CN114660467A - 一种采用电压动态补偿优化的soc修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法，涉及锂电池技术领域，该方法基于实时温度、动力电池组的最小单体电压以及流过所述动力电池组的工作电流确定动态端电压；确定所述动力电池组的SOC‑OCV曲线中，OCV值为所述动态端电压的电压值的点对应的SOC值作为SOC目标值，并按照相应的策略将按照预定SOC算法计算得到的SOC初始值修正为所述SOC目标值，SOC值会动态跟随电压的数据曲线，使得在触发欠压保护时，修正后的SOC目标值已经降为0，避免突然触发欠压保护带来的安全隐患。

Description

一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法

技术领域

本发明涉及锂电池技术领域，尤其是一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法。

背景技术

随着电池和动力系统的日渐成熟和可靠，动力锂电池在交通出行应用中越来越广泛，无论是新能源汽车还是电动二轮车，动力锂电池作为动力源的交通工具的出行方式已经成为市民出行比较信赖的工具之一。

以动力锂电池作为动力源的交通工具在使用时，需要估算动力锂电池的SOC(State of Charge，电池荷电状态)以在整车仪表上显示剩余电量，从而保证用户可以及时进行充电。但是目前常用的动力锂电池SOC算法，无论是采用安时积分法结合开路电压法、卡尔曼滤波、模糊神经算法等都会存在一定的计算和累计误差，这使得用户在行驶过程中，特别是电池的最后电量段，整车仪表显示的SOC值会和实际SOC值有一定的偏差。这就使得用户会误以为还有电量而没有及时充电，但实际动力锂电池管理系统会突然欠压保护，使得车辆突然无法行驶，正常行驶的车辆突然失去动力，严重时甚至会造成安全事故，安全隐患较大，同时用户的体验感也非常差。

发明内容

本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法，本发明的技术方案如下：

一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法，该方法包括：

确定实时温度T、动力电池组的最小单体电压V_{cell_min}以及流过动力电池组的工作电流I，最小单体电压V_{cell_min}是动力电池组中电压最小的一个单体电芯的电压；

基于温度内阻曲线确定动力电池组在实时温度T下的电池内阻Ri_T，并根据电池内阻Ri_T、最小单体电压V_{cell_min}和工作电流I确定动态端电压V_dynamic；

确定动力电池组的SOC-OCV曲线中，OCV值为动态端电压V_dynamic的电压值的点对应的SOC值作为SOC目标值SOC_target；

当SOC_original-SOC_target>ΔSOC_max时，将按照预定SOC算法计算得到的SOC初始值SOC_original修正为SOC目标值SOC_target，ΔSOC_max为SOC最大偏差值。

其进一步的技术方案为，按照预定SOC算法计算得到的SOC初始值SOC_original修正为SOC目标值SOC_target，包括：

基于SOC初始值SOC_original和SOC目标值SOC_target的差值ΔSOC＝SOC_original-SOC_target确定修正步进STEP_SOC；

从SOC初始值SOC_original开始，按照每单位时间Δt减少修正步进STEP_SOC的修正速率进行修正，直到修正得到SOC目标值SOC_target。

其进一步的技术方案为，修正步进STEP_SOC与实时温度T有关：

STEP_SOC＝K_T*ΔSOC；

其中，K_T是与实时温度T匹配的温度修正系数。

其进一步的技术方案为，修正步进STEP_SOC还与动力电池组的属性参数有关：

STEP_SOC＝K_T*K_d*ΔSOC；

其中，K_d是与动力电池组的属性参数匹配的属性修正系数。

其进一步的技术方案为，动态端电压V_dynamic为：

V_dynamic＝V_{cell_min}-(Ri_T+Re)*I；

其中，Re是线路阻抗，充电时I取值为正，放电时I取值为负。

其进一步的技术方案为，SOC-OCV曲线包括若干个连续且边界重合的曲线区间段，确定SOC目标值SOC_target的方法包括：

确定OCV值为动态端电压V_dynamic的电压值的点所在的目标曲线区间段；

根据目标曲线区间段的上下边界的OCV值和SOC值按照线性化比例确定OCV值为动态端电压V_dynamic的电压值的点对应的SOC目标值SOC_target。

其进一步的技术方案为，根据如下公式确定SOC目标值SOC_target：

其中，OCV[seg]是目标曲线区间段的下边界的OCV值，OCV[seg+1]是目标曲线区间段的上边界的OCV值，SOC[seg]是目标曲线区间段的下边界的SOC值，SOC[seg+1]是目标曲线区间段的上边界的SOC值。

