的基础,电池状态的准确估算非常重要,直接关系到整车控制策略的优化。为了保证电池状态的准确估算,精确的电池模型十分重要。动力电池的峰值功率状态(State of Power,SOP)作为对电池瞬时动力性能的衡量,可以对电池在未来一个时间段里可释放最大功率进行预测,还能为电池管理系统的能量管理策略提供依据。同时,准确的峰值功率估算可以发挥电池最大功率,对于整车动力性能的优化匹配有重要的研究意义和实际使用价值。
传统的电池模型,例如等效电路模型,只考虑电因素,只关注电压、电流、电阻等电类因素,通过电流,电阻来计算电池状态。现有的电池SOP通常是根据电池SOC和温度进行二维查表得到,表格由电池生产厂家提供。实际电池内部通过一个复杂化学反应来对外提供电能,在化学反应的同时存在产热,对外表现是在大电流时电池温升尤为明显。同时,温度本身也对电池内部化学反应过程有很大影响,所以电池热因素不能忽略。因为温度对电池性能、寿命和使用安全性有很大的影响,所以建立准确的热模型意义重大。热模型用于描述电池的发热和温度分布的演变,可以对电池温度分布进行预测,用于电池内部热行为分析、大型电池热滥用及安全分析以及电池组热管理等方面。
在SOP计算方面,通常是电池生产厂家通过试验测试得到基于电池电量SOC和电池温度二维查表得到SOP,电池生产厂家提供的 SOP表格一般是在电池全新状态下测试得到的,随着电池使用,充放电循环增加,电池性能逐渐衰减,此时还用全新状态下的电池SOP表格明显不准确,所以该方法不能用于电池全生命周期的SOP计算。
发明内容
本发明的目的就是要克服上述现有技术存在的不足,提供一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统及其预测方法、存储介质,该系统及方法同时耦合了电路模型和热模型,提高了电池温度场和 SOP的预测精度。
为实现上述目的,本发明提供一种基于电热耦合电池模型的 SOP预测系统,包括互相通讯连接的SOP预测模块、等效电路模型计算模块和电池热模型计算模块所述等效电路模型计算模块用于根据等效电路模型、充放电电流IL和电池平均温度T确定输出电压UL和产热量Q,所述电池热模型计算模块用于根据电池热模型、产热量Q和环境温度Tf确定电池平均温度T,所述SOP预测模块用于根据输出电压UL和充放电电流IL确定电池的最大放电功率SOP。
进一步地,还包括与等效电路模型计算模块通讯连接的电流传感器,以及与电池热模型计算模块通讯连接的环境温度传感器。
进一步地,所述等效电路模型为二阶等效电路模型,所述二阶等效电路包括电源,所述开路电源依次串联有电池内阻R0、第一极化电阻R1和第二极化电阻R2,所述第一极化电阻并联有第一极化电容 C1,所述第二极化电阻并联有第二极化电容C2
进一步地,所述等效电路模型的表达式包括:
Figure BDA0003056489910000031
Figure BDA0003056489910000032
其中,UOC为电源的开路电压,V1为第一极化电阻的端电压,V2为第二极化电阻的端电压,SOC为电池电荷状态,Qn为电池容量,EOC 为电池平衡电动势,T为电池平均温度,t为时间。
进一步地,所述电池热模型为具有内热源的圆柱体一维稳态传热模型,包括电池中心到电池表面的热传导模型、以及电池表面与环境空气之间的热对流模型;圆心处的内热源的产热量为Q。
进一步地,所述电池平均温度T为电池中心温度TC和电池表面温度TS的平均值。
进一步地,所述电池热模型的表达式包括
Figure BDA0003056489910000033
其中,TC为电池中心温度,TS为电池表面温度,RC为热传导过程中的热阻,Ru为热对流过程中的热阻,CC为热传导过程中的热容, CS为热对流过程中的热容,t为时间。
进一步地,还包括与SOP预测模块通讯连接的电池电压约束模块,所述电池电压约束模块用于根据电池的最大充放电电压Umax确定电压约束最大电流
Figure BDA0003056489910000034
进一步地,还包括与SOP预测模块通讯连接的电池温度约束模块,所述电池温度约束模块用于根据电池中心最大温度
Figure BDA0003056489910000035
确定电池温度约束最大电流
Figure BDA0003056489910000036
进一步地,还包括与SOP预测模块通讯连接的电池SOC约束模块,所述电池SOC约束模块用于根据电池充放电时的最大电荷状态SOCmax确定SOC约束最大电流
Figure BDA0003056489910000041
本发明还提供一种基于上述所述的电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法,包括:
获取当前时刻等效电路模型计算模块和电池热模型计算模块的初始边界条件,并将当前电池表面温度作为电池平均温度T输入等效电路模型计算模块得到当前时刻的输出电压UL和产热量Q;
将当前的产热量Q作为电池热模型计算模块的输入量,得到下一时刻的电池平均温度T,确定下一时刻的边界条件;
将下一时刻的电池平均温度T输入等效电路模型计算模块中得到下一时刻的输出电压UL
