WO2025123715A1 - 电池容量确定方法及电池健康状态确定方法 - Google Patents

电池容量确定方法及电池健康状态确定方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2025123715A1
WO2025123715A1 PCT/CN2024/110204 CN2024110204W WO2025123715A1 WO 2025123715 A1 WO2025123715 A1 WO 2025123715A1 CN 2024110204 W CN2024110204 W CN 2024110204W WO 2025123715 A1 WO2025123715 A1 WO 2025123715A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
capacity
battery
inflection point
voltage
high voltage
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
PCT/CN2024/110204
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
冯天宇
李晓倩
曹会丽
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.)
BYD Co Ltd
Original Assignee
BYD Co Ltd
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 BYD Co Ltd filed Critical BYD Co Ltd
Publication of WO2025123715A1 publication Critical patent/WO2025123715A1/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
    • G01R31/387—Determining ampere-hour charge capacity or SoC
    • G01R31/388—Determining ampere-hour charge capacity or SoC involving voltage measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—ELECTRIC POWER NETWORKS; CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or discharging batteries or for supplying loads from batteries
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to the field of new energy, and in particular to a battery capacity determination method, a battery health status determination method, a computer program product, a processor, a distribution box, a BMS system and electric energy equipment.
  • the power source of electric vehicles is batteries, which can convert chemical energy into electrical energy to drive the motor to drive the car.
  • SOH state of health
  • the present invention aims to solve one of the technical problems in the related art at least to a certain extent.
  • one object of the present invention is to provide a method for determining battery capacity, which has the advantage of improving the accuracy of battery capacity.
  • a method for determining battery capacity comprising:
  • the high voltage inflection point capacity of the battery is updated according to the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point, to obtain the current high voltage inflection point capacity of the battery;
  • the current maximum capacity of the battery is determined according to the current high voltage inflection point capacity.
  • updating the high voltage inflection point capacity of the battery according to the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point includes:
  • the current high voltage inflection point capacity is determined according to the previous maximum capacity, the initial remaining capacity and the first capacity.
  • determining the current high voltage inflection point capacity according to the previous maximum capacity, the initial remaining capacity and the first capacity includes:
  • the first sum is used as the current high voltage inflection point capacity.
  • determining the current maximum capacity of the battery according to the current high voltage inflection point capacity includes:
  • the current maximum capacity is determined according to the second capacity and the current high voltage inflection point capacity.
  • the method further includes:
  • the current maximum capacity is determined according to the last high voltage inflection point capacity of the battery.
  • the method before the high voltage inflection point capacity of the battery is updated according to the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point, and the current high voltage inflection point capacity of the battery is obtained, the method further includes:
  • a peak value of the voltage differential capacity curve is obtained, and the high voltage inflection point is determined according to the peak value.
  • determining the high voltage inflection point according to the peak value includes:
  • the maximum value is taken as the high voltage inflection point.
  • a method for determining a battery health state is provided, which is applied to the capacity updating method described in any one of the first aspects, including:
  • the health state of the battery is determined according to a ratio of the current maximum capacity to an initial capacity of the battery.
  • a computer program product comprising instructions is provided.
  • the computer executes the battery capacity determination method as described in any one of the first aspects, or the battery health status determination method as described in the second aspect.
  • a processor configured to execute instructions to implement the battery capacity determination method as described in any one of the first aspect, or the battery health status determination method as described in the second aspect.
  • a distribution box comprising the processor as described in the third aspect.
  • a BMS system comprising the distribution box as described in the fifth aspect, and/or comprising the processor as described in the fifth aspect.
  • an electric energy device includes the BMS system as described in the sixth aspect.
  • the battery capacity determination method of the embodiment of the present invention when the initial static voltage at the beginning of charging of the battery is less than or equal to a preset voltage threshold, updates the high voltage inflection point capacity of the battery according to the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged into the battery when it is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point, so as to obtain the current high voltage inflection point capacity of the battery; determines the current maximum capacity of the battery according to the current high voltage inflection point capacity, thereby avoiding the problem of large errors in calculating the battery capacity using offline data of the battery, thereby greatly improving the accuracy of the battery capacity.
  • FIG2 is a schematic diagram of a voltage-capacity curve provided according to an exemplary embodiment
  • FIG4 is a flow chart of a method for determining a battery health status according to an exemplary embodiment
  • FIG5 is a schematic diagram of a computer program product provided according to an exemplary embodiment
  • the method for determining battery capacity may include the following steps:
  • the high voltage inflection point capacity of the battery is updated based on the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point, so as to obtain the current high voltage inflection point capacity of the battery;
  • the battery capacity determination method of the embodiment of the present invention when the initial static voltage at which the battery starts charging is less than or equal to a preset voltage threshold, updates the high voltage inflection point capacity of the battery according to the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point, to obtain the current high voltage inflection point capacity of the battery; determines the current maximum capacity of the battery according to the current high voltage inflection point capacity, thereby avoiding the problem of large errors in calculating the battery capacity using offline data of the battery, thereby greatly improving the accuracy of the battery capacity.
