汽车动力电池sof的监测方法_2

文档序号:9297768阅读:来源:国知局
..........[3],
[0058] 基于电池模型图2的电池模型建立的动态极限监测与静态极限监测输入关系如 图3所示。其中,动态极限监测W电池实际状态为依据,确定电池单体电压及功率状态,若 电池单体电压无异常且功率损失正常,则说明此电池在接下来的时间内仍可正常工作,反 复不断循环监测得出动态极限电流值。静态极限监测是通过台架试验及S0H状态,得出不 同S0C、T及S0H下的功率数据矩阵表,通过查表可得其静态极限电流值。图3中输出端Min 指动态极限电流与静态极限电流中的最小值,此最小值值即为电池充放电极限电流。
[0059] 接下来,将具体描述动态极限电流监测与静态极限电流监测的过程。 W60] -、动态极限电流监测: 阳06U 如图4所示,在动力电池范围内,通过递归循环法,电池管理系统度M巧W预定的 时间间隔t将一列离散的电流矩阵Ii、I,……Iw输入电池模型,通过计算式[2]可得一列 相应的电压矩阵Ui(此Ui为对应I1的电压值,而非前述的电池模型过电压)、U2……Uw,并 推算出任意一时刻的电压值。
[0062] 在充电过程中,设定Uw为充电极限电压,例如4. 2V,由此可计算出充电过程中未 来某一时刻化值;在放电过程中,设定UW为放电极限电压,例如在0°CW上时设定UW为 放电极限电压3. 0V,在0°C及W下时,设定也1为放电极限电压2. 8V。由此通过线性插值可 计算出放电过程中未来某一时刻的Uk值。将充电和放电的某一时刻Uk1、Ik1、输 入线性关系式[4],计算出k和b,由此获得了用于计算任意时刻的充放电预测电压Uk的电 压-电流线性关系式[4],据此关系式能够计算出充电和放电的预测电压化值。线性关系 式[4]如下:
[0063] Uk=klk+b...............[4]。 W64] 通过上述描述可知,电压-电流线性关系式[4]中的参数k和b是随着时间的变 化而被动态调整的。 阳0化]单体最高内阻变化率dR是采用模组阻抗衰减监测法进行计算的,得出充放电过 程中的电池的dR及补偿值off。
[0066] 图5为汽车动力电池台架试验的曲线图,主要测试不同时刻对应的模组电压的变 化趋势,命名为u-t曲线。图中的为对电池充放电过程中的输出电压的实测值。通过 曲线图5,可获得实时的的电池过电压值U。。不同S0C下的0CV值可由测试的电池S0C-0CV 曲线获得,电池S0C-0CV曲线是通过台架试验获得,例如通过表1绘制的S0C-0CV曲线。由 计算式閒及[6]可计算出dR和off值。
[0067]U〇-〇CV=UiX(l+dR)+off.........[5],
[0068] Ui二Uk_〇CV.....................巧], 阳069] 其中,U。代表充放电台架试验中的电池过电压,U1代表电池模型过电压,dR代表电 池内阻变化率,dR为随着0CV的不同而动态变化的量,off为补偿值,Uk代表根据电压-电 流线性关系式[4]计算得到的充放电预测电压。
[0070] 运样,根据充放电预测电压Uk、不同S0C下对应的开路电压0CV,利用计算式[6]计 算得到了电池模型过电压Ui,电池过电压U。能够从充放电台架试验获得的图5中得到,将 不同时刻的U。、Ui和0CV输入计算式[5]就能够计算电池内阻变化率dR和补偿值off。
[0071] 在获得了电池模型过电压Ui、充放电预测电压Uk和电池内阻变化率dR后,计算式
[3]中的U被能够代表任意时刻的Uk所取代,运样就能够根据计算式[3]计算出动态极限 电流Ii,Ii=【Ui-Uk】/化并且能够通过计算式[1]预测出未来某一时刻的极限电流。
[0072] 二、静态极限电流监测:
[0073] 在获得电池内阻变化率dR、充放电台架试验获得的电池B0L的充放电功率表、充 放电极限电压后,计算静态极限电流。
[0074] 其中,dR的计算方法上文中已给出,充放电台架试验获得的电池B化的一个示例 性充放电功率表如表2所不, W巧]表2
[0076] (kw)
[0077]
阳07引 B化的充放电功率表2是电池初始状态下,不同溫度、不同S0C下电池B化的10s 的充放电功率值W。例如在表2中,在0°C、S0C为70%时,电池的10s放电功率值为60kw。
[0079]而充放电极限电压U(极限)如上文所描述的,为设定值,例如在0°C时放电极限电 压U(极限)为3. 0V。
[0080] 利用电池内阻变化率dR、充放电台架试验获得的电池B化的充放电功率表,就能 够换算得到不同溫度不同S0C下电池组E0L的充放电功率值W',换算关系如下:
[0081] W'=W(l-dR)......[7], 阳0間例如,在0°C、S0C为70%时,B化下测得的电池的10s放电功率值为60kw,但实际 上电池内阻已经变化,由100欧姆上升到120欧姆,即电池内阻变化率为20%,此时通过计 算式[7]计算得到的E化下的电池的10s放电功率值为48kw。运样,通过换算,就能够将表 2转化为表3。
[0083]表 3
[0084]
[0086] 因此,实际的静态极限电流12就能够按照计算式閒进行计算:
[0087] 12=W(l-dR)/U(极限)……巧], 阳0蝴其中,12代表静态极限电流,W代表电池B化的充放电功率表中的功率,U(极限) 代表充放电极限电压。
