基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组soc测定方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法，该测得方法首先对锂电池组两端电压，电流及温度采样，再通过对电压，电流信号进行自适应优化处理，确定锂电池的内组和内阻R-SOC曲线，并将所述SOC反馈给PI模块进行比例调节和积分调节，将该调节结果与锂电池组电压信号一起控制在线自适应优化处理。通过所述测定方法可以提前对电池SOC值进行预判断，并在此基础上进行测量和判断，会提高SOC计算速度，而且通过自适应在线诊断功能，提高了测试的精度。
【专利说明】基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种锂电池的SOC测算方法，具体涉及一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法。
【背景技术】
[0002]SOC的准确估算是HEV能量控制策略的依据，SOC估算与多方面的因素有关，SOC估算算法对SOC的估算精度有重大影响。
[0003]电池剩余能量相当于传统车的油量。荷电状态(SOC)的估算是了为了让用户及时了解系统运行状况。实时采集充放电电流、电压等参数，并通过相应的算法进行剩余电量的估计。
[0004]电量计量受到诸多因素的影响，主要有放电电流对电池容量的影响，以及温度电池组循环自放电对容量的影响，都要定量的加以补偿或修正。通常有以下几种影响:
[0005](I)放电电流的影响。电流积分法对于工作电流比较稳定的系统，具有较好的估算精度"但是对于电流变化较大的系统，存在着一定的误差，需要一个更好的估算算法。
[0006](2)温度的影响
[0007]不同温度下电池组的容量存在着一定的变化，因此需要在计量过程中考虑到温度的影响，而温度段的选择及校正因素直接影响到电量估算的精度。
[0008](3)电池容量衰减的影响
[0009]电池的电量在循环过程中会逐渐减少，因此对电量的校正条件就需要不断的改变，这也是影响计量精度的一个重要因素。
[0010]目前常用的方法有:
[0011]1.安时法，即通过计算放电过程中的电流积分值，计算电池组的初始SOC值，测量SOC的基本方法在实际应用场合，由于不能确定电池组SOC初始值，无法精确获得电池组充电效率和放电倍率，不能保证电池组的充放电电流恒定，同时存在电流积分的累计误差，单独采用该方法SOC估算误差较大。
[0012]2.开路电压法，通过电池电压与放电时间的关系来估算S0C，但是测量结果受静置时间的影响较大。静置时间过短，电池电压没有完全恢复，不能正确的反映当前电池的开路电压；静置时间过长，自放电效应明显，实际SOC值比预定值偏低，对测量结果造成误差。
[0013]3.阻抗测量法，通过在电池组两端叠加一个交流信号，测量电池组的电压变化，计算电池组的交流阻抗，以此作为计算SOC的标准。这种方法存在的问题是电池组的交流阻抗只是在电池SOC很低或很高的时候变化率比较大，在SOC处于中间段时变化率很小，如果测量和计算误差会比较大。
【发明内容】
[0014]本发明要解决的问题是提供一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法。[0015]一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法包括如下步骤:
[0016]I)对锂电池组的两端电压，充放电电流及电池温度进行采样，得到电池组的电压，充放电电流及温度信号Hk)；
[0017]2 )根据测得的电池电压，充放电电流及温度信号，对电池电压，充放电电流进行估算，得到电池经验曲线f (U，I)；
[0018]3)对所述经验曲线f (U，I)进行在线自适应优化，得到优化后的电池电压，电流信号 U(k)，U(k)=f(U，I)*r(k)；
[0019]4)根据所述U(k)，确定锂电池的内组和内阻R-SOC曲线，，其中Cn为电池额定容量；1为电池电流；μ为充放电效率；k为阻抗调整因子，R为电池内阻；
[0020]5)将所述SOC反馈给PI模块进行比例调节和积分调节，并该调节结果与锂电池组电压信号一起控制在线自适应优化处理。
[0021]所述对锂电池组的充放电电流采样时，采样周期为100ms。
[0022]所述对锂电池组的电池温度采样时，采样周期为30s。
[0023]所述
【权利要求】
1.一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法，其特征在于，该测得方法包括如下步骤: 1)对锂电池组的两端电压，充放电电流及电池温度进行采样，得到电池组的电压，充放电电流及温度信号r(k)； 2)根据测得的电池电压，充放电电流及温度信号，对电池电压，充放电电流进行估算，得到电池经验曲线f (U，I)； 3)对所述经验曲线f(U，I)进行在线自适应优化，得到优化后的电池电压，电流信号U (k), U (k) =f (U, I) *r (k)； 4)根据所述U(k),确定锂电池的内组和内阻R-SOC曲线，，其中(^为电池额定容量；1为电池电流；μ为充放电效率；k为阻抗调整因子，R为电池内阻； 5)将所述SOC反馈给PI模块进行比例调节和积分调节，并该调节结果与锂电池组电压信号一起控制在线自适应优化处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法，其特征在于，所述对锂电池组的充放电电流采样时，采样周期为100ms。
3.根据权利要求1所述的一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法，其特征在于，所述对锂电池组的电池温度采样时，采样周期为30s。
4.根据权利要求1所述的一种基于在线诊断自适应预测控制的锂电池组SOC测定方法，其特征在于，所述
【文档编号】G01R31/36GK103869254SQ201410057228
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年2月20日 优先权日:2014年2月20日
【发明者】高强, 张岳 申请人:北京九高科技有限公司