本发明涉及一种电池荷电状态的估算方法、电池管理系统及SOC估算方法。
背景技术:
电池管理系统(BMS)逐步成为新热点,其中的电池荷电状态(SOC)精确估计十分困难。现有的技术方案有放电试验法、开路电压(OCV)法、安时积分法、神经网络法、卡尔曼滤波法等。
由于SOC是一个不能直接测量,是一个状态量,精确的估算十分困难。
因此,现有的技术方案可以不同程度的逼近真实值,但也存在着各自的不足:
1、放电试验法,只能离线估计而不能在线估计SOC,且测试周期比较长;
2、开路电压法,需要电池静置比较长的一段时间,不适用于实时在线的估算;
3、安时积分法,不能消除累积误差,且累积误差越来越大,无初值修复能力;加速时电流变化大,积分时间未能做相应的调整;
4、神经网络法,估计的精确性依赖于训练数据和训练方法;
5、卡尔曼滤波法,估计的精确性依赖于精确的电池模型,模型越精确,模型的复杂度也指数级提升,提高计算周期,不利于实际应用。
6、开路电压法与安时积分法结合,现有的技术方案中,根据开路电压曲线消除积分累积误差,但存在以下两个问题:a、未考虑开路电压曲线中的平台区电池电压变化小;b、未考虑检测精度与平台区电压变化的比例关系。而在电池电压平台区使用开路电压法带来的误差远远超过安时积分法的累积误差。
技术实现要素:
本发明的目的是提供一种电池荷电状态的估算方法及估算装置,克服了在电池电压平台区,由于电压变化小的特性及电池电压采样精度问题,造成的误差。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种电池荷电状态的估算方法,包括:将电池对应的OCV-SOC曲线划分为电压平台区和低压、高压区;其中所述电压平台区使用安时积分法计算SOC。
进一步,在电压平台区使用安时积分法计算SOC的方法包括:
设采集电流为I,且充电为正,放电为负;
SOC的初值为SOCimit,使用安时积分法,即
计算SOC,将公式(1)离散化,前一次的SOC累积值为SOC1,采样时间为Δt,待获取的累计值记为SOC,得到公式(2),即:
SOC=SOC1+I*Δt (2);
对公式(2)进一步形变,即
设第k次电流采样时,采样电流Ik+1,经过安时积分的时间步长Δt后,第k+1次采样,采样电流为Ik+1,k≥0,则公式(2)修正为公式(3)如下:
进一步,所述低压、高压区均采用开路电压法与安时积分法结合以估计SOC。
第二方面,本发明还提供了一种电池荷电状态的估算装置,包括:
检测电池状态的BMS主模块和冗余辅助模块;其中
通过电流采样信号触发BMS主模块,以将SOC值发送至冗余辅助模块进行安时积分计算SOC。
进一步,所述BMS主模块和冗余辅助模块均采用安时积分法计算SOC。
进一步,通过安时积分法计算SOC,即
设采集电流为I,且充电为正,放电为负;
SOC的初值为SOCimit,使用安时积分法,即
计算SOC,将公式(1)离散化,前一次的SOC累积值为SOC1,采样时间为Δt,待获取的累计值记为SOC,得到公式(2),即:
SOC=SOC1+I*Δt (2);
对公式(2)进一步形变,即
设第k次电流采样时,采样电流Ik+1,经过安时积分的时间步长Δt后,第k+1次采样,采样电流为Ik+1,k≥0,则公式(2)修正为公式(3)如下:
并且,BMS主模块对应的安时积分的时间步长Δt1大于冗余辅助模块对应的安时积分的时间步长Δt2。
第三方面,本发明还提供了一种电动汽车用电池管理系统,包括:
所述的估算装置,以及
当油门/刹车的开度变化速度超过预设阈值时,电流采样信号发生变化,以触发BMS主模块将SOC值发送至冗余辅助模块进行安时积分计算SOC。
第四方面,本发明还提供了一种用于电池管理系统的SOC估算方法,包括如下步骤:
步骤S1,上电,获取上次下电的时间t1,读取本次上电时间t2,计算时间差t=t2-t1;
步骤S2,若时间差t大于时间阈值1h,则执行步骤S3,否则执行步骤S4;
步骤S3,当判定电池静置了足够长的时间后,进行OCV-SOC校正:以及