分别通过电池电压约束模块、电池温度约束模块和电池SOC约束模块确定下一时刻的电压约束最大电流
Figure BDA0003056489910000042
电池温度约束最大电流
Figure BDA0003056489910000043
和SOC约束最大电流
Figure BDA0003056489910000044
取电压约束最大电流
Figure BDA0003056489910000045
电池温度约束最大电流
Figure BDA0003056489910000046
和SOC约束最大电流
Figure BDA0003056489910000047
的最小值作为最大充放电电流Imax;根据下一时刻的输出电压UL和最大充放电电流Imax确定下一时刻的最大峰值功率 SOP。
进一步地,所述边界条件包括电池内阻R0、第一极化电阻R1、第二极化电阻R2、第一极化电容C1和第二极化电容C2,所述边界条件的确定方法包括,根据电池平均温度T和电池SOC标定得到。
本发明还提供一种存储介质,其特征在于:它包含执行指令,所述执行指令在有数据处理装置处理时,该数据处理装置上述所述的电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法。
本发明的有益效果:提高了电池温度场和SOP的预测精度。本发明通过将电池等效电路模型与电池热模型耦合起来进行求解,降等效电路模型中电池电芯的产热作为电池热模型中的内热源,使得电池温度场更加符合真实分布,提高了电池输出电压的预测精度,通过电池电压约束模块、电池温度约束模块和电池SOC约束模块得到电池最大充放电电流,从而预测出电池的最大峰值功率SOP,提高了电池SOP的预测精确度。
附图说明
图1为本发明SOP预测系统的结构示意图。
图2为本发明SOP预测方法的流程图。
图3为本发明等效电路模型的电路结构示意图。
图4为本发明等效电路模型与电池热模型耦合求解示意图。
图中各部件标号如下:SOP预测模块100、等效电路模型计算模块200、电池热模型计算模块300、电池电压约束模块400、电池温度约束模块500、电池SOC约束模块600、电流传感器700、环境温度传感器800。
具体实施方式
下面具体实施方式用于对本发明的权利要求技术方案作进一步的详细说明,便于本领域的技术人员更清楚地了解本权利要求书。本发明的保护范围不限于下面具体的实施例。本领域的技术人员做出的包含有本发明权利要求书技术方案而不同于下列具体实施方式的也是本发明的保护范围。
如图1、3、4所示,一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,包括互相通讯连接的SOP预测模块100、等效电路模型计算模块200和电池热模型计算模块300,还包括与等效电路模型计算模块通讯连接的电流传感器700,以及与电池热模型计算模块通讯连接的环境温度传感器800,所述SOP预测模块100还分别通讯连接有电池电压约束模块400、电池温度约束模块500和电池SOC约束模块 600。
电流传感器700用于获取等效电路模型中的电池充放电电流IL,环境温度传感器800用于获取环境温度Tf
等效电路模型计算模块200用于根据等效电路模型、充放电电流IL和电池平均温度T确定输出电压UL和产热量Q,电池热模型计算模块300用于根据电池热模型、产热量Q和环境温度Tf确定电池表面温度TS和电池中心温度TC,电池平均温度T为电池中心温度 TC和电池表面温度TS的平均值;SOP预测模块100用于根据输出电压UL和充放电电流IL确定电池的最大放电功率SOP。
本实施例中,电池电压约束模块400用于根据电池的最大充放电电压Umax确定电压约束最大电流
Figure BDA0003056489910000061
电池温度约束模块用于根据电池中心最大温度
Figure BDA0003056489910000062
确定电池温度约束最大电流
Figure BDA0003056489910000063
电池SOC约束模块用于根据电池充放电时的最大电荷状态SOCmax确定SOC约束最大电流
Figure BDA0003056489910000064
一、电池等效电路模型
如图2所示,本实施例中,等效电路模型为二阶等效电路模型,二阶等效电路包括电源,开路电源依次串联有电池内阻R0、第一极化电阻R1和第二极化电阻R2,第一极化电阻并联有第一极化电容C1,第二极化电阻并联有第二极化电容C2
本实施例中,等效电路模型的表达式为:
Figure BDA0003056489910000065
Figure BDA0003056489910000066
其中,UOC为电源的开路电压,V1为第一极化电阻的端电压,V2为第二极化电阻的端电压,SOC为电池电荷状态,Qn为电池容量,EOC 为电池平衡电动势,t为时间。
二、电池热模型
本实施例中,电池热模型为具有内热源的圆柱体一维稳态传热模型,包括电池中心到电池表面的热传导模型、以及电池表面与环境空气之间的热对流模型;圆心处的内热源的产热量为Q。
本实施例中,电池热模型的表达式为
Figure BDA0003056489910000071