[0089] 运样,动态极限电流Ii、静态极限电流12均已被求出,取动态极限电流11与静态极 限电流12的最小值作为电池充放电极限电流,汽车动力电池S0F被监测出。
[0090] 可见,本实施例采用的是动态极限电流监测与静态极限电流监测相结合的方式, 基于一种电池模型,同时在动态极限电流计算、静态极限电流计算过程中能够实时地将不 同时刻的不同的电池内阻变化率dR引入计算,在监测过程中充分考虑了电池内阻变化,从 而使得监测更加准确,并且在监测过程中,充分考虑了电池S0C状态、溫度、单体电压、S0H 及功率损失等影响因素,实时预估电池的S0F功能。
[0091] 虽然本发明是结合W上实施例进行描述的,但本发明并不限定于上述实施例,而 只受权利要求的限定,本领域普通技术人员能够容易地对本实施例进行等效替换或者变 型,但并不离开本发明的实质构思和范围。
【主权项】
1. 一种汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,包括: 基于汽车动力电池的欧姆极化、电化学极化、扩散极化的动态特征建立电池模型; 基于所述电池模型监测所述汽车动力电池的动态极限电流和静态极限电流; 取所述动态极限电流与所述静态极限电流的最小值作为电池充放电极限电流。2. 根据权利要求1所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,监测所述汽车动 力电池的所述动态极限电流的过程包括: 电池管理系统将一列不同时刻的离散的电流矩阵输入电池模型,获得一列相应的电压 矩阵输出; 根据所述电流矩阵、所述电压矩阵动态调整用于计算充放电预测电压的电压-电流线 性关系式中的参数; 实时监测所述充放电预测电压,并结合不同SOC下对应的开路电压获得电池模型过电 压; 通过预存的充放电台架试验数据获得实时的电池过电压; 根据所述电池过电压、所述充放电预测电压、不同SOC下对应的开路电压获得实时的 电池内阻变化率; 将所述电池模型过电压、所述充放电预测电压和所述电池内阻变化率输入所述电池模 型,获得动态极限电流。3. 根据权利要求2所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,监测所述汽车动 力电池的所述静态极限电流的过程包括: 利用所述电池内阻变化率将充放电台架试验获得的电池BOL的充放电功率转化为电 池EOL充放电功率; 根据电池EOL充放电功率及充放电极限电压,获得静态极限电流。4. 根据权利要求2所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,所述电流矩阵被 所述电池管理系统按照如下关系式处理从而得到所述电压矩阵: U = OCV+I X Rac+I X RctX e t/tao+I X Rwbi X e t/tao+I X Rwb2 X e t/tao, 其中,U代表对应所述电流矩阵中的某一时刻的电流的电压,OCV代表对应不同SOC的 开路电压,I代表所述电流矩阵中的电流,RAe代表所述电池模型的交流阻抗,RctR表所述 电池模型的电荷转移电阻,RWB1、Rwb2代表所述电池模型的韦伯阻抗,t为所述电流矩阵中对 应某一电流的某一时刻,tao为修正参数。5. 根据权利要求4所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,所述交流阻抗包 括电池内的单体电池本身阻抗和单体电池之间的连接件的阻抗。6. 根据权利要求2所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,所述电池管理系 统对所述电池过电压、所述充放电预测电压、不同SOC下对应的开路电压进行如下关系式 的处理从而获得电池内阻变化率: U0-OCV = U1X (l+dR)+off; U1= Uk-OCV; 其中,U。代表充放电台架试验中的电池过电压,U i代表所述电池模型过电压,dR代表所 述电池内阻变化率,off为补偿值,队代表实时监测到的充放电预测电压。7. 根据权利要求3所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,所述电池BOL的 充放电功率是在不同温度、不同SOC下测得的。8. 根据权利要求7所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,所述充放电极限 电压根据不同温度设定。9. 根据权利要求1所述的汽车动力电池SOF的监测方法,其特征在于,在电池单体电压 无异常且功率损失正常的条件下,对所述动态极限电流进行循环监测。
【专利摘要】本发明提供了一种汽车动力电池SOF的监测方法,利用动态极限电流监测和静态极限电流监测相结合的方式,充分考虑电池工作过程中的内阻动态变化,使得监测出的SOF值更加准确。
【IPC分类】B60L11/18
【公开号】CN105015360
【申请号】CN201510354994
【发明人】夏顺礼, 雷婷, 赵久志, 秦李伟
【申请人】安徽江淮汽车股份有限公司
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年6月24日
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