将SOC初值与OCV-SOC曲线比较,若处于平台区,则进入步骤S4;
否则进入步骤S5;
步骤S4,将当前SOC作为SOC初值,进入步骤S6;
步骤S5,根据获取到的电压,首先判断是否达到设定的电压上下极限:
若到达电压上限,则将SOC值赋为100,若到到达电压下限,则将SOC值赋为0;
否则根据电压范围,若处于高压区时,通过高压区拟合关系式计算SOC;若处于低压区时,通过低压区拟合关系式计算SOC,进入步骤S6;
步骤S6,判断冗余辅助模块是否开启;
步骤S7,若冗余辅助模块开启,则将主模块的SOC值发送到冗余辅助模块,作为冗余辅助模块中安时积分算法的SOC初值;
步骤S8,若冗余辅助模块未开启,则获取电池电流值,并判断电流是否长时间处于足够小的状态,接近静置或处于静置状态:
当电流不满足此条件时,根据安时积分法计算SOC;
当电流满足此条件时,返回步骤S3。
进一步,所述冗余辅助模块开启的条件,即
根据油门/刹车的开度变化速度,开启/关闭冗余辅助模块估算SOC;
当油门/刹车的开度变化速度超过预设阈值时,开启冗余辅助模块供电电源,启动冗余辅助模块估算SOC;以及
当油门/刹车的开度变化速度未超过预设阈值时,关闭冗余辅助模块供电电源,降低功耗,并由BMS主模块估算SOC。
进一步,所述高压区拟合关系式为:
y=a1*X4+a2*X3+a3*X2+a4*X+a5;
所述低压区拟合关系式为:
y=b1*X4+b2*X3+b3*X2+b4*X+b5;
其中,a1、a2、a3、a4和a5;b1、b2、b3、b4和b5均为拟合系数,两拟合关系式中x为单体电压值,y为OCV-SOC曲线中对应的SOC值;以及
所述BMS主模块和冗余辅助模块均采用安时积分法计算SOC,其中
通过安时积分法计算SOC,即
设采集电流为I,且充电为正,放电为负;
SOC的初值为SOCimit,使用安时积分法,即
计算SOC,将公式(1)离散化,前一次的SOC累积值为SOC1,采样时间为Δt,待获取的累计值记为SOC,得到公式(2),即:
SOC=SOC1+I*Δt (2);
对公式(2)进一步形变,即
设第k次电流采样时,采样电流Ik+1,经过安时积分的时间步长Δt后,第k+1次采样,采样电流为Ik+1,k≥0,则公式(2)修正为公式(3)如下:
并且,BMS主模块对应的安时积分的时间步长Δt1大于冗余辅助模块对应的安时积分的时间步长Δt2。
本发明的有益效果是,本发明的考虑电池电压平台区的电压变化小的特性及电池电压采样精度的问题,在电压平台区仅使用安时积分法对SOC进行估计,去除了因平台区的电压变化小及电压采样精度的问题带来的误差;在低压区和高压区,电池电压变化幅度大,宜采用开路电压法与安时积分法结合估计SOC,同时采用冗余辅助模块,在特定的情况下可以进一步提高估算精度。该方法简单有效,在光伏、家庭储能、电动汽车等领域有着良好的应用前景。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为锂电池的OCV-SOC曲线;
图2为电池管理系统冗余辅助模块的原理框图;
图3为电池管理系统冗余辅助模块的流程图;
图4为电池管理系统中关于SOC估算的流程图;
图5a和图5b分别是锂电池高压区和低压区拟合曲线;
图6为测试对比曲线。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图,仅以示意方式说明本发明的基本结构,因此其仅显示与本发明有关的构成。
按照本发明的技术方案的原理:基于对开路电压曲线的特性分析,结合电池电压采样的精度关系,在电压平台区仅使用安时积分法对SOC进行估计,去除因平台区的电压变化小及电压采样精度的问题带来的误差;在低压区和高压区,电池电压变化幅度大,采用开路电压法与安时积分法结合估计SOC。为了降低安时积分法带来的累积误差,本发明中采用带有修正项的安时积分法,同时,根据采样电流微分的绝对值(典型的,根据油门/刹车的开度变化速度),开启/关闭积分采样时间更短的冗余辅助模块估算SOC。本发明所涉及典型电池为锂电池,但不限于锂电池。
