一种衡量混动车辆电池生命状态的方法与流程

1.本发明涉及新能源电池应用技术领域，更为具体地说是指一种衡量混动车辆电池生命状态的方法。


背景技术：

2.新能源车辆中，混合动力车辆的动力系统由电池系统和燃油系统共同组成。其中，电池系统的功率性能是影响车辆动力性的关键参数之一。当电池功率不足时，会出现动力不足、油耗增大等问题。区别于纯电动车辆采用可用容量保持率作为评估电池健康状态主要参考依据，混动车辆因使用荷电状态区间不同的原因导致可用容量保持率难以评估，其电池系统的健康评估需采用不同的评估方法。评估混动车辆电池常用的参数有内阻、功率、能量效率等。
3.然而，内阻的在线估算通常误差较大，受电池温度、测量脉冲电流时长影响较大，常因在线估算条件无法与新电池内阻离线测试方法达到相同条件，导致在线估算的内阻与新电池内阻值不具备可比性，无法准确衡量内阻的增长率，由此导致需储备新车状态下的在线内阻值，从而限制了该方法在旧车上的使用；使用功率作为评估参数，评估方法有的需要使用充放电设备，有的需要提前测试sop与多项参数的映射关系，有的需离线测试电池多项性能；而采用能量效率来评估电池健康状态，受车辆使用工况影响，当电池放电和回充电流值发生变化时，因电流导致的电池极化不同而造成能量效率发生改变，从而引起估算值的波动，当选用的电压数据所对应的温度有差异时，也会造成能量效率的波动。
4.另外，公开号为cn111983460a一种混动汽车用锂离子电池工作健康状态检测方法，该专利主要通过计算车辆实际功率与理想功率比值，联合soc、温度等参数与工程师经验所得健康状态的对应关系对神经网络进行训练实现电池健康状态的评估；该方法需要提前储备数据用于训练神经网络，不同车辆不同电池之间模型不同，通用性不强。为此，我们提供一种衡量混动车辆电池生命状态的方法。


