4)获得的k+1时刻的S0C值，对应S0C-E查询表及S0C-R0查询表，获 得相应的稳定开路电压E和电池内阻R0,根据公式（2)和（3)可获得k+1时刻估算的端电 压化，同时通过测量获得k+1时刻实际的端电压，检测该实际端电压是否达到充电完成时 的电压，若达到则强制将电池S0C值设为100%，（运么做主要是解决安时积分法误差的积 累问题，可W在电池发生较长时间静置时进行校正，比如电动车在夜间停止运行时。还有 一种解决办法是隔一段时间进行完全充电或者完全放电，然后确定的电池的S0C为0或者 100%。由于放电到0运种过放电会对电池有着不可修复的损伤。所W本发明提出一种在 充电完成时的校正方法：采用将电池充电充满时，将SOC强制置1进行校正。）反之，则采 用扩展卡尔曼滤波器算法获得修正后的k+1时刻的S0C值，即为该时刻精确S0C值；返回步 骤4)再进行确定下一时刻电池精确S0C值；
[0119] 卡尔曼滤波算法只能应用于线性模型的估算，而电池是一个非线性的模型，所W 需要采用扩展卡尔曼滤波器算法进行S0C精确估算。
[0120] 首先根据前一状态推算出后一状态的理论值，根据安时积分法可得：
[0121] S0Cw=f(SOCk，U+Wk
[0122] 其中Wk为测量噪声，不考虑噪音wk，
[0123] 观测值方程可基于化evenin电池模型模型根据电池的SOC查表得到电池的开路 电压理论值： 阳124] Uk=邑（SOCk, Ik)+Vk 阳12引其中Vk为测量噪声，不考虑噪音Vk，I表示充放电电流，其中放电电流为正，充电电 流为负；
[01%] 具体的扩展卡尔曼滤波器算法（不考虑噪声）实现如下： 阳127] 1.确定Ak郝Ck
[0130] 2.获得初始的电池荷电状态SOC。W及均方估计误差初始值妍+
阳133] 即均方估计误差初始值@茶等于S0C。的方差。
[0134] 3.获得预测S0C值预测电压
阳137] 4.获得预测均方估计误差P玄，计算卡尔曼增益Lk。
[0140] 5.求取精确的SOC值并计算新的巧.
[0143] 由此递推可求得每一采样时刻的S0C。
[0144] 6)当步骤5)得到的修正后的电池SOC值低于20%时，触发电池声光警示，提示充 电，当低于10%时，停机保护。
[0145] 上述步骤1)所述的确定电池的极化内阻R1和极化电容C1的方法具体为：
[0146] 采用经典法分析电池化evenin模型电路的过渡过程，定义过渡过程开始的时刻 为t= 0,根据经典法可求得极化电容C1上电压的时域解满足下式： 阳 147]
[0148] 其中，L为流过极化内阻R1的电流；
[0149] 实时检测电池过渡过程中电池的端电压，并通过MTLAB进行数据拟合，得到电池 的回弹特性数据拟合公式： 阳 150] ΔU=bi*exp(-b2*t) 阳151] 将上述两个公式对比，令bi=IJi，'二即可解得R1和Cl。 阳152] 上述步骤4)中所述的Q。的实时校正方法为： 阳153] 分析电池的datasheet数据，获得电池额定电量与溫度的关系表、电池额定电量 与循环充放电次数的关系表W及电池额定电量与充放电电流的关系表；定义α1为某溫度 下电池额定电量与标况下电池额定电量的比值，α2为某循环充放电次数下电池额定电量 与标况下电池额定电量的比值，α3为某充放电电流下电池额定电量与标况下电池额定电 量的比值；分别获得与溫度关系表、α2与循环充放电次数关系表、α3与充放电电流关 系表；实时检测电池的溫度、循环充放电次数W及充放电电流，并查表获得〇1、α2、〇3，立 者相乘，再乘W电池标况下的额定电量，即得到校正后的电池额定电量。
[0154] 如果没有datasheet,则可W通过实际测试得到电池在不同溫度（其它条件为标 况），不同循环充放电次数（其它条件为标况）W及不同充放电电流（其它条件为标况）情 况下的电池最大放电量容量，然后构建Ξ个数据表。
【主权项】