其中,TC为电池中心温度,TS为电池表面温度,RC为热传导过程中的热阻,Ru为热对流过程中的热阻,CC为热传导过程中的热容, CS为热对流过程中的热容,t为时间。
三、电池电压约束
基于前面建立的电池二阶等效电路模型,输出电压UL由开路电压UOC,欧姆电压U0,第一极化电阻的端电压U1和第二极化电阻的端电压U2构成,这里认为放电时电流为负,充电时电流为正,可以得到输出电压UL的表达式为:
UL(t)=UOC(t)+R0I(t)+U1(t)+U2(t)
这里假设电池从t0时刻开始以电流I(t)持续放电或充电,则任意时刻t第一极化电阻的端电压U1和第二极化电阻的端电压U2分别为:
Figure BDA0003056489910000072
当预测峰值功率脉冲放电或充电时间设为Δt时,可以得到t+Δt 时刻电池输出电压UL(t+Δt)。将电池充放电电流I换为最大充放电电流Imax,可以得到电池放电时间Δt内,电池的最大输出电压UL,max和放电时的最低电压UL,min
Figure BDA0003056489910000073
Figure BDA0003056489910000081
设定电池在脉冲充放电时间Δt后,充电时达到电池电压上限制 Umax,或放电时达到电压下限Umin。根据建立的等效电路模型,可以得到充放电Δt后电池电压变化量ΔUL,max和ΔUL,min
Figure BDA0003056489910000082
Figure BDA0003056489910000083
可以得到充放电时间Δt内的最大脉冲电流Imax和放电电流 Imin,作为电压约束最大充电电流
Figure BDA0003056489910000084
和电压约束最大放电电流
Figure BDA0003056489910000085
Figure BDA0003056489910000086
Figure BDA0003056489910000087
四、电池温度约束
电池热源主要来自于电池内部电化学反应,根据能量守恒可以得到电池产热量Q为:
Figure BDA0003056489910000088
由前面电池热模型可以得到电池温度状态方程
Figure BDA0003056489910000089
式中,
Figure BDA00030564899100000810
Figure BDA00030564899100000811
分别为t时刻电池的中心温度和表面温度,
Figure BDA00030564899100000812
Figure BDA0003056489910000091
分别是下一时刻电池的中心温度和表面温度,Q是电池内热源,矩阵系数可以由电池热模型方程得到:
Figure BDA0003056489910000092
Figure BDA0003056489910000093
可以得到电池中心温度
Figure BDA0003056489910000094
Figure BDA0003056489910000095
整理得到
Figure BDA0003056489910000096
为了表述方便,分别用变量A,B和C对上式进行替换。
Figure BDA0003056489910000097
可以得到任意时刻电池电流表达式
Figure BDA0003056489910000098
这里认为电池中心温度在t+Δt时刻为
Figure BDA0003056489910000099
达到最高温度限制
Figure BDA00030564899100000910
则可以得到电池在温度约束条件下t时刻允许的最大充电电流
Figure BDA00030564899100000911
和放电电流
Figure BDA00030564899100000912
Figure BDA00030564899100000913
五、电池SOC约束
这里把电池充电时SOC约束最大值设为SOCmax,放电时SOC 约束最小值设为SOCmin。电池在t时刻荷电状态为SOC(t),脉冲放电或充电Δt后,通过安时积分法得到t+Δt时刻荷电状态为SOC(t+Δt)。考虑荷电状态SOC的约束,必须使
SOC(t+Δt)<SOCmax(充电);SOC(t+Δt)>SOCmin(放电)。
Figure BDA0003056489910000101
由于假设脉冲充放电过程电流为恒定不变,可以得到电池荷电状态约束下的最大充电电流
Figure BDA0003056489910000102
和放电电流
Figure BDA0003056489910000103
Figure BDA0003056489910000104
Figure BDA0003056489910000105
如图2、4,电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法如下:
1、获取当前时刻等效电路模型计算模块200和电池热模型计算模块300的初始边界条件,包括环境温度、电池充放电电流、电池表面温度TS、电池内阻R0、第一极化电阻R1、第二极化电阻R、第一极化电容C1和第二极化电容C2、电池Q容量n、电池平衡电动势 EOC,其中电池内阻R0、第一极化电阻R1、第二极化电阻R2、第一极化电容C1和第二极化电容C2均根据电池平均温度T和电池SOC标定得到,详见表1~5所示。随着电池平均温度和电池SOC的不断变化,电池内阻、第一极化电阻、第二极化电阻、第一极化电容和第二极化电容这些等效电路模型的实时参数也发生变化,这样通过等效电路模型得到的出书电压和电池产热量预测精度更高。
表1电池内阻的标定表
Figure BDA0003056489910000106
表2第一极化电阻的标定表
Figure BDA0003056489910000111
表3第二极化电阻的标定表
Figure BDA0003056489910000112
表4第一极化电容标定表
Figure BDA0003056489910000113
表5第二极化电容标定表
Figure BDA0003056489910000114
2、将当前电池表面温度TS作为电池平均温度T输入等效电路模型计算模块200得到当前时刻的输出电压UL、产热量Q和电池SOC。
3、将当前的产热量Q作为电池热模型计算模块300的输入量,得到下一时刻的电池表面温度和电池中心温度,并算出电池平均温度T,根据电池平均温度和电池SOC确定下一时刻的等效电路模型实时参数。
4、将下一时刻的电池平均温度T输入等效电路模型计算模块 200中得到下一时刻的输出电压UL
5、将上述等效电路模型计算模块200和电池热模型计算模块300 中的相关已知参数输入到电池电压约束模块400、电池温度约束模块 500和电池SOC约束模块600中,并确定下一时刻的电压约束最大电流
Figure BDA0003056489910000123
电池温度约束最大电流
Figure BDA0003056489910000121
和SOC约束最大电流
Figure BDA0003056489910000122
6、取电压约束最大电流
Figure BDA0003056489910000125
电池温度约束最大电流
Figure BDA0003056489910000126
和SOC 约束最大电流
Figure BDA0003056489910000124
的最小值作为最大充放电电流Imax;根据下一时刻的输出电压UL和最大充放电电流Imax确定下一时刻的最大峰值功率 SOP。
本发明通过将电池等效电路模型与电池热模型耦合起来进行求解,将等效电路模型中电池的产热Q作为电池热模型中的内热源,使得电池温度场更加符合真实分布,又将电池热模型中输出的电池表面温度和电池中心温度求平均值作为电池平均温度代入电池等效电路模型,提高了电池输出电压的预测精度,通过电池电压约束模块、电池温度约束模块和电池SOC约束模块得到电池最大充放电电流,从而预测出电池的最大峰值功率SOP,提高了电池SOP的预测精确度。

Claims (10)

1.一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:包括互相通讯连接的SOP预测模块(100)、等效电路模型计算模块(200)和电池热模型计算模块(300),所述等效电路模型计算模块(200)用于根据等效电路模型、充放电电流IL和电池平均温度T确定输出电压UL和产热量Q,所述电池热模型计算模块(300)用于根据电池热模型、产热量Q和环境温度Tf确定电池平均温度T,所述SOP预测模块(100)用于根据输出电压UL和充放电电流IL确定电池的最大放电功率SOP。
2.根据权利要求1所述的基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:所述等效电路模型为二阶等效电路模型,所述二阶等效电路包括开路电源,所述开路电源依次串联有电池内阻R0、第一极化电阻R1和第二极化电阻R2,所述第一极化电阻并联有第一极化电容C1,所述第二极化电阻并联有第二极化电容C2
3.根据权利要求1所述的基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:所述电池热模型为具有内热源的圆柱体一维稳态传热模型,包括电池中心到电池表面的热传导模型、以及电池表面与环境空气之间的热对流模型;圆心处的内热源的产热量为Q。
4.根据权利要求3所述的基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:所述电池平均温度T为电池中心温度TC和电池表面温度TS的平均值。
5.根据权利要求1所述的基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:还包括与SOP预测模块(100)通讯连接的电池电压约束模块(400),所述电池电压约束模块(400)用于根据电池的最大充放电电压Umax确定电压约束最大电流
Figure FDA0003056489900000011
6.根据权利要求4所述的基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:还包括与SOP预测模块(100)通讯连接的电池温度约束模块(500),所述电池温度约束模块(500)用于根据电池中心最大温度