技术实现要素：

5.本发明提供一种衡量混动车辆电池生命状态的方法，以克服现有新能源车辆电池系统内阻估算与离线内阻不具可比性、功率估算不准确、能量效率估算结果不稳定等导致的混动车辆使用电池的健康程度评估不准确、不稳定等缺点。
6.本发明采用如下技术方案：一种衡量混动车辆电池生命状态的方法，包括以下步骤：步骤一：获取电池当前的充电内阻rc和放电内阻rd；步骤二：提取电池系统可用最大充电电流值i
max_c
和最大放电电流值i
max_d
；步骤三：通过运算求得电池充电极化ηc、放电极化ηd以及极化总和η；步骤四：将电池极化总和η除以电池系统可允许的最大极化总和η
max
，获得极化程度值s；
步骤五：利用设计的极化程度值与健康因子映射集，由极化程度值获取得到电池健康因子，用于衡量电池系统的生命状态。
7.一较佳实施例中，所述充电内阻rc和所述放电内阻rd是通过搭建电池模型、实施在线电池诊断估算得到。
8.该实施例中，所述充电内阻rc和所述放电内阻r d
分别为与离线内阻测试具备可比性的内阻值，在线估算时采用的电流持续时间、电流值大小与离线测试时的相应值保持一致。
9.该实施例中，所述充电极化ηc和所述放电极化ηd分别通过以下公式（1）、（2）求得：ηc= i
max_c
* rc—（1），ηd= i
max_d
* rd—（2）；所述极化总和η= ηc+ ηd。
10.一较佳实施例中，当所述充电内阻rc和所述放电内阻r d
分别为与离线内阻测试不具备可比性的内阻值，所述充电内阻rc和所述放电内阻rd是通过搭建电池等效电路模型辨识所得。
11.该实施例中，所述充电极化ηc和所述放电极化ηd分别通过以下公式（a1）、（a2）求得：ηc= v
max_c-ocv—（a1），ηd= ocv-v
max_d
—（a2），其中，v
max_c
和v
max_d
为将电池系统可用最大充、放电电流值i
max_c
、i
max_d
持续时长t输入模型所输出对应的电压仿真值，ocv为通过电池模型辨识所得到的对应的开路电压值；所述极化总和η= ηc+ ηd。
12.一较佳实施例中，所述步骤四的最大极化总和η
max
= v
up-v
low ，其中，v
up
为电池充电电压上限，v
low
为电池放电电压下限。
13.一较佳实施例中，所述最大充电电流值i
max_c
和所述最大放电电流值i
max_d
为电池规格书中或离线测试得到的电池单体可承受的最大充电电流、最大放电电流，或者为车载状态下车辆使用过程中出现的最大充电电流、最大放电电流。
14.一较佳实施例中，所述步骤五的映射集为数据矩阵，或者为经过神经网络、支持向量机数据训练学习得到的映射关系。
15.由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明具有如下优点：1、本发明根据混动车辆使用特点，定制出适合混动车辆使用的电池健康程度的评价方法，通过设计合适的映射集来调控输出值，通过自定义使其与用户习惯相匹配或建立新的评价体系。
16.2、本发明的方法计算过程耗时少，适用于在线估算，通用性强，可以清晰明了的了解到新能源车辆电池与新装载情况下的健康衰减情况，解决了现有新能源车辆电池系统内阻估算与离线内阻不具可比性、功率估算不准确、能量效率估算结果不稳定等导致的混动车辆使用电池的健康程度评估不准确、不稳定等缺点。
17.3、本发明适用于新旧不同的各种车辆，无需离线标定过多实验参数，算法所涉及的健康因子相比内阻、功率衰减程度、能量效率等参数更准确、更稳定的反应电池的健康程度，为混动车辆电池健康诊断提供了一种新的思路。该方法同样可用在纯电动车辆电池的功率性能健康评估上。
附图说明
18.图1为本发明的流程图。
19.图2为本发明实施例映射集s-sol的关系图。
具体实施方式
20.下面参照附图说明本发明的具体实施方式。为了全面理解本发明，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本发明。对于公知的组件、方法及过程，以下不再详细描述。
21.一种衡量混动车辆电池生命状态的方法，参照图1，具体步骤如下：步骤一：搭建电池模型，实施在线电池诊断。
22.步骤二：通过步骤一中的诊断，在线估算获取电池当前的充电内阻rc和放电内阻rd；其中rc、rd为与离线内阻测试具备可比性的内阻值，在线估算时采用的电流持续时间、电流值大小与离线测试时的相应值保持一致。
23.步骤三：提取电池系统可用最大充电电流值i
max_c
和最大放电电流值i
max_d
；步骤四：根据公式（1）、（2）求得电池充电极化ηc和放电极化ηd：ηc= i
max_c
* rcꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）ηd= i
max_d
* rdꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（2）步骤五：根据公式（3）求得极化总和η：η= ηc+ ηdꢀꢀꢀꢀ
（3）步骤六：根据公式（4）、（5）核算极化程度s：s= η/ η
max （4）η
max
= v
up-v
low
ꢀꢀ
（5）其中，η
max
为最大极化总和，v
up
为电池充电电压上限，v
low
为电池放电电压下限。
24.步骤七：利用设计的极化程度值与健康因子映射集，由极化程度值获取得到电池健康因子，用于衡量电池生命状态。
25.步骤七映射集的搭建，如下表及图2所示：s00.40.450.50.550.60.70.81sol110.950.900.850.800.750.700.60根据以上表格，并结合图2，采用插值方法依据s值求得生命状态。
26.另外，在其他实施例中：当充电内阻rc和放电内阻rd为与离线内阻测试不具备可比性的内阻值时，上述步骤二中的充电内阻rc和放电内阻rd也可以通过搭建电池等效电路模型辨识所得，在此种情况下，步骤四中的充电极化、放电极化所对应的公式为如下所示：ηc= v
max_c-ocv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（a1）ηd= ocv-v
max_d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（a2）其中， v
max_c
和v
max_d
为将电池系统可用最大充电电流值i
max_c
和最大放电电流值i
max_d
持续时长t输入模型所输出对应的电压仿真值，t为离线测试内阻时所采用的电流脉冲维持时长；ocv为通过电池模型辨识所得到的对应的开路电压值。
27.上述步骤三中的i
max_c
、i
max_d
，可以为电池规格书中或离线测试得到的电池单体可承受的最大充电电流、最大放电电流，或者为车载状态下车辆使用过程中出现的最大充电电流、最大放电电流。
28.上述步骤七中的映射集可以为数据矩阵，也可以为经过神经网络、支持向量机等经过数据训练学习得到的映射关系。
29.上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。