  • the following describes how to determine the first capacity charged into the battery when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point.
  • the battery may be a lithium ion battery.
  • the embodiment of the present disclosure is described below by taking a lithium iron phosphate lithium ion battery as an example.
  • the lithium iron phosphate lithium ion battery can be left to stand for a period of time, for example, the lithium iron phosphate lithium ion battery can be left to stand for two hours, and then the lithium iron phosphate lithium ion battery can be charged and the initial static voltage of the lithium iron phosphate lithium ion battery can be obtained.
  • the capacity of the lithium iron phosphate lithium-ion battery calculated based on the voltage at this time is closer to the actual capacity, that is, the capacity of the lithium iron phosphate lithium-ion battery is more accurate. Therefore, it is more accurate to obtain the first capacity charged into the lithium iron phosphate lithium-ion battery when it is charged from the current voltage to the high voltage inflection point, and then it is more accurate to update the current high voltage inflection point capacity of the battery based on the first capacity, so as to obtain more accurate data.
  • the charging time and charging current of the lithium iron phosphate lithium-ion battery when it is charged from the current voltage to the high voltage inflection point can be obtained, and then the first capacity charged into the lithium iron phosphate lithium-ion battery when it is charged from the current voltage to the high voltage inflection point is calculated by using the ampere-hour integration method.
  • the ampere-hour integration method is a basic method for battery power metering, which uses the current-time accumulation method to perform real-time battery charge state estimation on dynamic lithium batteries.
  • the calculation formula of the ampere-hour integration method is as follows:
  • SOC 0 is the initial charge value of the battery state of charge
  • CE is the rated capacity of the battery
  • I(t) is the charge and discharge current of the battery at time t
  • t is the charge and discharge time.
  • the ampere-hour integration method is relatively less restricted by the battery's own conditions. The calculation method is simple and reliable, and it can estimate the battery's state of charge in real time.
  • the method further includes:
  • the voltage capacity curve of lithium-ion batteries during the charge and discharge process has a relatively slow voltage change interval, which is called the voltage platform area.
  • the inflection point In the transition process between two different platform areas, there is a point where the voltage changes fastest, which is called the inflection point.
  • the inflection point with higher voltage is marked as the high voltage inflection point (HVTP), and the inflection point with lower voltage is marked as the low voltage inflection point (LVTP).
  • the recorded voltage-capacity curve is shown in, for example, FIG2.
  • the voltage-capacity curve is smoothed and filtered to obtain a filtered voltage-capacity curve. Then, the voltage-capacity difference of the filtered voltage-capacity curve is calculated to obtain, for example, a voltage-differential capacity curve as shown in FIG3.
  • a peak voltage corresponding to the peak value is obtained from the voltage-capacity curve; a maximum value of the peak voltage is obtained; and the maximum value is used as the high-voltage inflection point.
  • the peak voltage corresponding to point B on the right in the voltage capacity curve is greater than the peak voltage corresponding to point A on the left in the voltage capacity curve.
  • the peak voltage at point B is the high voltage inflection point (HVTP) of the battery
  • the peak voltage at point A is the low voltage inflection point (LVTP) of the battery.
  • the above-mentioned initial static electric Before updating the high voltage inflection point capacity of the battery based on the initial remaining capacity corresponding to the initial static voltage and the first capacity charged when the battery is charged from the initial static voltage to the high voltage inflection point, the method further includes:
  • a triggering relaxation voltage correction can be used to obtain the initial remaining capacity. Specifically, after obtaining the initial static voltage of the lithium iron phosphate lithium-ion battery, the initial remaining capacity SOC low corresponding to the initial static voltage is obtained by looking up a table of the battery voltage and the state of charge (SOC).
  • the initial remaining capacity SOC low can also be obtained by the Kalman filtering method.
  • the Kalman filtering method is a method of first building a circuit model of resistors and capacitors, and then inputting the real-time voltage value of the circuit model to predict the state of charge of the battery pack in real time under dynamic conditions. Therefore, by inputting the initial static voltage into the circuit model, the initial remaining capacity SOC low can be obtained.
  • the Kalman filtering method can also accurately predict the SOC state, and then the Kalman filtering method can accurately obtain the initial remaining capacity SOC low corresponding to the initial static voltage, thereby more accurately obtaining the high voltage inflection point capacity.
  • the last maximum capacity Q last of the acid-iron lithium-ion battery after the last update of the high-voltage inflection point capacity is obtained.
  • S43 Determine the current high voltage inflection point capacity according to the previous maximum capacity, the initial remaining capacity and the first capacity.
