一种动力电池组故障电池预判方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电池领域，具体涉及一种动力电池组故障电池的预判方法。
【背景技术】
[0002]随着电动汽车的广泛推广，对电池安全性的关注越来越多，在电池组的实际使用过程中，大多数情况下是因为一颗电池性能较差而影响到整个电池组，而等到电池组内性能差的电池报出故障时，可能出现在行车过程中意外断高压电情况或充电过程中快速达到充电截止，例如电动汽车在高速行驶时，因为一颗性能差的单体电池因为持续电流放电，电压下降特别快，整车或者BMS系统可能会进行相应的故障保护动作，切断高压继电器，使电动汽车失去动力，对车上的人员安全造成严重的安全隐患。同时，电池组充电时可能因为一颗性能差的单体电池电压上升特别快，从而提前达到充电截止条件而结束充电，此时其他电池并未充满，这样对整个电池组造成影响，降低电池组的性能。目前国内外对电动汽车动力电池组维护基本上是在发现故障后再进行维修更换处理，尚未有比较有效的提前对故障或性能差的电池进行预判的方法。
【发明内容】
[0003]针对上述问题，本发明提供一种动力电池组故障电池的预判方法，包括:
A.故障预判区间划分，根据电池组的SOH值衰减程度划分多个连续的故障预判区间，并实时监测电池组的SOH值变化；
B.异常数据记录，在每个故障预判区间内，统计每个单体电池的充电放电次数，并监测每个单体电池在充电放电时是否有异常，并记录有异常的单体电池的位置及编号信息；
C.异常电池预判，统计每个单体电池的充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数，并在达到下一故障预判区间时计算每个单体电池被记录异常数据的次数与充电放电次数的比值，作为故障概率，并将故障概率最高的M个单体电池的位置编号信息报出，通知驾驶员需要进行维修或更换，其中M为自然数；
优选的，在步骤A中，根据电池组SOH值按5%衰减依次设定6个故障预判区间。
[0004]进一步的，在步骤A中，分别按照SOH值>95%，95% 2 SOH值>90%，90% 2 30田直>85%，85%2 SOH值>80%，80%2 SOH值>75%，75%2 SOH值>70%，划分为6个故障预判区间，SOH值< 70%时报废。
[0005]优选的，在步骤B中，在步骤B中，每次电池组充电达到恒压阶段时，记录此时电压最高的N个单体电池的位置编号信息，每次电池组放电达到电压快速下降拐点时，记录此时电压最低的N个单体电池的位置编号信息，其中N为自然数。
[0006]进一步的，N为4或5或6，M为4或5或6。
[0007]优选的，在步骤C完成后进行步骤D，所述步骤D中重启异常数据记录，对故障概率最高的M个单体电池进行故障检测，并对检测确实有故障隐患的单体电池进行维修或更换，将维修或更换后的单体电池的统计数据，包括充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数清空，重新进行异常数据记录。
[0008]优选的，循环进行步骤B.C.D，直至电池组的电池容量衰减度达到报废标准。
[0009]
优选的，在步骤D中，重新进行异常数据记录时，所有单体电池的统计记录都被清空后重新进行。
[0010]作为另一种优选的方案，在步骤D中，重新进行异常数据记录时，除进行维修或更换的单体电池，其它所有单体电池的统计数据，包括充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数均保留并在其基础上继续统计。
[0011]优选的，采用BMS系统中设定划分故障预判区间，并实时监测电池组的SOH值变化，并由BMS系统进行异常数据记录和异常电池预判，并报出给驾驶员，对异常电池进行维修或更换后，手动清空BMS系统中的记录，然后BMS系统继续进行下一预判区间内的异常数据记录。
[0012]本发明通过对动力电池组中单体电池的充电和放电状态进行实时监测并进行统计分析，可以有效的可能发生故障的单体电池进行预判，可以及时找出有故障隐患的单体电池，在电池组的整个使用寿命周期内提高其使用的安全性，且可直接利用与电池组连接的BMS系统实施，没有额外的硬件成本。
【具体实施方式】
[0013]下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
[0014]电压是单体电池性能的最主要表现形式，单体电池电压在充电、放电时升的过快或降的过快，都是非正常现象，都是电池性能差的表现。当某颗单体电池同时出现了充电、放电时升的过快或降的过快并且在充电末端电压最高，放电末端电压最低，并且多次出现时就能判断该单体电池性能衰减或者电池连接处异常(比如松动)。
[0015]因此，在与动力电池组连接的BMS系统中分别按照SOH值>95%，95%230財直>90%，90%2 SOH值>85%，85%2 SOH值>80%，80%2 SOH值>75%，75%2 SOH值>70%，设定6个连续的故障预判区间，在每个故障预判区间末端进行相应的维修保养，并实时监测电池组的SOH值变化。
