[發(fā)明專利]基于電動汽車監(jiān)控平臺的電動汽車電池SOH在線評估方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810049186.8 | 申請日: | 2018-01-18 |
| 公開(公告)號: | CN108414938A | 公開(公告)日: | 2018-08-17 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 黃妙華;陳宇瀑 | 申請(專利權(quán))人: | 武漢理工大學(xué) |
| 主分類號: | G01R31/36 | 分類號: | G01R31/36 |
| 代理公司: | 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 魏波 |
| 地址: | 430070 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 電動汽車電池 電動汽車 動力電池 監(jiān)控平臺 在線評估 預(yù)處理 傳輸過程 監(jiān)控系統(tǒng) 數(shù)據(jù)采集 行駛車輛 運算數(shù)據(jù) 在線估計 運算量 運算 需求量 帶寬 預(yù)測 | ||
本發(fā)明公開了一種基于電動汽車監(jiān)控平臺的電動汽車電池SOH在線評估方法,包括三個階段:第一階段為數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理,第二個階段是進行模型的訓(xùn)練,第三個階段為動力電池在線估計,根據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)對在線行駛車輛的動力電池SOH進行預(yù)測。本發(fā)明運算穩(wěn)定,結(jié)果可靠,解決了現(xiàn)有方法運算量過大,運算數(shù)據(jù)傳輸過程中對帶寬需求量過高的問題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于電動汽車電池管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種電動汽車電池健康狀態(tài)的估算方法,具體涉及一種基于電動汽車監(jiān)控平臺的電動汽車電池SOH在線評估方法。
技術(shù)背景
純電動汽車(EV)和混合動力電動汽車(PHEV以及HEV)在生活中越來越普及。電動汽車在噪聲污染、維修費用上,與內(nèi)燃機汽車相比有較強的優(yōu)勢。SOH,state of health,是指電動汽車電池健康狀態(tài)。
現(xiàn)在電池的健康狀態(tài)SOH有多種定義方法,例如通過電池當(dāng)前容量和初始容量的比值定義。目前也有根據(jù)電池內(nèi)阻、功率密度和能量密度來定義SOH的算法。
傳統(tǒng)的SOH估算方式有如下幾種:
建立電池組數(shù)學(xué)模型,采集車輛行駛數(shù)據(jù)進行擬合計算電阻,從而得到SOH。
充電前估算電池SOC(State of Charge,電池電荷狀態(tài)),與累計的整個過程充電容量進行計算,從而得到SOH,然而上述SOH估算方法都有不足之處。
基于數(shù)學(xué)模型的SOH估算方式的缺點:
電池組數(shù)學(xué)模型建立需要耗費大量的時間和精力。數(shù)學(xué)模型的建立需要以大量、長時間的實驗為基礎(chǔ),完成諸如電性能評估、參數(shù)標(biāo)定、零部件(電池)驗證和車輛驗證等實驗工作需要耗費大量時間。且數(shù)學(xué)模型和電池單聽的材料特性、技術(shù)工藝和生產(chǎn)水平相關(guān),一旦發(fā)生生產(chǎn)上的變化,實驗數(shù)據(jù)就顯得不那么準(zhǔn)確。并且實驗室得到的壽命數(shù)據(jù)在使用工況上與實際車輛情況差異非常大,造成估算上的誤差。
基于充電容量SOH估算方式的缺點:
基于充電容量SOH估算的方法誤差過大。由于SOC本身估算的誤差在10%左右,這回直接造成SOH的誤差過大。同時,由于車輛充電的起始SOC無法固定,每次充電的時候都會有所不同,并且目前電動汽車市面上所用的充電樁并沒有完全統(tǒng)一,這些都進一步加大了SOH估算的誤差。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供了一種基于大規(guī)模檢測平臺的SOH估算方法,可以達到實時在線監(jiān)控SOH,并且運算量簡便。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于電動汽車監(jiān)控平臺的電動汽車電池SOH在線評估方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:獲取電動汽車基本配置信息,對不同車型進行分類處理,記錄電動汽車車輛電池容量、額定續(xù)駛里程;
步驟2:通過電動汽車數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺獲取已達到車輛行駛壽命的電動汽車運行數(shù)據(jù)集;對電動汽車運行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,得出特定的統(tǒng)計量作為步驟3的參數(shù);
步驟3:運用支持向量機SVM方法尋找關(guān)聯(lián)關(guān)系,對步驟3中的數(shù)據(jù)集以及統(tǒng)計量進行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的模型Model0;
步驟4:通過電動汽車監(jiān)控平臺獲取正在正常壽命中的電動汽車的運行數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)處理進而得出數(shù)據(jù)矩陣與統(tǒng)計量;
步驟5:將步驟2中的統(tǒng)計量通過步驟3中的模型進行預(yù)測得到目標(biāo)參數(shù)估計值M(t);
步驟6:根據(jù)新定義的SOH評價方式獲取SOH估計值。
作為優(yōu)選,步驟2中所述已達到車輛行駛壽命的電動汽車運行數(shù)據(jù)集包括電動汽車動力電池SOC監(jiān)控、行駛時間、車輛行駛速度以及電動汽車行駛里程。
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