其进一步的技术方案为，动力电池组在不同温度下具有不同的SOC-OCV曲线，则在确定SOC目标值SOC_target时，从实时温度T下的SOC-OCV曲线确定OCV值为V_dynamic的电压值的点对应的SOC值作为SOC目标值SOC_target。

其进一步的技术方案为，修正后的SOC目标值SOC_target与动态端电压V_dynamic动态匹配，当动态端电压V_dynamic小于欠压保护电压值UV而触发欠压保护时，修正后的SOC目标值SOC_target为0。

其进一步的技术方案为，欠压保护电压值UV基于欠压保护设定值UV_set根据实时温度T和工作电流I动态调节：UV＝UV_set-G_T*(Ri_T+Re)*I，G_T是与实时温度T匹配的动态调节系数，且温度越低、G_T越小，Ri_T是动力电池组在实时温度T下的电池内阻，Re是线路阻抗。

本发明的有益技术效果是：

本申请公开了一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法，该方法采用电压动态补偿优化的做法，使得SOC值会动态跟随电压的数据曲线，使得在触发欠压保护时，修正后的SOC目标值SOC_target已经降为0，修正后的SOC_target能更好的反应锂电池供能的车辆的剩余动力情况，避免突然触发欠压保护带来的安全隐患。进一步的，采用欠压点动态电压跟随即可优化由于内阻的存在导致的放电还未完全放空已经进入欠压的情况，从而得到更佳的优化效果。

附图说明

图1是本申请的SOC修正方法的流程示意图。

图2是n阶RC模型等效动力电池组的电路模型。

图3是在误差范围内简化图2得到的一阶RC模型等效动力电池组的电路模型。

图4是一个实例中的动力电池组的电压曲线以及按照常规的预定SOC算法计算得到的SOC初始值SOC_original作为SOC值进行显示的SOC曲线示意图。

图5是图4相同的条件下，动力电池组的电压曲线以及按照本申请的方法利用SOC_target对SOC_original进行修正后进行显示的SOC曲线示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

本申请公开了一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法，该方法可以由BMS(电池管理系统)来执行，请参考图1，该方法包括如下步骤：

步骤1，确定实时温度T、动力电池组的最小单体电压V_{cell_min}以及流过动力电池组的工作电流I，充电时I取值为正，放电时I取值为负。

其中，最小单体电压V_{cell_min}是动力电池组中电压最小的一个单体电芯的电压。这是因为动力电池组也即锂电池组的容量和放电能力取决于容量最差的那个单体电芯，而容量最差的那个单体电芯在放电过程中体现为电压比其它单体电芯电压要低，因为本申请以最小单体电压V_{cell_min}为运算的基础。

步骤2，基于温度内阻曲线确定动力电池组在实时温度T下的电池内阻Ri_T，并根据电池内阻Ri_T、最小单体电压V_{cell_min}和工作电流I确定动态端电压V_dynamic；

根据锂电池的特性，一般电池可以通过n阶RC模型来等效电池的电路模型，如图2所示，电路模型中的U_oc是电池的理想开路电压，R₀为电池内的直流内阻，R_p1、C_p1为电池的一阶极化内阻和一阶极化电容，以此类推，R_pn、C_pn为电池的n阶极化内阻和n阶极化电容。当有负载电流IL流过电池时，电池外部测量到的端电压近似公式为UL＝U_oc-IL*(R₀+R_p1+…R_pn)。为了简化运算复杂度，在允许的误差范围内，可以将图2所示的n阶RC模型简化为一阶RC模型，如图3所示，则同等情况下，电池外部测量到的端电压近似公式为UL＝U_oc-IL*(R₀+R_p)，R₀+R_p可以统称为电池内阻。