Figure FDA0003056489900000021
确定电池温度约束最大电流
Figure FDA0003056489900000022
7.根据权利要求5所述的基于电热耦合电池模型的SOP预测系统,其特征在于:还包括与SOP预测模块(100)通讯连接的电池SOC约束模块(600),所述电池SOC约束模块(600)用于根据电池充放电时的最大电荷状态SOCmax确定SOC约束最大电流
Figure FDA0003056489900000023
8.一种基于上述权利要求5~7任意一项所述的电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法,其特征在于:
获取当前时刻等效电路模型计算模块(200)和电池热模型计算模块(300)的初始边界条件,并将当前电池表面温度作为电池平均温度T输入等效电路模型计算模块得到当前时刻的输出电压UL和产热量Q;
将当前的产热量Q作为电池热模型计算模块(300)的输入量,得到下一时刻的电池平均温度T,确定下一时刻的边界条件;
将下一时刻的电池平均温度T输入等效电路模型计算模块(200)中得到下一时刻的输出电压UL
分别通过电池电压约束模块(400)、电池温度约束模块(500)和电池SOC约束模块(600)确定下一时刻的电压约束最大电流
Figure FDA0003056489900000024
电池温度约束最大电流
Figure FDA0003056489900000025
和SOC约束最大电流
Figure FDA0003056489900000026
取电压约束最大电流
Figure FDA0003056489900000027
电池温度约束最大电流
Figure FDA0003056489900000028
和SOC约束最大电流
Figure FDA0003056489900000029
的最小值作为最大充放电电流Imax;根据下一时刻的输出电压UL和最大充放电电流Imax确定下一时刻的最大峰值功率SOP。
9.根据权利要求8所述的电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法,其特征在于:所述边界条件包括电池内阻R0、第一极化电阻R1、第二极化电阻R2、第一极化电容C1和第二极化电容C2,所述边界条件的确定方法包括,根据电池平均温度T和电池SOC标定得到。
10.一种存储介质,其特征在于:它包含执行指令,所述执行指令在有数据处理装置处理时,该数据处理装置执行权利要求8~9任意一项所述的电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法。
CN202110501399.1A 2021-05-08 2021-05-08 基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质 Pending CN113189489A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110501399.1A CN113189489A (zh) 2021-05-08 2021-05-08 基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110501399.1A CN113189489A (zh) 2021-05-08 2021-05-08 基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113189489A true CN113189489A (zh) 2021-07-30

Family

ID=76984419

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110501399.1A Pending CN113189489A (zh) 2021-05-08 2021-05-08 基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113189489A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114361656A (zh) * 2021-12-29 2022-04-15 广东工业大学 一种电池及其温控方法
CN114355201A (zh) * 2022-03-21 2022-04-15 北京理工大学 一种基于电热耦合模型的锂离子电池内部温度场在线估计方法
CN116068417A (zh) * 2022-12-05 2023-05-05 江苏拓米洛高端装备股份有限公司 一种电池发热量确定方法、装置和试验箱

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110988709A (zh) * 2019-10-24 2020-04-10 延锋伟世通电子科技(南京)有限公司 一种用于电池管理系统的soe和sop联合估计方法