  • determining the current high voltage inflection point capacity according to the previous maximum capacity, the initial remaining capacity and the first capacity includes:
  • the current high voltage inflection point capacity may be calculated using the following formula:
  • Q HVTP represents the current high voltage inflection point capacity
  • Q soc represents the first capacity
  • step S2 the current maximum capacity of the battery is determined according to the current high voltage inflection point capacity.
  • determining the current maximum capacity of the battery according to the current high voltage inflection point capacity includes:
  • the current maximum capacity of the lithium iron ion battery can be calculated using the following formula:
  • Q max represents the current maximum capacity
  • Q HVP represents the second capacity
  • the last updated high voltage inflection point capacity Q HVTP is substituted into formula (3) to calculate the current maximum capacity of the battery.
  • the battery capacity determination method disclosed in the present invention can update the high voltage inflection point capacity of the battery, and determine the current maximum capacity of the battery according to the current high voltage inflection point capacity, thereby avoiding the problem of large errors in calculating the battery capacity using offline data of the battery, thereby greatly improving the accuracy of the battery capacity.
  • the method for determining the battery health state may include the following steps:
  • the ratio of the current maximum capacity to the initial capacity of the battery is calculated, and the battery health status is determined according to the ratio.
  • the ratio may be converted into a ratio, and then the ratio is used as a battery health status parameter.
  • a prompt message is sent to prompt the user to replace or repair the battery.
  • the computer program product may be a computer program product containing instructions, and when the computer program product is run on a computer, the computer executes the battery capacity determination method or the battery health state determination method as described above.
  • FIG5 a program product for implementing the above method according to the embodiment of the present invention is described.
  • the program product 500 may be a portable compact disk read-only memory (CD ROM) and include program code, and may be run on a device, such as a personal computer.
  • a readable storage medium may be any tangible medium containing or storing a program that may be used by or in conjunction with an instruction execution system, apparatus, or device.
  • Computer readable signal media may include data signals propagated in baseband or as part of a carrier wave, in which readable program code is carried. Such propagated data signals may take a variety of forms, including but not limited to electromagnetic signals, optical signals, or any suitable combination of the above. Readable signal media may also be any readable medium other than a readable storage medium, which may send, propagate, or transmit a program for use by or in conjunction with an instruction execution system, apparatus, or device.
  • the processor of the exemplary embodiment of the present invention is described below.
  • the processor can be configured to execute instructions to implement the battery capacity determination method as described above, or the battery health status determination method as described above.
  • the processor can be a chip, an MCU, an integrated circuit, or a terminal device, etc.
  • the electric energy device includes the BMS system as described above, and the BMS system is arranged in the electric energy device.
  • the electric energy device can be a new energy vehicle, an aircraft, a ship, an energy storage cabinet, etc.
  • the electric energy device 60 shown in FIG. 6 is merely an example and should not bring any limitation to the functions and scope of use of the embodiments of the present invention.
  • the electric energy device 60 is presented in the form of a general-purpose computing device.
  • the components of the electric energy device 60 may include, but are not limited to: at least one processing unit 610, at least one storage unit 620, a bus 630 connecting different system components (including the storage unit 620 and the processing unit 610), and a display unit 640.
  • the storage unit stores a program code, which can be executed by the processing unit 610, so that the processing unit 610 performs the steps of various exemplary embodiments of the present invention described in the above “Exemplary Method” section of this specification.
  • the processing unit 610 may perform steps S1 and S2 as shown in FIG1 , or steps S61 and S62 as shown in FIG4 .
  • the storage unit 620 may include a volatile storage unit, such as a random access storage unit (RAM) 6201 and/or a cache storage unit 6202, and may further include a read-only storage unit (ROM) 6203.
  • the storage unit 620 may also include a program/utility 6204 having a set (at least one) of program modules 6205, such program modules 6205 including but not limited to: an operating system, one or more application programs, other program modules, and program data, each of which or some combination thereof may include the implementation of a network environment.
  • the bus 630 may include a data bus, an address bus, and a control bus.
  • the power device 60 can also communicate with one or more external devices 70 (e.g., keyboards, pointing devices, Bluetooth devices, etc.), and this communication can be performed through an input/output (I/O) interface 650.
  • the power device 60 also includes a display unit 640, which is connected to the input/output (I/O) interface 650 for display.
  • the power device 60 can also communicate with one or more networks (e.g., local area networks (LANs), wide area networks (WANs) and/or public networks, such as the Internet) through a network adapter 660. As shown in the figure, the network adapter 660 communicates with other modules of the electronic device 60 through a bus 630.