基于上述对于电路模型的分析，以最小单体电压V_{cell_min}为运算的基础，结合电池内阻和工作电流I即能确定在工作过程中动态变化的动态端电压V_dynamic。同时本申请考虑温度对电池内阻的影响，确定实时温度T后基于温度内阻曲线确定当前温度下的电池内阻Ri_T代入计算，温度内阻曲线预先拟合得到，反映电池内阻随温度的变化情况。比如典型的，温度内阻曲线为一阶线性化曲线，表示为：

T₀为常温温度比如25℃，Ri₀是T₀时的电池内阻为已知量，k为常系数。

另外，动力电池组的线路上到BMS检测端也会存在线路阻抗Re，则考虑温度对电池内阻的影响并考虑线路阻抗Re后，可以确定动态端电压V_dynamic为：

V_dynamic＝V_{cell_min}-(Ri_T+Re)*I。

步骤3，确定动力电池组的SOC-OCV曲线中，OCV值为动态端电压V_dynamic的电压值的点对应的SOC值作为SOC目标值SOC_target。

在一个实施例中，动力电池组在不同温度下具有不同的SOC-OCV曲线，则在确定SOC目标值SOC_target时，从实时温度T对应的SOC-OCV曲线中确定OCV值为V_dynamic的电压值的点对应的SOC值作为SOC目标值SOC_target。

由于SOC-OCV曲线并不是一个线性曲线，因此直接确定读取V_dynamic对应的SOC_target是比较困难的，本申请的做法是：

将SOC-OCV曲线划分为若干个连续且仅有边界重合的曲线区间段，每个曲线区间段包括相应区间内的SOC-OCV曲线，各个曲线区间段可以均匀划分或非均匀划分。比较典型的做法是根据精度要求以SOC值的取值范围为依据来均匀划分曲线区间段，比如以SOC值每变化1％来划分，则SOC值总的取值范围为0％～100％的曲线区间段可以划分为100个曲线区间段；再比如以SOC值每变化5％来划分，则SOC值总的取值范围为0％～100％的曲线区间段可以划分为20个曲线区间段，假设划分得到的曲线区间段如下表所示：

确定OCV值为动态端电压V_dynamic的电压值的点所在的目标曲线区间段。然后根据目标曲线区间段的上下边界的OCV值和SOC值按照线性化比例确定OCV值为动态端电压V_dynamic的电压值的点对应的SOC目标值SOC_target。具体的，根据如下公式确定SOC目标值SOC_target：

其中，OCV[seg]是目标曲线区间段的下边界的OCV值，OCV[seg+1]是目标曲线区间段的上边界的OCV值，SOC[seg]是目标曲线区间段的下边界的SOC值，SOC[seg+1]是目标曲线区间段的上边界的SOC值。

比如假设计算得到的动态端电压V_dynamic＝3800mA，则确定目标曲线区间段为曲线区间段8，由此确定OCV[seg]＝3789mA、OCV[seg+1]＝3824mA、SOC[seg]＝35％、SOC[seg+1]＝40％，由此可以按照上式计算得到SOC_target。

比较特殊的，如果V_dynamic就是目标曲线区间段的上边界或下边界的OCV值，那么其可能同时在两个目标曲线区间段内，此时无需通过上述方法计算，直接将对应的SOC值作为SOC_target即可。

步骤4，当SOC_original-SOC_target>ΔSOC_max时，将按照预定SOC算法计算得到的SOC初始值SOC_original修正为SOC目标值SOC_target，ΔSOC_max为SOC最大偏差值。

这里的预定SOC算法是现有估算SOC值的算法，比如安时积分法。本申请向下修正SOC_original，若SOC_original<SOC_target或者SOC_original-SOC_target≤ΔSOC_max，则还是直接显示SOC_original不进行修正。否则将其修正为SOC_target后进行显示。

