[發(fā)明專利]一種電動汽車鋰離子電池的荷電狀態(tài)計算方法

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• 申請日: 2018-09-05
• 公開（公告）號: CN109143105A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發(fā)明（設計）人: 許夢華;耿攀;吳從秀;吳斌;魯東冉
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G01R31/3842
• 分類號: G01R31/3842
• 代理公司: 上海元好知識產(chǎn)權代理有限公司 31323
• 代理人: 徐雯瓊;張妍

本發(fā)明涉及一種電動汽車鋰離子電池的荷電狀態(tài)計算方法，包含：S1、確定鋰離子電池的SOC預測模型的輸入為鋰離子電池的電池端電壓、電池電流和電池表面溫度，輸出為鋰離子電池的SOC值；S2、對鋰離子電池進行充放電實驗，按頻率采集多組實驗數(shù)據(jù)，包括：鋰離子電池的電池端電壓、電池電流、電池表面溫度、真實SOC值；S3、基于Python平臺，建立基于LSTM遞歸循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池的SOC預測模型；S4、基于Python平臺，對LSTM遞歸循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練和驗證，評估鋰離子電池的SOC預測模型的可靠適用性。本發(fā)明充分利用深度學習的參量自學習能力，極大減少計算量，增強SOC預測模型的穩(wěn)定性，提高鋰離子電池SOC值計算的準確性，適用于各類電池管理系統(tǒng)。

技術領域

本發(fā)明涉及一種電動汽車鋰離子電池SOC(State of Charge，荷電狀態(tài))的計算方法，具體是指一種能夠準確估算電動汽車鋰離子電池剩余容量的方法。

背景技術

鋰離子電池因有著使用壽命周期長，自放電率(也稱荷電保持能力，是指電池在開路狀態(tài)下，電池所儲存的電量在一定條件下的保持能力)低，效率高，能量和電力密度高，環(huán)境污染小等優(yōu)點，已經(jīng)成為電動汽車電池組的最佳選擇。

相對于其他種類的電池，鋰離子電池的成本較高，并且安全性和穩(wěn)定性稍有不足。為了保證鋰離子電池組的安全穩(wěn)定運行，電動汽車需配備電池管理系統(tǒng)對其進行實時監(jiān)控，而SOC估算就是其中一個重要的被監(jiān)控參數(shù)，其對鋰離子電池的安全使用將起到至關重要的作用。所述的SOC是指鋰離子電池當前剩余容量與總電量的比值。目前，圍繞鋰離子電池SOC準確估算的問題被廣泛研究，國內(nèi)外研究機構和高校針對鋰離子電池的SOC估算展開了大量的研究實驗。

由于SOC是電池內(nèi)部狀態(tài)參數(shù)，無法直接測量得到，只能通過測量電池的電壓、電流和表面溫度等相關參數(shù)進行間接估算。傳統(tǒng)的SOC估算方法有安時法、開路電壓法、內(nèi)阻法和卡爾曼濾波法等，由于電池表面溫度和充放電電流不均等因素的影響，導致傳統(tǒng)的SOC估算方法的精度均不高。

一、安時法是對電流進行時間積分得到電池放電量，用電池總電量相減后得到剩余電量，再將剩余電量除以總電量得到電池SOC值。因此，如果電流測量值存在誤差，隨著時間的增加，誤差也會累計增大，并且安時法對于電池初始SOC值的準確度要求很高，否則后續(xù)誤差會很大，這在實際使用中很難實現(xiàn)。

二、開路電壓法是根據(jù)電池SOC-OCV(荷電狀態(tài)-開路電壓)曲線，測量開路電壓后，通過查表法獲得電池SOC值。此方法需要電池在測量之前長時間靜置，因此無法滿足在線監(jiān)測的需求。

三、內(nèi)阻法是利用等效阻抗電路來模擬電池的動態(tài)響應，等效電路模型中采用的RC模塊越多，模型的準確度越高；但同時模型的參數(shù)個數(shù)也會增多，導致計算量也會增大。并且內(nèi)阻法忽略了電池內(nèi)部的物理反應和化學反應，當電池有過充過放等情況發(fā)生時，等效電路將無法反應真實情況的電池模型，從而導致電池SOC估算方法的精度不高。

四、卡爾曼濾波法是目前在SOC估算中應用最為廣泛的方法，在估算過程中能夠修正SOC的初始誤差，但需要對電池建立精準的等效數(shù)學模型。實際中，對于電池的建模往往無法獲得精準模型，因此使用卡爾曼濾波方法也會產(chǎn)生較大的估算誤差，并且建模過程中設計的矩陣計算量極大。

綜上所述，對于鋰離子電池SOC的估算，目前尚沒有全面有效的解決方案，需要在提高準確度和降低計算量這兩方面進行有效優(yōu)化。因此，本發(fā)明提出一種新的電動汽車鋰離子電池的荷電狀態(tài)計算方法，以解決現(xiàn)有技術中存在的限制和需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種電動汽車鋰離子電池的荷電狀態(tài)計算方法，充分利用深度學習的參量自學習能力，極大減少計算量，增強SOC預測模型的穩(wěn)定性，提高鋰離子電池SOC值計算的準確性，適用于各類電池管理系統(tǒng)。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種電動汽車鋰離子電池的荷電狀態(tài)計算方法，包含以下步驟：