[發明專利]一種考慮溫度和老化程度的電池安時積分SOC估計方法

有效

• 申請號: 201711208271.6
• 申請日: 2017-11-27
• 公開（公告）號: CN107991623B
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 張承慧;張奇;商云龍;段彬;崔納新
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/388
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

本發明公開了一種考慮溫度和老化程度的電池安時積分SOC估計方法，包括：考慮溫度和老化程度對電池的初始值進行校正獲得電池SOC初始值受溫度和老化程度影響的校正系數；考慮老化程度影響對電池的最大可用容量進行校正獲得最大可用容量受老化程度影響的校正系數；根據得到的校正系數，通過電流傳感器實時檢測和保存測得的電池充放電電流i_bat，通過安時積分基本算法，得到電池在不同溫度和老化程度下電池SOC的變化情況，即校正的SOC估計表達式。考慮了電池溫度和老化程度對SOC的影響，能夠精確估計電池SOC初始值，同時解決了安時積分法存在的累計誤差問題，提高了安時積分法SOC估計精度。

技術領域

本發明涉及動力電池技術領域，特別是涉及一種考慮溫度和老化程度的電池安時積分SOC估計方法。

背景技術

目前鋰離子動力電池因能量密度高，自放電率低，無記憶效應和單體電壓高等優點，成為電動汽車最具吸引力的可充電電池之一。作為電動汽車的核心，動力電池是目前制約電動汽車規模發展的關鍵因素。與傳統燃油汽車不同，電動汽車的能量來自動力電池，動力電池及其管理系統對整車的動力、安全運行和經濟性等性能至關重要。

電池的荷電狀態(state of charge，SOC)，是電動汽車運行過程中非常重要的一個參數指標，是判斷電池剩余電量、防止電池過充過放和判斷是否需要均衡等提高電池性能的重要依據，也是電池管理系統需要解決的關鍵技術之一。類似傳統燃油汽車的油表，電池SOC反映了電池的剩余電量情況。但與傳統燃油汽車的剩余油量檢測方法不同，電池的剩余電量無法使用傳感器直接測量得到，必須通過一些其他可測物理量(如電池端電壓、充放電電流、電池溫度等)并采用相應算法來間接估計。

現有SOC估計方法主要有放電法、開路電壓法、電化學阻抗法、安時積分法、神經網絡法、卡爾曼濾波法等，各種算法存在的問題如下：

放電法的SOC估計較為準確，但是需要大量實驗數據，且不滿足電動汽車在實際行駛中的在線估計要求，難以實際應用；開路電壓法在充放電開始和結束階段的SOC估計效果較好，但充放電過程中誤差較大，且由于要預計開路電壓，需要長時間靜置電池組，這與電動汽車的應用矛盾，在實際中很少單獨使用；電化學阻抗法在電池電量較低或較高時，SOC估計較為準確，而電量在中間段時由于交流阻抗變化較小導致SOC估計不準，而且阻抗受初始電量、溫度、老化程度等影響較大而估算困難，在硬件上也難以實現，在實際應用中很少；神經網絡法需要大量的數據做訓練，易受訓練數據和訓練方法的影響，處理過程較為復雜；卡爾曼濾波法是目前研究比較多的算法，各種卡爾曼濾波優化算法的研究很多，但是神經網絡和卡爾曼濾波法由于系統設置困難，在電池管理系統中應用時，成本很高而不具優勢；安時積分法，又稱為電流積分法或庫倫計數，因方法簡單、實用有效，是目前電動汽車應用最常用的SOC估計算法。安時積分法通過將電池電流對時間進行積分來計算電池的荷電狀態，這種方法對于計算電池放出的電量有一定的準確度。然而，電池充放電內部的化學反應過程十分復雜，同時電池SOC易受溫度、老化程度(循環次數)、電流倍率、自放電等眾多因素的影響，導致動力電池的SOC準確估計難度很大，極具挑戰性。目前安時積分法還沒有解決電池初始SOC準確估計的問題，因為一旦環境溫度改變，電池的可用容量和初始SOC都會改變。除此之外，電流積分法中若電流測量不準，也會造成SOC計算誤差，且誤差具有累積性，會隨著時間的增加而逐漸增大。

綜上所述，現有技術中對于動力電池的SOC精確估計問題，尚缺乏有效的解決方案。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本發明提供了一種考慮溫度和老化程度的電池安時積分SOC估計方法，該方法考慮了電池溫度和老化程度對SOC的影響，能夠更為精確地估計電池SOC初始值，并解決了安時積分法存在的累計誤差問題，提高了安時積分法SOC估計精度。

一種考慮溫度和老化程度的電池安時積分SOC估計方法，包括：

考慮溫度和老化程度對電池的初始值進行校正獲得電池SOC初始值受溫度和老化程度影響的校正系數；