由于电池应用领域要求除了电池保护功能的情况外，SOC值不能发生突变，因此在将SOC_original修正为SOC_target时，并不直接将SOC_original切换为SOC_target，而是逐步逼近修正为SOC_target。具体的：基于SOC初始值SOC_original和SOC目标值SOC_target的差值ΔSOC＝SOC_original-SOC_target确定修正步进STEP_SOC，然后从SOC初始值SOC_original开始，按照每单位时间Δt减少修正步进STEP_SOC的修正速率进行修正，直到修正得到SOC目标值SOC_target。也即Δt后修正为SOC_original-STEP_SOC，2Δt后修正为SOC_original-2×STEP_SOC，3Δt后修正为SOC_original-3×STEP_SOC，以此类推，从而保证SOC_original不会发生突变。

工作电流I越大、单位时间Δt越小。单位时间Δt的时长可以预先设定，或者可以根据采样周期的时长t、修正步进STEP_SOC以及ΔSOC动态调整，保证

表示对

进行向上取整，如此可以保证在一个采样周期内完成对SOC值的修正。本申请按采样周期来执行，在每个采样周期内采集步骤1中的相应数据继而修正SOC值，到下个采样周期循环执行修正。

修正步进STEP_SOC可以直接取为ΔSOC。或者在一个实施例中，修正步进STEP_SOC还与实时温度T有关：STEP_SOC＝K_T*ΔSOC，K_T是与实时温度T匹配的温度修正系数，T与K_T之间的匹配关系预先自定义。进一步的，修正步进STEP_SOC还与动力电池组的属性参数有关：STEP_SOC＝K_T*K_d*ΔSOC，K_d是与动力电池组的属性参数匹配的属性修正系数，属性参数与K_d之间的匹配关系预先自定义。属性参数包括动力电池组所在的系统的系统特性和/或动力电池组的电池特性。

如图4示出了动力电池组的电压曲线V和SOC曲线，图4横轴为采样时间，左侧纵轴为电压，右侧为显示的SOC值。电压曲线V包含动力电池组中所有单体电芯的电压曲线，比如图4中实际包含12个单体电芯的电压曲线。在电池放电的过程中，T1阶段为电量集中的平台区，电池的绝大部分能量都集中于此，所有单体电芯的电压基本相同呈现重叠曲线。T2阶段由于电池特性的变化，呈现快速衰退，从而使得在电池放电的末端阶段，不同单体电芯的电压会表现出“马尾效应”。而现有的BMS普遍采用欠压保护，当动态端电压V_dynamic小于欠压保护电压值UV而触发欠压保护时，车辆禁止继续行驶。如图4所示，若按照预定SOC算法计算得到SOC初始值SOC_original进行显示，则由于“马尾效应”或者某一节电芯电压低于其它节，触发BMS欠压保护的现象时，SOC初始值SOC_original尚未降到0。如图4所示，在采样时间的末端触发BMS欠压保护，此时显示的SOC值为SOC_original大约还有6％左右。这就会出现如背景技术部分所述的车辆仪表盘仍然显示有部分电量，但却突然无法行驶的情况甚至导致安全隐患。

而当采用本申请的方法对SOC_original修正为SOC_target时，修正后的SOC目标值SOC_target与动态端电压V_dynamic动态匹配，当动态端电压V_dynamic小于欠压保护电压值UV而触发欠压保护时，修正后的SOC目标值SOC_target为0，如图5所示，SOC_target会动态跟随V_dynamic，在采样时间的末端触发BMS欠压保护，此时显示的SOC值为SOC_original已经顺利降为0％，因此电量显示、尤其是电池放电末期的T2阶段电量显示更准确，不会出现现有的这种情况。

更进一步的，在进行欠压保护时，欠压保护电压值UV并不直接如常规做法一样采用固定取值的欠压保护设定值UV_set，而是基于欠压保护设定值UV_set根据实时温度T动态调节：UV＝UV_set-G_T*(Ri_T+Re)*I，G_T是与实时温度T匹配的动态调节系数，且温度越低、G_T越小。根据工作电流I动态调节欠压保护设定值UV_set，可以优化由于电池内阻和极化内阻压降带来的电量没有放光即进入欠压保护状态的现象。另外为了保护电池，防止低温环境下对电池性能产生影响，还引入了与温度相关的G_T，G_T的取值一般在0.7-1之间，以常温温度25℃为基准，G_T可以按照