  • LANs local area networks
  • WANs wide area networks
  • public networks such as the Internet
  • power device 60 can be used in conjunction with the power device 60, including but not limited to: microcode, device drivers, redundant processing units, external disk drive arrays, RAID systems, tape drives, and data backup storage systems.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

一种电池容量确定方法包括：（S1）当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据初始静态电压对应的初始剩余容量及电池从初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对电池的高电压拐点容量进行更新，得到电池的当前高电压拐点容量；（S2）根据当前高电压拐点容量确定电池的当前最大容量。

Description

电池容量确定方法及电池健康状态确定方法
优先权信息
本申请请求2023年12月15日向中国国家知识产权局提交的、专利申请号为2023117384826的专利申请的优先权和权益，并且通过参照将其全文并入此处。
技术领域
本发明涉及新能源领域，尤其涉及一种电池容量确定方法、电池健康状态确定方法、计算机程序产品、处理器、配电箱、BMS系统及电能设备。
背景技术
随着汽车工业的快速发展，新能源汽车逐渐进入人们的视野。与传统的汽车相比，新能源汽车的有害物质排放少，尤其是电动汽车。电动汽车的动力来源是电池，电池可以将化学能转化为电能驱动电机带动汽车运转。其中电池的健康状态(State of Health，SOH)是衡量电动汽车安全性、可靠性和动力性的重要参数。
相关技术中，通常需要通过确定离线数据中电池的充电曲线高电压拐点来计算电池容量。但是，在电池的电芯存在初始差异或电池的电芯老化时，电池的充电曲线高电压拐点可能变动，因此，采用电池的离线数据计算电池容量会存在较大的误差。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种电池容量确定方法，具有提高电池容量准确性的优点。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种电池容量确定方法，包括：
当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量；
根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新包括：
获取所述初始剩余容量；
获取所述电池的上一最大容量；
根据所述上一最大容量、所述初始剩余容量及所述第一容量确定所述当前高电压拐点容量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述上一最大容量、所述初始剩余容量及所述第一容量确定所述当前高电压拐点容量包括：
计算所述上一最大容量与所述初始剩余容量的乘积；
计算所述乘积与所述第一容量的第一和值；
将所述第一和值作为所述当前高电压拐点容量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量包括：
获取所述电池从高电压拐点充电至满电时充入的第二容量；
根据所述第二容量与所述当前高电压拐点容量确定所述当前最大容量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
当所述初始静态电压大于所述预设电压阈值，则根据所述电池的上一高电压拐点容量确定所述当前最大容量。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量前，所述方法还包括：
获取所述电池在充电过程的电压容量曲线；
对所述电压容量曲线进行平滑滤波处理，得到滤波后的电压容量曲线；
对所述电压容量曲线进行差分运算，得到电压差分容量曲线；
获取所述电压差分容量曲线的峰值，并根据所述峰值确定所述高电压拐点。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述峰值确定所述高电压拐点包括：
从所述电压容量曲线获取与所述峰值对应的峰值电压；
获取所述峰值电压的最大值；
将所述最大值作为所述高电压拐点。
根据本公开的第二方面，提供一种电池健康状态确定方法，应用于第一方面中任一项所述的容量更新方法，包括：
通过第一方面任一项所述的容量更新方法确定电池的当前最大容量；
根据所述当前最大容量和所述电池的初始容量的比值确定所述电池的健康状态。
根据本公开的第三方面，提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在所述计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面中任一项所述的电池容量确定方法，或如第二方面所述的电池健康状态确定方法。
根据本公开的第四方面，提供一种处理器，所述处理器被配置为执行指令，以实现如第一方面任一项所述的电池容量确定方法，或如第二方面所述的电池健康状态确定方法。
根据本公开的第五方面，提供一种配电箱，包括如第三方面所述的处理器。
根据本公开的第六方面，提供一种BMS系统，包括如第五方面所述的配电箱，和/或包括如第五方面所述的处理器。
根据本公开的第七方面，一种电能设备，包括如第六方面所述的BMS系统。
本发明实施例的电池容量确定方法，当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量；根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量，避免了电池的离线数据计算电池容量会存在较大的误差的问题，从而大大提高了电池容量的准确性。
本发明附加的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，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是根据一示例性实施例提供的一种电池容量确定方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例提供的一种电压容量曲线的示意图；