实施例1
MATLAB中选取锂电池模型,获取OCV-SOC曲线,如图1所示,电压平台区对应的曲线斜率变化缓慢,而且平台区对应的SOC跨度较大。结合当前电压的采样精度,本发明在该平台区仅使用安时积分法计算SOC;在低压区和高压区,OCV-SOC曲线的斜率变化较大,因此,均采用开路电压法与安时积分法结合以估计SOC。
在此基础上,本发明提供了一种电池荷电状态的估算方法,包括:将电池对应的OCV-SOC曲线划分为电压平台区和低压、高压区;其中所述电压平台区使用安时积分法计算SOC。
可选的,所述低压、高压区均采用开路电压法与安时积分法结合以估计SOC。
具体的,在电压平台区使用安时积分法计算SOC的方法包括:
设采集电流为I,且充电为正,放电为负;
SOC的初值为SOCimit,使用安时积分法,即
计算SOC,将公式(1)离散化,前一次的SOC累积值为SOC1,采样时间为Δt,待获取的累计值记为SOC,得到公式(2),即:
SOC=SOC1+I*Δt (2);
对公式(2)进一步形变,即
设第k次电流采样时,采样电流Ik+1,经过安时积分的时间步长Δt后,第k+1次采样,采样电流为Ik+1,k≥0,则公式(2)修正为公式(3)如下:
实施例2
在实施例1基础上,本实施例2提供了一种电池荷电状态的估算装置,包括:
检测电池状态的BMS主模块和冗余辅助模块;其中通过电流采样信号触发BMS主模块,以将SOC值发送至冗余辅助模块进行安时积分计算SOC。
图2所示,为电池管理系统中冗余辅助模块部分的原理框图。图中关于BMS其他的外围模块、接口等未画出。电流采样信号分别接入BMS主模块(简称主模块)和冗余辅助模块,两者之间由通讯接口连接,本电池管理系统供电经过开关K控制冗余辅助模块的供电。冗余辅助模块的SOC估算方法流程图如图3所示,两者安时积分算法中不同的是:主模块中SOC的安时积分的时间步长为Δt1(典型的10ms,但不限于);冗余辅助模块中SOC的安时积分的时间步长为Δt2(典型的1ms,但不限于),(Δt2<Δt1,易知冗余辅助模块的安时积分法精度比主模块的估算精度高)。
具体的,通过安时积分法计算SOC,即所述安时积分法如实施例1所示,并且,BMS主模块对应的安时积分的时间步长Δt1大于冗余辅助模块对应的安时积分的时间步长Δt2。
实施例3
所述估算装置在电动汽车场合的应用,在实施例1和实施例2基础上,本实施例3提供过了一种电动汽车用电池管理系统,包括:如实施例2所述的估算装置,以及当油门/刹车的开度变化速度超过预设阈值时,电流采样信号发生变化,以触发BMS主模块将SOC值发送至冗余辅助模块进行安时积分计算SOC。
实施例4
在实施例1和实施例2基础上,本实施例4提供了一种用于电池管理系统的SOC估算方法,包括如下步骤:
图4是主模块SOC的估算流程图,估算步骤如下:
步骤Sa、系统上电,主芯片初始化,获取上次下电的时间t1,读取本次上电时间t2,计算时间差t=t2-t1;获取上次下电时对应的SOC值作为SOC的初值;
步骤Sb、判断时间差t是否大于时间阈值1h,大于则继续执行,否则进入步骤Sd;
步骤Sc、t大于时间阈值,即可认为电池静置了足够长的时间,可进行OCV-SOC校正:
(1)将SOC初值与OCV-SOC曲线比较,若处于平台区,则进入步骤Sd;
(2)否则进入步骤Se;
步骤Sd、将当前SOC作为初值,进入步骤Sf;
步骤Se、根据获取到的电压,首先判断是否达到设定的电压上下极限:
(1)如果到达电压是上限或下限,则对应的将SOC值赋为100或0;
(2)否则根据电压范围,处于高压区时,由高压区拟合关系式计算SOC,处于低压区时,由低压区拟合关系式计算SOC,进入步骤Sf;
步骤Sf、判断冗余辅助模块是否开启,如未开启则进入步骤Sg;如开启则进入步骤Sj;
步骤Sg、判断是否开启冗余辅助模块的条件成立:
(1)如果成立,则开启冗余辅助模块电源开关K,与冗余辅助模块通讯,将主模块的SOC值发送到冗余辅助模块,作为冗余辅助模块中安时积分算法的SOC初值,进入步骤Sf;
