一种电池SOC控制算法的制作方法

本发明涉及电池剩余算法技术领域，尤其涉及一种电池soc控制算法。

背景技术：

动力电池bms系统是电动汽车的关键部件，具有实时反应电池状态参数、优化电池输出配置、增加电池使用寿命和提高电池工作安全性等重要作用。bms系统一般都拥有下述的功能：单体电池单元的充放电控制，串联电池组总电压的测量，充放电电流的测量，单体电池温度和电池箱内温度的测量，电池组荷电状态（soc值）的估算，单体电池之间电压均衡，以及实现与汽车主控系统之间信息交换通信功能。

soc定义是电池剩余可使用的容量与电池额定容量的比值，电池额定容量是指电池新单体的容量，而不是指电池能充进去的最大容量，因为随着电池的老化，电池的容量也会缩减，同时电池容量也受温度和放电速率的影响，例如，寿命将要终止的电池容量是额定容量的80%，即使电池被完全充满，soc最多达到80%，精确的soc预测必须考虑电池老化和环境因素的影响。

这种soc估算方法的优点是计算简单，程序容易编制，应用方便，实现成本低廉，可以在线实时测量电池soc值，目前在简单工况场合应用很广泛，但是这种方法也存在明显缺点，由于电池额定容量c受到温度和放电电流i的影响，故而这种方法只适用于环境温度稳定、放电电流基本恒定的场合；并且电流的测量误差会随着时间不断累积，最终出现偏差，因此需要设计一种电池soc控制算法。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种电池soc控制算法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供一种电池soc控制算法，具体包括如下步骤：

s1、先通过安时法进行预测；

s2、对安时法进行修正。

优选的，在s1中，安时法预测原理为：电池安时法是基于电流积分的方法，这种方法需要bms实时监测电池充电或放电电流，采用电流霍尔传感器测量电流，安时法是根据电量定律得到的，设电池满充状态下电量为qm，完全放电后电池电量为零，则有soc＝（qm－integrate（i））/qm，这种计算方式在理论上是可行的，但是由于电池放电的特殊性，不同放电比率状态下qm的值不同，在大电流放电时候，电池电压下降到电池工作截止电压以下，但显示的soc计算值大于零，而在小电流放电时，电池的soc计算值减小到为零时电池还能工作，同时由于电池的自放电与存放时间和温度有很大关系，电池的自放电率和充放电效率的影响，其测量结果还是很不理想。

优选的，在s2中，对安时法进行修正的方法为：对安时积分以及充满电的一个修正，充、放电时安时积分10ms累加一次，将当前安时数与标称容量做一次比较修正，将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数，当前安时数与标称容量的比值为最初的soc，充满电状态下修正soc，得到修正后的soc；

如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值，底层记录新的当前安时数，如果soc大于或等于100%，或最大电压大于设定值，并且在充电状态下，修正当前安时数为顶端安时数。

优选的，在s1中，由于采用安时法计算的电池soc可保证短期内工作的soc精度，但对长时间工作的电池具有较大的累积误差，在s2中，在对安时法进行修正时，需要对长时间工作的电池具有较大的累积误差进行修正。

优选的，在s1中，电池老化会降低电池的容量，因此电池剩余容量的计算公式也必须考虑电池老化的影响。

优选的，在s1中，自放电：电池长时间的自放电也会影响soc的预测，因此，soc计算公式同样也需要考虑自放电的影响。

优选的，在s1中，温度和放电速率的影响：常温下，电池单元放电效率很高，但是在低温下，尤其是大电流放电情况下，对soc预测精度有较大影响，因此在s2中需要对温度和放电速率的影响进行修正。

本发明提供的一种电池soc控制算法，与现有技术相比：本算法做了安时积分以及充满电的一个修正，即充、放电时安时积分10ms累加一次；将当前安时数与标称容量做一次比较修正，将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数，当前安时数与标称容量的比值为最初的soc；充满电状态下修正soc，得到修正后的soc；如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值，底层记录新的当前安时数，如果soc大于或等于100%，或最大电压大于设定值，并且在充电状态下，修正当前安时数为顶端安时数，大大提高了预测精度。

附图说明

图1为本发明的soc预测的框架图；

图2为本发明的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例和说明书附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

如图1-2所示，一种电池soc控制算法，具体包括如下步骤：

s1、先通过安时法进行预测；

s2、对安时法进行修正。

进一步地，在s1中，在s1中，安时法预测原理为：电池安时法是基于电流积分的方法，这种方法需要bms实时监测电池充电或放电电流，采用电流霍尔传感器测量电流，安时法是根据电量定律得到的，设电池满充状态下电量为qm，完全放电后电池电量为零，则有soc＝（qm－integrate（i））/qm，这种计算方式在理论上是可行的，但是由于电池放电的特殊性，不同放电比率状态下qm的值不同，在大电流放电时候，电池电压下降到电池工作截止电压以下，但显示的soc计算值大于零，而在小电流放电时，电池的soc计算值减小到为零时电池还能工作，同时由于电池的自放电与存放时间和温度有很大关系，电池的自放电率和充放电效率的影响，其测量结果还是很不理想。

进一步地，在s2中，对安时法进行修正的方法为：对安时积分以及充满电的一个修正，充、放电时安时积分10ms累加一次，将当前安时数与标称容量做一次比较修正，将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数，当前安时数与标称容量的比值为最初的soc，充满电状态下修正soc，得到修正后的soc；

如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值，底层记录新的当前安时数，如果soc大于或等于100%，或最大电压大于设定值，并且在充电状态下，修正当前安时数为顶端安时数。

进一步地，在s1中，由于采用安时法计算的电池soc可保证短期内工作的soc精度，但对长时间工作的电池具有较大的累积误差，在s2中，在对安时法进行修正时，需要对长时间工作的电池具有较大的累积误差进行修正。

进一步地，在s1中，电池老化会降低电池的容量，因此电池剩余容量的计算公式也必须考虑电池老化的影响。

进一步地，在s1中，自放电：电池长时间的自放电也会影响soc的预测，因此，soc计算公式同样也需要考虑自放电的影响。

进一步地，在s1中，温度和放电速率的影响：常温下，电池单元放电效率很高，但是在低温下，尤其是大电流放电情况下，对soc预测精度有较大影响，因此在s2中需要对温度和放电速率的影响进行修正。

本算法做了安时积分以及充满电的一个修正，即充、放电时安时积分10ms累加一次；将当前安时数与标称容量做一次比较修正，将修正后结果与安时积分的值相加得当前安时数，当前安时数与标称容量的比值为最初的soc；充满电状态下修正soc，得到修正后的soc；如果当前安时数与底层上次记录值差值超过设定阀值，底层记录新的当前安时数，如果soc大于或等于100%，或最大电压大于设定值，并且在充电状态下，修正当前安时数为顶端安时数，大大提高了预测精度。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。