[0016]设定BMS系统在每个故障预判区间内统计每个单体电池的充电放电次数，并在每次电池组充电达到恒压阶段时(通常磷酸铁锂电池3.65V，三元材料电池4.15V)，记录此时电压最高的5个单体电池的位置编号信息；在每次电池组放电达到电压快速下降拐点时，(拐点的选择可根据不同电池厂商设定，也可根据不同的电池放电倍率、不同温度下放电曲线而选取)，记录此时电压最低的5个单体电池的位置编号信息，当电池组的电池容量衰减程度达到下一故障预判区间时，BMS系统统计所有单体电池充电放电次数以及被记录异常数据的次数，并计算每个单体电池被记录异常数据的次数与充电放电次数的比值，作为故障概率，并将故障概率最高的5个单体电池的位置编号信息报出，通知驾驶员需要进行维修或更换，在对检测确实有故障隐患的单体电池进行维修或更换后，手动控制BMS系统将维修或更换后的单体电池的统计数据，包括充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数清空，并由BMS系统自动重新进行异常数据记录，除进行维修或更换的单体电池外，其它所有单体电池的统计数据，包括充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数均保留并在其基础上继续统计。
[0017]随着电池组的SOH值逐渐衰减，循环进行上述过程，直至电池组的SOH值< 70%时报废。
[0018]本发明可在电动汽车使用过程中提前判断电动汽车电池组后续存在的故障电池，提前更换故障电池，这样保持了电池的一致性，从而延长整个电池组的寿命，同样可以避免车辆在使用过程中突然出现因为电池故障的意外事故。
[0019]以上已针对较佳实施例来说明本发明，只是以上所述，仅为使本领域技术人员易于了解本发明的内容，并非用来限定本发明的权利范围。
【主权项】
1.一种动力电池组故障电池预判方法，包括: A.故障预判区间划分，根据电池组的SOH值衰减程度划分多个连续的故障预判区间，并实时监测电池组的SOH值变化； B.异常数据记录，在每个故障预判区间内，统计每个单体电池的充电放电次数，并监测每个单体电池在充电放电时是否有异常，并记录有异常的单体电池的位置及编号信息； C.异常电池预判，统计每个单体电池的充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数，并在达到下一故障预判区间时计算每个单体电池被记录异常数据的次数与充电放电次数的比值，作为故障概率，并将故障概率最高的M个单体电池的位置编号信息报出，通知驾驶员需要进行维修或更换，其中M为自然数。2.依据权利要求1所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:在步骤A中，根据电池组SOH值按5%衰减依次设定6个故障预判区间。3.依据权利要求2所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:在步骤A中，分别按照SOH值>95%，95% > SOH值>90%，90% > SOH值>85%，85% > SOH值>80%，80% > 30田直>75%，75%2 SOH值>70%，划分为6个故障预判区间，SOH值< 70%时报废。4.依据权利要求1、2、3任一所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:在步骤B中，每次电池组充电达到恒压阶段时，记录此时电压最高的N个单体电池的位置编号信息，每次电池组放电达到电压快速下降拐点时，记录此时电压最低的N个单体电池的位置编号信息，其中N为自然数。5.依据权利要求4所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:N为4或5或6，M为4或5或6。6.依据权利要求4所述一种动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:在步骤C完成后进行步骤D，所述步骤D中重启异常数据记录，对故障概率最高的M个单体电池进行故障检测，并对检测确实有故障隐患的单体电池进行维修或更换，将维修或更换后的单体电池的统计数据，包括充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数清空，重新进行异常数据记录。7.依据权利要求6所述一种动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:循环进行步骤B.C.D，直至电池组的电池容量衰减度达到报废标准。8.依据权利要求6所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:在步骤D中，重新进行异常数据记录时，所有单体电池的统计记录都被清空后重新进行。9.依据权利要求6所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:在步骤D中，重新进行异常数据记录时，除进行维修或更换的单体电池，其它所有单体电池的统计数据，包括充电放电次数之和以及被记录异常数据的次数均保留并在其基础上继续统计。10.依据权利要求6、7、8、9任一所述动力电池组故障电池预判方法，其特征在于:采用BMS系统设定划分故障预判区间，并实时监测电池组的SOH值变化，并由BMS系统进行异常数据记录和异常电池预判，并报出给驾驶员，对异常电池进行维修或更换后，手动清空BMS系统中的记录，然后BMS系统继续进行下一预判区间内的异常数据记录。
【专利摘要】本发明提供一种动力电池组故障电池预判方法,包括:故障预判区间划分、异常数据记录、异常电池预判、重启异常数据记录、循环检测。本发明通过对动力电池组中单体电池的充电和放电状态进行实时监测并进行统计分析，可以有效的可能发生故障的单体电池进行预判，可以及时找出有故障隐患的单体电池，在电池组的整个使用寿命周期内提高其使用的安全性，且可直接利用与电池组连接的BMS系统实施，没有额外的硬件成本。
【IPC分类】G01R31/36
【公开号】CN105527582
【申请号】CN201610076005
【发明人】刘飞, 文锋, 王占国, 文灿飞
【申请人】惠州市亿能电子有限公司
【公开日】2016年4月27日
【申请日】2016年2月3日