的公式进行取值。

以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种采用电压动态补偿优化的SOC修正方法，其特征在于，所述方法包括：

确定实时温度T、动力电池组的最小单体电压V_{cell_min}以及流过所述动力电池组的工作电流I，所述最小单体电压V_{cell_min}是所述动力电池组中电压最小的一个单体电芯的电压；

基于温度内阻曲线确定所述动力电池组在所述实时温度T下的电池内阻Ri_T，并根据所述电池内阻Ri_T、所述最小单体电压V_{cell_min}和所述工作电流I确定动态端电压V_dynamic；

确定所述动力电池组的SOC-OCV曲线中，OCV值为所述动态端电压V_dynamic的电压值的点对应的SOC值作为SOC目标值SOC_target；

当SOC_original-SOC_target>ΔSOC_max时，将按照预定SOC算法计算得到的SOC初始值SOC_original修正为所述SOC目标值SOC_target，ΔSOC_max为SOC最大偏差值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预定SOC算法计算得到的SOC初始值SOC_original修正为所述SOC目标值SOC_target，包括：

基于SOC初始值SOC_original和SOC目标值SOC_target的差值ΔSOC＝SOC_original-SOC_target确定修正步进STEP_SOC；

从所述SOC初始值SOC_original开始，按照每单位时间Δt减少所述修正步进STEP_SOC的修正速率进行修正，直到修正得到所述SOC目标值SOC_target。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述修正步进STEP_SOC与所述实时温度T有关：

STEP_SOC＝K_T*ΔSOC；

其中，K_T是与所述实时温度T匹配的温度修正系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述修正步进STEP_SOC还与所述动力电池组的属性参数有关：

STEP_SOC＝K_T*K_d*ΔSOC；

其中，K_d是与所述动力电池组的属性参数匹配的属性修正系数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态端电压V_dynamic为：

V_dynamic＝V_{cell_min}-(Ri_T+Re)*I；

其中，Re是线路阻抗，充电时I取值为正，放电时I取值为负。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述SOC-OCV曲线包括若干个连续且边界重合的曲线区间段，确定所述SOC目标值SOC_target的方法包括：

确定OCV值为所述动态端电压V_dynamic的电压值的点所在的目标曲线区间段；

根据所述目标曲线区间段的上下边界的OCV值和SOC值按照线性化比例确定OCV值为所述动态端电压V_dynamic的电压值的点对应的所述SOC目标值SOC_target。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据如下公式确定所述SOC目标值SOC_target：

其中，OCV[seg]是所述目标曲线区间段的下边界的OCV值，OCV[seg+1]是所述目标曲线区间段的上边界的OCV值，SOC[seg]是所述目标曲线区间段的下边界的SOC值，SOC[seg+1]是所述目标曲线区间段的上边界的SOC值。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动力电池组在不同温度下具有不同的SOC-OCV曲线，则在确定所述SOC目标值SOC_target时，从所述实时温度T下的SOC-OCV曲线确定OCV值为V_dynamic的电压值的点对应的SOC值作为所述SOC目标值SOC_target。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

修正后的所述SOC目标值SOC_target与所述动态端电压V_dynamic动态匹配，当所述动态端电压V_dynamic小于欠压保护电压值UV而触发欠压保护时，修正后的所述SOC目标值SOC_target为0。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述欠压保护电压值UV基于欠压保护设定值UV_set根据所述实时温度T和所述工作电流I动态调节：UV＝UV_set-G_T*(Ri_T+Re)*I，G_T是与所述实时温度T匹配的动态调节系数，且温度越低、G_T越小，Ri_T是所述动力电池组在所述实时温度T下的电池内阻，Re是线路阻抗。

Images