图3是根据一示例性实施例提供的一种电压差分容量曲线示意图；
图4是根据一示例性实施例提供的一种电池健康状态确定方法的流程图；
图5是根据一示例性实施例提供的一种计算机程序产品的示意图；
图6是根据一示例性实施例提供的一种电能设备的方框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号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例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的电池容量确定确定方法进行说明。参考图1所示，上述的电池容量确定方法可以包括以下步骤：
S1、当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据所述初 始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量；
S2、根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量。
综上所述，本发明实施例的电池容量确定方法，当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量；根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量，避免了电池的离线数据计算电池容量会存在较大的误差的问题，从而大大提高了电池容量的准确性。
下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的电池容量确定方法中各个步骤进行更详细的说明。
在步骤S1中，当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量。
下面对如何确定电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量进行说明。
在本公开的一种示例性实施例中，该电池可以为锂离子电池。下面以电池为锂离子电池中的磷酸铁锂锂离子电池为例对本发明的实施例进行说明。
在本发明的一种示例性实施例中，可以在磷酸铁锂锂离子电池放电后，将磷酸铁锂锂离子电池静置一段时间，例如将磷酸铁锂锂离子电池静置两小时，然后开始对磷酸铁锂锂离子电池开始进行充电，并获取磷酸铁锂锂离子电池的初始静态电压。
在本发明的一种示例性实施例中，若测量的磷酸铁锂锂离子电池的静态电压越小，则此时根据电压计算的磷酸铁锂锂离子电池的容量越接近实际容量，即磷酸铁锂锂离子电池的容量越准确。因此，获取磷酸铁锂锂离子电池从所述当前电压充电至高电压拐点时充入的第一容量也更准确，进而根据第一容量更新电池的当前高电压拐点容量也更准确，从而获得更准确的数据。在本发明的一种示例性实施例中，可以获取磷酸铁锂锂离子电池从当前电压充电至高电压拐点时的充电时长以及充电电流，然后采用安时积分计算磷酸铁锂锂离子电池从当前电压充电至高电压拐点时充入的第一容量。安时积分法是一种电池电量计量的基础方法，它采用电流时间累积的方法，对动态的锂电池进行实时的电池电荷状态估算。安时积分法的计算公式如下：
其中，SOC0是电池电荷状态的初始电量值；CE是电池的额定容量；I(t)为电池在t时刻的充放电电流；t为充放电的时间。安时积分法受电池自身情况的限制相对较小，计算方法简单、可靠，能够对电池的荷电状态进行实时的估算。
下面对如何确定磷酸铁锂锂离子电池的高电压拐点进行说明。
基于上述内容，在本发明的一种示例性实施例中，上述根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量前，所述方法还包括：
S31、获取所述电池在充电过程的电压容量曲线；
S32、对所述电压容量曲线进行平滑滤波处理，得到滤波后的电压容量曲线；
S33、对所述滤波后的电压容量曲线进行差分运算，得到电压差分容量曲线；
通常来说，锂离子电池在充放电过程中的电压容量曲线存在着电压变化较为缓慢的区间，称之为电压平台区，在两个不同平台区转变过程中存在一个电压变化最快的点称之为拐点。对于磷酸铁锂的电池来说存在三个这样的电压平台区，因此存在两个拐点，以电压高低来区分，电压较高的拐点标记为高电压拐点(HVTP)，电压较低的拐点标记为低电压拐点(LVTP)。
在本发明的一种示例性实施例中，可以在磷酸铁锂锂离子电池出厂前，将磷酸铁锂锂离子电池电量放电至截止电压(SOC＝0％)，然后对磷酸铁锂锂离子电池进行充电，并记录磷酸铁锂锂离子电池充电过程中的电压容量曲线。记录的电压容量曲线例如图2所示。进一步地，对电压容量曲线进行平滑滤波处理，得到滤波后的电压容量曲线。然后计算滤波后的电压容量曲线电压对容量的差分，得到例如图3所示的电压差分容量曲线。
S34、获取所述电压差分容量曲线的峰值，并根据所述峰值确定所述高电压拐点。
在本发明的一种示例性实施例中，从所述电压容量曲线获取与所述峰值对应的峰值电压；获取所述峰值电压的最大值；将所述最大值作为所述高电压拐点。
例如图3所示，从电压差分容量曲线中获取的峰值有两个，分别为左边的A点和右边的B点。而右边的B点在电压容量曲线中对应的峰值电压大于左边的A在电压容量曲线中对应的峰值电压，则将B点的峰值电压为电池的高电压拐点(HVTP)，A点的峰值电压为电池的低电压拐点(LVTP)。
基于上述内容，在本发明的一种示例性实施例中，上述所述根据所述初始静态电 压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新前，所述方法还包括：
S41、获取所述初始剩余容量。
在本公开的一种示例性实施例中，可以采用触发静态电压修正(Relaxation Voltage Correction，RVC)获取初始剩余容量。具体来说，获取磷酸铁锂锂离子电池的初始静态电压后，利用电池的电压与荷电状态(State of Charge，SOC)对应图查表获得与初始静态电压对应的初始剩余容量SOClow。
在本公开的另一种示例性实施例中，还可以通过卡尔曼滤波法获取初始剩余容量SOClow。卡尔曼滤波法是先通过搭建电阻电容的电路模型，然后对输入该电路模型的实时电压值，在动态情况下实时预测电池组的荷电状态的方法。因此，将初始静态电压输入该电路模型，可以获取与该初始剩余容量SOClow。由于在放电过程中，在电压变化越明显的状态下，精度越高，因此当电压在低电压拐点以下时，采用卡尔曼滤波法也可精确的预测出SOC状态，进而采用尔曼滤波法能够准确的获取与初始静态电压对应的初始剩余容量SOClow，从而更准确的获取高电压拐点容量。