1. 一种电池荷电状态的检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 1) 根据电池的Thevenin模型，确定参数：电池的极化内阻R1、极化电容C1及电池内阻 R0 ； 2) 建立SOC-RO和SOC-E查询表 采用传统方法获得电池 SOC值，并测得电池不同SOC时对应的电池内阻R0,建立 SOC-RO查询表； 获得电池内阻R0的方法为： 电池在静置状态和某一 SOC值状态间有四种状态突变方式：（1)静置状态到额定放电 状态、（2)额定放电状态到静置状态、（3)静置状态到额定充电状态、（4)额定充电状态到静 置状态，按下式计算相应电池内阻：其中AU表示电压的突变，I表示充放电电流；将四种状态下分别获得的电池内阻求平 均值，即获得该SOC值对应的电池内阻R0 ;采用传统方法获得电池 SOC值，并测得电池不同 SOC时对应的端电压Uo,根据下式：U。为电池的端电压，I表示电池的充放电电流，E表示电池的稳定开路电压，该电压只和 电池的S0C有关，U1为等效的极化电容两端的电压，联立上述两个方程式，可获得不同S0C 对应的电池稳定开路电压E，获得S0C-E查询表； 3) 估算电池的初始S0C 电池管理系统在启动时先判断本次启动是否第一次运行，若不是，则读取上次停机时 间和记录的最后一个S0C数据，当停机时间超过预先设定值T1时，测得此时电池开路电压 并根据步骤2)的S0C-E查询表获得相应S0C，即为初始S0C，当停机时间未超过T1，则直接 读取停机时最后一个S0C数据作为初始S0C ; 若电池管理系统是第一次工作，则实时测量电池的电压变化，直至电池的电压变化率 不超过设定值A，则认为该电压为稳定开路电压，根据S0C-E查询表获得相应S0C，作为初 始 S0C ; 4) 电池充放电后估算k+Ι时刻的S0C 利用安时积分法估算充放电时长后电池的S0C值，公式如下：其中sockS k时刻电池的S0C，在充放电时长后为k+Ι时刻，i为k+Ι时刻电池的充放 电电流，Qc为实时校正后的电池额定电量；初始S0C为0时刻的S0C ; 5) 获得精确S0C值 根据步骤4)获得的k+Ι时刻的S0C值，对应S0C-E查询表及S0C-R0查询表，获得相应 的稳定开路电压E和电池内阻R0，根据公式（2)和（3)可获得k+Ι时刻估算的端电压Uo，同 时通过测量获得k+Ι时刻实际的端电压，检测该实际端电压是否达到充电完成时的电压， 若达到则强制将电池 S0C值设为100 %，反之，则采用扩展卡尔曼滤波器增益算法获得修正 后的k+1时刻的SOC值，即为该时刻精确SOC值；返回步骤4)再进行确定下一时刻电池精 确S0C值； 6)当步骤5)得到的修正后的电池 S0C值低于20%时，触发电池声光警示，提示充电， 当低于10%时，停机保护。2. 根据权利要求1所述的电池荷电状态的检测方法，其特征在于，步骤1)所述的确定 电池的极化内阻R1和极化电容C1的方法具体为： 采用经典法分析电池 Thevenin模型电路的过渡过程，定义过渡过程开始的时刻为t = 0,根据经典法可求得极化电容Cl上电压的时域解满足下式：其中，1+为流过极化内阻R1的电流； 实时检测电池过渡过程中电池的端电压，并通过MATLAB进行数据拟合，得到电池的回 弹特性数据拟合公式：将公式（5)和（6)对比，另，即可解得R1和C1。3. 根据权利要求1所述的电池荷电状态的检测方法，其特征在于，步骤4)中所述的Q。 的实时校正方法为： 分析电池的datasheet数据，获得电池额定电量与温度的关系表、电池额定电量与循 环充放电次数的关系表以及电池额定电量与充放电电流的关系表；定义a i为某温度下电 池额定电量与标况下电池额定电量的比值，α 2为某循环充放电次数下电池额定电量与标 况下电池额定电量的比值，α 3为某充放电电流下电池额定电量与标况下电池额定电量的 比值；分别获得a i与温度关系表、α 2与循环充放电次数关系表、α 3与充放电电流关系表； 实时检测电池的温度、循环充放电次数以及充放电电流，并查表获得αρ α2、α3，三者相 乘，再乘以电池标况下的额定电量，即得到校正后的电池额定电量。
【专利摘要】本发明公开了一种电池荷电状态的检测方法，该方法首先确定电池的初始SOC，考虑电池的自放电效应，利用查表的方法对电池的SOC进行了精确的估算，再利用安时积分法求出下一刻电池的SOC估算值，并结合电池Thevenin模型，利用扩展卡尔曼滤波器算法对电池的SOC进行了校正。最后对电池的低电量、过流过温等进行了判断并作出预警和保护。本发明的方法综合考虑了电池是否第一次运行、停机时间造成电池自放电对电池容量的影响、温度、循环充放电次数、充放电电流等对电池额定容量的影响，对电池的SOC进行了误差的校正，提高了精度。
【IPC分类】G01R31/36
【公开号】CN105277898
【申请号】CN201510708610
【发明人】王正仕, 杨雁勇
【申请人】浙江大学
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年10月27日