[發明專利]電池剩余電量的處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201710402970.8
• 申請日: 2017-05-31
• 公開（公告）號: CN108983100B
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 東莞前沿技術研究院
• 主分類號: G01R31/382
• 分類號: G01R31/382
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;褚敏

本發明公開了一種電池剩余電量的處理方法及裝置。其中，該方法包括：根據第一預設算法，得到電池的當前時刻的電量，其中，第一預設算法通過電池的電流值計算得到當前時刻的電量；獲取上一時刻的學習因子和上一時刻的剩余電量；根據當前時刻的電量和上一時刻的學習因子對上一時刻的剩余電量進行校正，得到當前時刻的剩余電量。本發明解決了現有技術中電池剩余電量的處理方法準確度低且復雜度高的技術問題。

技術領域

本發明涉及電池領域，具體而言，涉及一種電池剩余電量的處理方法及裝置。

背景技術

電池荷電狀態SOC(是State Of Charge的簡稱)是反映電池電量狀態的重要指標。針對電池SOC的估算，現有技術中提出了開路電壓法、安時積分法、卡爾曼濾波法等SOC的處理方法。開路電壓法利用電池的端電壓和SOC對應的關系，通過測量電池端電壓來計算SOC，不適用于動態的電池SOC的計算；安時積分法具有簡單易行，但由于電流采樣等因素引起的誤差隨著時間累積，逐漸增大，導致SOC的計算誤差也增大，無法滿足實際工程中長期使用的要求，而且安時積分法無法計算初始的SOC數值；卡爾曼濾波法因其具有很強自適應性，可以消除SOC的初始誤差，從而可以修正電池SOC數值，使其SOC估算精度非常高，但是算法較復雜，運算量較大，后臺需要測量數據，而且對處理器要求較高。

針對現有技術中電池剩余電量的處理方法準確度低且復雜度高的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種電池剩余電量的處理方法及裝置，以至少解決現有技術中電池剩余電量的處理方法準確度低且復雜度高的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種電池剩余電量的處理方法，包括：根據第一預設算法，得到電池的當前時刻的電量，其中，第一預設算法通過電池的電流值計算得到當前時刻；獲取上一時刻的學習因子和上一時刻的剩余電量；根據當前時刻的電量和上一時刻的學習因子對上一時刻的剩余電量進行校正，得到當前時刻的剩余電量。

進一步地，根據當前時刻的電量和上一時刻的學習因子對上一時刻的剩余電量進行校正，得到當前時刻的剩余電量，包括：獲取電池的上一時刻的總電量和額定容量；計算當前時刻的電量和上一時刻的總電量之和，得到當前時刻的總電量；根據上一時刻的學習因子，當前時刻的總電量和額定容量，計算得到校正參數；根據校正參數對上一時刻的剩余電量進行校正，得到當前時刻的剩余電量。

進一步地，通過如下公式計算得到當前時刻的剩余電量：SOC_t＝SOC_t-1-Q*K_t-1/C_N，其中，SOC_t為當前時刻的剩余電量，SOC_t-1為上一時刻的剩余電量，Q*K_t-1/C_N為校正參數，Q為當前時刻的總電量，K_t-1為上一時刻的學習因子，C_N為額定容量。

進一步地，在根據當前時刻的電量和上一時刻的學習因子對上一時刻的剩余電量進行校正，得到當前時刻的剩余電量之后，方法還包括：判斷當前時刻的剩余電量是否為零，且電池是否處于過放電保護狀態；如果判斷出當前時刻的剩余電量不為零，且電池處于過放電保護狀態，則根據當前時刻的總電量和當前時刻的剩余電量，得到當前時刻的學習因子；如果判斷出當前時刻的剩余電量為零，且電池處于過放電保護狀態，則根據當前時刻的總電量，得到當前時刻的學習因子。

進一步地，根據當前時刻的總電量和當前時刻的剩余電量，得到當前時刻的學習因子，包括：獲取電池的額定容量和多個歷史學習因子；根據當前時刻的總電量、當前時刻的剩余電量和額定容量，計算得到第一學習因子；對第一學習因子和多個歷史學習因子進行平均值計算，得到當前時刻的學習因子。