S42、获取所述电池的上一最大容量。
在本公开的一种示例性实施例中，获取酸铁锂锂离子电池在上一次更新高电压拐点容量后的上一最大容量Qlast。
S43、根据所述上一最大容量、所述初始剩余容量及所述第一容量确定所述当前高电压拐点容量。
基于上述内容，在本公开的一种示例性实施例中，上述根据所述上一最大容量、所述初始剩余容量及所述第一容量确定所述当前高电压拐点容量包括：
S431、计算所述上一最大容量与所述初始剩余容量的乘积；
S432、计算所述乘积与所述第一容量的第一和值；
S433、将所述第一和值作为所述当前高电压拐点容量。
在本公开的一种示例性实施例中，可以采用如下公式计算当前高电压拐点容量：
QHVTP＝Qsoc+SOClow*Qlast(2)；
其中，QHVTP表示当前高电压拐点容量，Qsoc表示第一容量。
在步骤S2中，根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量。
基于上述内容，在本公开的一种示例性实施例中，上述根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量包括：
S21、获取所述电池从高电压拐点充电至满电时充入的第二容量；
S22、根据所述第二容量与所述当前高电压拐点容量确定所述当前最大容量。
在本公开的一种示例性实施例中，可以采用如下公式计算酸铁锂锂离子电池当前最大容量：
Qmax＝QHVTP+QHVP(3)；
其中，Qmax表示当前最大容量，QHVP表示第二容量。
基于上述内容，在本公开的一种示例性实施例中，上述方法还包括：
S5、当所述初始静态电压大于所述预设电压阈值，则根据所述电池的上一高电压拐点容量确定所述当前最大容量。
在本公开的一种示例性实施例中，在当前静态电压大于预设电压阈值，则采用上次更新的高电压拐点容量QHVTP代入公式(3)计算电池的当前最大容量。
综上所述，本公开的电池容量确定方法，能够对电池的高电压拐点容量进行更新，并根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量，避免了电池的离线数据计算电池容量会存在较大的误差的问题，从而大大提高了电池容量的准确性。。
下面参考图4对本发明实施例的电池健康状态确定方法进行说明。参考图4所示，上述的电池健康状态确定方法可以包括以下步骤：
S61、通过上述的容量更新方法确定电池的当前最大容量；
S62、根据所述当前最大容量和所述电池的初始容量的比值确定所述电池的健康状态。
在本公开的一种示例性实施例中，采用上述的电池容量确定方法电池的当前最大容量后，计算该当前最大容量和所述电池的初始容量的比值，并根据该比值确定所述电池健康状态。
在本公开的一种示例性实施例中，可以将该比值转化为比率，然后将该比率作为电池健康状态参数。在本公开的一种示例性实施例中，在当前最大容量和所述电池的初始容量的比值小于或者等于预设阈值时，发送提示信息，以提示用户更换或者修理电池。
综上所述，本发明提供的电池健康状态确定方法，能够对电池的高电压拐点容量进行更新后，根据更新后的高电压拐点容量确定电池的当前最大容量，进而根据电池的当前最大容量确定电池的健康状态，能够大大提高健康状态的准确性。
在介绍了本发明示例性实施方式的电池容量确定方法以及电池健康状态确定方法之后，接下来，参考图5对本发明示例性实施方式的计算机程序产品进行说明。该计算机程序产品可以为一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述的电池容量确定方法，或上述的电池健康状态确定方法。参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程 序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD ROM)并包括程序代码，并可以在设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如"C"语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在介绍了本发明示例性实施方式的计算机程序产品之后，接下来，对本发明示例性实施方式的处理器进行说明。该处理器可以被配置为执行指令，以实现如上述的电池容量确定方法，或如上述的电池健康状态确定方法。在本公开的一种示例性实施例中，该处理器可以为芯片、MCU、集成电路或终端设备等。
在介绍了本发明示例性实施方式的处理器之后，接下来，对本发明示例性实施方式的配电箱进行说明。该配电箱包括如上述的处理器，该处理器设置在该配电箱内。
在介绍了本发明示例性实施方式的配电箱之后，接下来，对本发明示例性实施方 式的电池管理系统(Battery Management System，BMS)系统进行说明。该BMS系统包括如上述的配电箱，和/或如上述的处理器，该配电箱和/或处理器设置在该BMS系统内。
在介绍了本发明示例性实施方式的BMS系统之后，接下来，参考图6对本发明示例性实施方式的电能设备进行说明。该电能设备包括如上述的BMS系统，该BMS系统设置在该电能设备内。该电能设备可以为新能源车辆、飞行器、船舶、储能柜等。
图6显示的电能设备60仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电能设备60以通用计算设备的形式表现。电能设备60的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640。其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述"示例性方法"部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤S1和步骤S2，或图4中所示的步骤S61和步骤S62。
存储单元620可以包括易失性存储单元，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以包括数据总线、地址总线和控制总线。