(2)如果不成立,则进入步骤Sh;
步骤Sh、获取电池电流值;
步骤Si、判断电流是否长时间处于足够小的状态,接近静置或处于静置状态:
(1)电流不满足此条件时,计时器清零,通过安时积分计算SOC;
(2)电流满足此条件时,计时器清零,返回步骤Sc;
步骤Sj、判断是否关闭冗余辅助模块的条件成立:
(1)如果成立,则与冗余辅助模块通讯,获取冗余辅助模块SOC作为主模块当前的SOC值,发送关闭命令,并关闭冗余辅助模块电源,进入步骤Sh;
(2)如果不成立,则等待条件成立,同时与冗余辅助模块通讯,在通讯中断中获取冗余辅助模块SOC作为主模块当前的SOC值。
具体的,所述高压区拟合关系式为:
y=a1*X4+a2*X3+a3*X2+a4*X+a5;
所述低压区拟合关系式为:
y=b1*X4+b2*X3+b3*X2+b4*X+b5;
其中,a1、a2、a3、a4和a5;b1、b2、b3、b4和b5均为拟合系数,两拟合关系式中x为单体电压值,y为OCV-SOC曲线中对应的SOC值;
以下通过具体数值表示高压区拟合关系式:
y=-2476.2422763*x4+42400.578789*x3-272205.4248*x2+776533.57498*x-830482.097;
以下通过具体数值表示低压区拟合关系式:
y=526.246684*x4-7271.241977*x3+37640.01547*x2-86505.2571*x+74467.72768458;
上述拟合系数均通过Matlab选取锂电池模型从若干测量值中拟合得出。
所述BMS主模块和冗余辅助模块均采用安时积分法计算SOC,所述安时积分法如实施例1所述。
并且,BMS主模块对应的安时积分的时间步长Δt1大于冗余辅助模块对应的安时积分的时间步长Δt2。
所述冗余辅助模块开启的条件,即
根据油门/刹车的开度变化速度,开启/关闭冗余辅助模块估算SOC;
当油门/刹车的开度变化速度超过预设阈值时,开启冗余辅助模块供电电源,启动冗余辅助模块估算SOC;以及
当油门/刹车的开度变化速度未超过预设阈值时,关闭冗余辅助模块供电电源,降低功耗,并由BMS主模块估算SOC。
仿真结果测试。
图6中的曲线1为全程采用安时积分法+开路电压法的仿真结果,曲线2为平台区只使用安时积分法,高压区和低压区使用安时积分法+开路电压法的仿真结果,曲线3为SOC真实值。在仿真过程中,依次在低压区、平台区和高压区断电,加入相同的电压采集误差,形成了图中所示的区域1、区域2和区域3。图6中的区域仿真过程如下:
1、在低压区,即图6中的区域1,OCV-SOC曲线变化快速,采样误差不足以使SOC的仿真值偏离真实值很多,两种方法的差距基本一致,在区域1中相互重叠;
2、在平台区,即图6中的区域2,OCV-SOC曲线变化缓慢,曲线2采用本发明所描述的方法,曲线1未采用本发明所描述的方法,与过程1中同样的采用误差,在平台区带来的SOC误差极大(在本仿真数据中,误差△SOC>5%),从图中可看出,经过发明的估算方法后,在平台区有较高的精度;
3、在高压区,即图6中的区域3,OCV-SOC曲线变化快速,采样误差不足以使SOC的仿真值偏离真实值很多,两种方法的差距基本一致。
根据测试结果,可以得出本发明适于根据对电池的特性进行分析,在高压区和低压区使用开路电压法与安时积分法结合,在平台区使用安时积分法,有效的避免了由于测量误差带来的SOC初值估算误差,实验验证显示,本发明所描述的方法,可以较大的简化SOC估算并且能有效提高SOC估算精度。同时当电流突然变化时,采用冗余辅助模块进行更加精确的积分估算,进一步提高了精度。
以上述依据本发明的理想实施例为启示,通过上述的说明内容,相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内,进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容,必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。