CN111537894A (zh) * 2020-05-29 2020-08-14 合肥工业大学 一种用于估计锂电池soc和sop的方法
CN112485673A (zh) * 2020-11-19 2021-03-12 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于动态多安全约束的电池充放电峰值功率预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110988709A (zh) * 2019-10-24 2020-04-10 延锋伟世通电子科技(南京)有限公司 一种用于电池管理系统的soe和sop联合估计方法
CN111537894A (zh) * 2020-05-29 2020-08-14 合肥工业大学 一种用于估计锂电池soc和sop的方法
CN112485673A (zh) * 2020-11-19 2021-03-12 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于动态多安全约束的电池充放电峰值功率预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
潘奎: "考虑电-热耦合行为的锂离子电池状态估计方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114361656A (zh) * 2021-12-29 2022-04-15 广东工业大学 一种电池及其温控方法
CN114355201A (zh) * 2022-03-21 2022-04-15 北京理工大学 一种基于电热耦合模型的锂离子电池内部温度场在线估计方法
CN116068417A (zh) * 2022-12-05 2023-05-05 江苏拓米洛高端装备股份有限公司 一种电池发热量确定方法、装置和试验箱
CN116068417B (zh) * 2022-12-05 2023-12-29 江苏拓米洛高端装备股份有限公司 一种电池发热量确定方法、装置和试验箱

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112098851B (zh) 智能电池与其荷电状态在线估计方法及应用
CN106909716B (zh) 计及容量损耗的磷酸铁锂电池建模及soc估计方法
CN111191366A (zh) 一种基于液冷散热方式的动力电池温度预测模型及建模方法
TWI409487B (zh) 電池量測方法及裝置
US10254322B2 (en) System and method for the measurement and prediction of the charging efficiency of accumulators
CN110015185B (zh) 电池均衡方法、系统、车辆、存储介质及电子设备
CN109541485A (zh) 一种动力电池的soc估算方法
CN101975927A (zh) 一种估算锂离子动力电池组剩余可用容量的方法和系统
KR20140139322A (ko) 배터리 관리 시스템 및 그 구동방법
CN113189489A (zh) 基于电热耦合电池模型的sop预测系统及其预测方法、存储介质
CN111766530B (zh) 锂离子蓄电池单体寿命检测方法
CN109061515B (zh) 一种电池的充放电电量测量方法
CN110098439A (zh) 一种动力电池充电时间估计的方法
CN109752660B (zh) 一种无电流传感器的电池荷电状态估计方法
CN106855610B (zh) 钛酸锂电池健康状态估算方法
CN112104046B (zh) 一种并联电池组均衡充放电控制方法及其系统
CN111610450A (zh) 一种锂离子电池充电产热来源的估算方法
WO2019042410A1 (zh) 电池均衡方法、系统、车辆、存储介质及电子设备
CN113325327B (zh) 基于内阻测试的动力电池瞬态产热率的测算方法
Liu et al. Experimental study on lithium-ion cell characteristics at different discharge rates
CN113447816B (zh) 一种基于两点老化特征的锂电池在线老化诊断方法
Sarıkurt et al. A hybrid battery model and state of health estimation method for lithium-ion batteries
CN115856670A (zh) 电池发热量的计算方法及装置、电池和车辆
CN114184958B (zh) 一种考虑热特性的锂离子电池建模方法
CN113109726B (zh) 一种基于误差补偿的多因素动态内阻模型估算锂离子电池内阻方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210730