电能设备60也可以与一个或多个外部设备70(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。电能设备60还包括显示单元640，其连接到输入/输出(I/O)接口650，用于进行显示。并且，电能设备60还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备60的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电能设备60使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行， 和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (13)

  1. 一种电池容量确定方法，其中，包括：
    当电池开始充电的初始静态电压小于或者等于预设电压阈值时，根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量；及
    根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新包括：
    获取所述初始剩余容量；
    获取所述电池的上一最大容量；及
    根据所述上一最大容量、所述初始剩余容量及所述第一容量确定所述当前高电压拐点容量。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述上一最大容量、所述初始剩余容量及所述第一容量确定所述当前高电压拐点容量包括：
    计算所述上一最大容量与所述初始剩余容量的乘积；
    计算所述乘积与所述第一容量的第一和值；及
    将所述第一和值作为所述当前高电压拐点容量。
  4. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述当前高电压拐点容量确定所述电池的当前最大容量包括：
    获取所述电池从高电压拐点充电至满电时充入的第二容量；及
    根据所述第二容量与所述当前高电压拐点容量确定所述当前最大容量。
  5. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
    当所述初始静态电压大于所述预设电压阈值，则根据所述电池的上一高电压拐点容量确定所述当前最大容量。
  6. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述初始静态电压对应的初始剩余容量及所述电池从所述初始静态电压充电至高电压拐点时充入的第一容量对所述电池的高电压拐点容量进行更新，得到所述电池的当前高电压拐点容量前，所述方法还包括：
    获取所述电池在充电过程的电压容量曲线；
    对所述电压容量曲线进行平滑滤波处理，得到滤波后的电压容量曲线；
    对所述电压容量曲线进行差分运算，得到电压差分容量曲线；及
    获取所述电压差分容量曲线的峰值，并根据所述峰值确定所述高电压拐点。
  7. 根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述峰值确定所述高电压拐点包括：
    从所述电压容量曲线获取与所述峰值对应的峰值电压；
    获取所述峰值电压的最大值；及
    将所述最大值作为所述高电压拐点。
  8. 一种电池健康状态确定方法，其中，包括：
    通过权利要求1至7任一项所述的容量更新方法确定电池的当前最大容量；
    根据所述当前最大容量和所述电池的初始容量的比值确定所述电池的健康状态。
  9. 一种包含指令的计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1至7任一项所述的电池容量确定方法，或如权利要求8所述的电池健康状态确定方法。
  10. 一种处理器，其中，所述处理器被配置为执行指令，以实现权利要求1至7任一项所述的电池容量确定方法，或权利要求8所述的电池健康状态确定方法。
  11. 一种配电箱，其中，包括权利要求10所述的处理器。
  12. 一种BMS系统，其中，包括权利要求11所述的配电箱，和/或包括如权利要求10所述的处理器。
  13. 一种电能设备，其中，包括权利要求12所述的BMS系统。
PCT/CN2024/110204 2023-12-15 2024-08-06 电池容量确定方法及电池健康状态确定方法 Pending WO2025123715A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311738482.6 2023-12-15
CN202311738482.6A CN119846493A (zh) 2023-12-15 2023-12-15 电池容量确定方法及电池健康状态确定方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2025123715A1 true WO2025123715A1 (zh) 2025-06-19

Family

ID=95355425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2024/110204 Pending WO2025123715A1 (zh) 2023-12-15 2024-08-06 电池容量确定方法及电池健康状态确定方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN119846493A (zh)
WO (1) WO2025123715A1 (zh)

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006292492A (ja) * 2005-04-08 2006-10-26 Nissan Motor Co Ltd 二次電池の満充電容量推定装置
CN102590754A (zh) * 2011-01-11 2012-07-18 株式会社电装 锂离子可再充电电池的电池容量检测装置
CN104931882A (zh) * 2014-03-21 2015-09-23 比亚迪股份有限公司 动力电池容量修正的方法和装置
CN109904542A (zh) * 2019-02-28 2019-06-18 深圳猛犸电动科技有限公司 锂离子电池包的容量更新方法、装置及终端设备
CN110323793A (zh) * 2018-03-30 2019-10-11 比亚迪股份有限公司 汽车、动力电池组的均衡方法和装置
CN110549909A (zh) * 2018-03-30 2019-12-10 比亚迪股份有限公司 动力电池组的soh计算方法、装置和电动汽车
CN112147524A (zh) * 2019-06-28 2020-12-29 比亚迪股份有限公司 电池容量校准方法、装置及存储介质、电子设备
CN112578296A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 比亚迪股份有限公司 电池容量估算方法和装置及计算机存储介质
CN113866649A (zh) * 2020-06-30 2021-12-31 比亚迪股份有限公司 电池状态的计算方法和计算装置以及存储介质
CN114035061A (zh) * 2021-11-30 2022-02-11 重庆长安新能源汽车科技有限公司 一种电池包的电池健康状态的在线估算方法及系统
CN116184222A (zh) * 2021-11-26 2023-05-30 比亚迪股份有限公司 电池容量的估计方法、装置和计算机存储介质
KR20230077409A (ko) * 2021-11-25 2023-06-01 에스케이온 주식회사 배터리의 상태 추정 방법 및 제어 장치
CN116930779A (zh) * 2022-03-29 2023-10-24 比亚迪股份有限公司 电池容量确定方法和装置、存储介质、以及电池

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006292492A (ja) * 2005-04-08 2006-10-26 Nissan Motor Co Ltd 二次電池の満充電容量推定装置
CN102590754A (zh) * 2011-01-11 2012-07-18 株式会社电装 锂离子可再充电电池的电池容量检测装置
CN104931882A (zh) * 2014-03-21 2015-09-23 比亚迪股份有限公司 动力电池容量修正的方法和装置
CN110323793A (zh) * 2018-03-30 2019-10-11 比亚迪股份有限公司 汽车、动力电池组的均衡方法和装置
CN110549909A (zh) * 2018-03-30 2019-12-10 比亚迪股份有限公司 动力电池组的soh计算方法、装置和电动汽车
CN109904542A (zh) * 2019-02-28 2019-06-18 深圳猛犸电动科技有限公司 锂离子电池包的容量更新方法、装置及终端设备
CN112147524A (zh) * 2019-06-28 2020-12-29 比亚迪股份有限公司 电池容量校准方法、装置及存储介质、电子设备
CN112578296A (zh) * 2019-09-27 2021-03-30 比亚迪股份有限公司 电池容量估算方法和装置及计算机存储介质
CN113866649A (zh) * 2020-06-30 2021-12-31 比亚迪股份有限公司 电池状态的计算方法和计算装置以及存储介质
KR20230077409A (ko) * 2021-11-25 2023-06-01 에스케이온 주식회사 배터리의 상태 추정 방법 및 제어 장치
CN116184222A (zh) * 2021-11-26 2023-05-30 比亚迪股份有限公司 电池容量的估计方法、装置和计算机存储介质
CN114035061A (zh) * 2021-11-30 2022-02-11 重庆长安新能源汽车科技有限公司 一种电池包的电池健康状态的在线估算方法及系统
CN116930779A (zh) * 2022-03-29 2023-10-24 比亚迪股份有限公司 电池容量确定方法和装置、存储介质、以及电池

Also Published As

Publication number Publication date
CN119846493A (zh) 2025-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2851700B1 (en) Method and terminal for displaying capacity of battery
CN114609530B (zh) 修正电池荷电状态的方法、装置、设备及介质
CN111913109A (zh) 一种电池峰值功率的预测方法及装置
CN112684350B (zh) 电池系统的荷电状态的修正方法及其修正装置
WO2024007188A1 (zh) 电池参数获取方法及相关装置
CN118068214A (zh) 电池健康状态的估算方法及装置、设备、介质
CN115825749A (zh) 一种电池健康状态的预测方法、系统和电子设备
CN204030697U (zh) 基于动态soc估算系统的电池管理系统
CN116243173A (zh) 一种soc的修正方法、装置和车载终端
CN115422869A (zh) 负荷模型的参数辨识方法、系统、计算机设备及存储介质
CN111319510A (zh) 一种预估电动车辆续驶里程的方法和装置
CN116400223A (zh) 一种电池电量信息生成方法、设备及可读存储介质
CN116001646B (zh) 均衡车辆电池电量的方法、电子设备以及车辆
CN115993534A (zh) 一种电池系统的soc估算方法和装置及设备
CN115048961A (zh) 滤波处理方法、系统、噪声滤波器、bms及电动车辆
WO2023175962A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びコンピュータプログラム
TWI702412B (zh) 殘餘電量估測方法
CN118769971B (zh) 充电剩余时间预测方法、装置和介质
CN111157907B (zh) 检测方法及装置、充电方法及装置、电子设备、存储介质
CN119846493A (zh) 电池容量确定方法及电池健康状态确定方法
CN112782588A (zh) 一种基于lssvm的soc在线监测方法及其储存介质
CN115561641B (zh) 基于状态观测器的锂电池荷电状态估计方法、设备及介质
CN116256655B (zh) 能量损耗确定方法、装置及可读存储介质
CN117647738A (zh) 一种电量平滑显示方法、装置及设备
WO2023176028A1 (ja) 電池状態推定装置、電池システム、電池状態推定方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 24902141

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1