锂电池混联系统的SOC电量预测方法、装置及计算机设备与流程

锂电池混联系统的soc电量预测方法、装置及计算机设备
技术领域
1.本技术涉及动力电池管理技术领域，具体涉及一种锂电池混联系统的soc电量预测方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.随着新能源汽车的推广，动力锂离子电池已进入了快速发展阶段，尤其是三元锂电池和磷酸铁锂电池，已成为新能源汽车普遍采用的两种动力电池，因而对三元和磷酸铁锂电池混联系统的soc状态估计是确保汽车稳定性运行不可或缺的部分。
3.然而，现有针对电池混联系统的soc状态估计存在一定误差，如目前常用的卡尔曼滤波算法，是根据电池的开路电压与(ocv-soc)曲线查询特定电压与温度下的soc实现的，但由于磷酸铁锂电池的ocv-soc在处于平台区时无法通过开路电压来有效的获取soc值，所以在平台区内的soc估计误差较大，很难反应出soc的真实状态。
4.因此，现有电池混联系统的soc状态估计方式存在准确率不高的问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种锂电池混联系统的soc电量预测方法、装置及计算机设备，用以解决电池混联系统中铁锂体系的soc估计误差问题。
6.第一方面，本技术提供一种锂电池混联系统的soc电量预测方法，锂电池混联系统包括第一体系电池和第二体系电池，方法包括：
7.获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息、第二体系电池的第二荷电状态信息，以及第一体系电池的第一剩余电量；
8.根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值；
9.根据修正后的使用窗口限值和第一剩余电量，预测得到第二体系电池的第二剩余电量。
10.在本技术一些实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口上限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口上限值；其中，根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第一荷电状态信息为第一状态，且第二荷电状态信息为第二状态，则将第一使用窗口上限值修正为百分之百，并将第二使用窗口上限值修正为第一状态下的最大剩余电量；若第一荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息为第一状态，则将第一使用窗口上限值修正为第一状态下的最大剩余电量，并将第二使用窗口上限值修正为百分之百；其中，第一状态表示为已充电至预设截止电压的状态，第二状态表示为未充电至预设截止电压的状态。
11.在本技术一些实施例中，第一剩余电量包括第一最小剩余电量；其中，根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第二荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息满足第一预设条件，则获取第
二体系电池的第二最小剩余电量，第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；根据第一最小剩余电量与第一最大可用容量之积，获取第一体系电池的第一可用容量；以及根据第二最小剩余电量与第二最大可用容量之积，获取第二体系电池的第二可用容量；比较第一可用容量和第二可用容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值。
12.在本技术一些实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口下限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口下限值；其中，比较第一可用容量和第二可用容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第一可用容量大于第二可用容量，则获取第一可用容量与第二可用容量之间的第一差值，并获取第一差值与第一最大可用容量之间的第一比值，以将第一使用窗口下限值修正为第一比值，并将第二使用窗口下限值修正为百分之零；若第二可用容量大于第一可用容量，则获取第二可用容量与第一可用容量之间的第二差值，并获取第二差值与第二最大可用容量之间的第二比值，以将第一使用窗口下限值修正为百分之零，并将第二使用窗口下限值修正为第二比值。
13.在本技术一些实施例中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量；其中，根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第二荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息满足第二预设条件，则获取第二体系电池的第二最大剩余电量，第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；获取第一最大剩余电量相对于百分之百的第一电量差值，以根据第一电量差值与第一最大可用容量之积，获取第一体系电池的第一可充入容量；以及根据第二最大剩余电量相对于百分之百的第二电量差值，以根据第二电量差值与第二最大可用容量之积，获取第二体系电池的第二可充入容量；比较第一可充入容量和第二可充入容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值。
14.在本技术一些实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口上限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口上限值；其中，比较第一可充入容量和第二可充入容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第一可充入容量大于第二可充入容量，则获取第一可充入容量与第二可充入容量之间的第三差值，并获取第三差值与第一最大可用容量之间的第三比值，以将第一使用窗口上限值修正为第三比值，并将第二使用窗口上限值修正为百分之百；若第二可充入容量大于第一可充入容量，则获取第二可充入容量与第一可充入容量之间的第四差值，并获取第四差值与第二最大可用容量之间的第四比值，以将第一使用窗口上限值修正为百分之百，并将第二使用窗口上限值修正为第四比值。
15.在本技术一些实施例中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量和第一最小剩余电量；其中，根据修正后的使用窗口限值和第一剩余电量，预测得到第二体系电池的第二剩余电量，包括：获取第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；根据第一最大可用容量、第二最大可用容量、第一最大剩余电量、第一最小剩余电量以及修正后的使用窗口限值，分别预测第二体系电池的第二最大剩余电量和第二最小剩余电量；确定第二最大剩余电量和第二最小剩余电量，作为第二剩余电量。
16.第二方面，本技术提供一种锂电池混联系统的soc电量预测装置，锂电池混联系统包括第一体系电池和第二体系电池，装置包括：
17.信息获取模块，用于获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息，以及第二体系电池的第二荷电状态信息；
18.数值修正模块，用于根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值；
19.电量预测模块，用于获取第一体系电池的第一剩余电量，以根据第一剩余电量和修正后的使用窗口限值，预测得到第二体系电池的第二剩余电量。
20.第三方面，本技术还提供一种计算机设备，包括：
21.一个或多个处理器；
22.存储器；以及一个或多个应用程序，其中的一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现上述锂电池混联系统的soc电量预测方法。
23.第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行上述锂电池混联系统的soc电量预测方法中的步骤。
24.第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面提供的方法。
25.上述锂电池混联系统的soc电量预测方法、装置及计算机设备，主要通过获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息、第二体系电池的第二荷电状态信息，以及第一体系电池的第一剩余电量，并根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，实现对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，进而根据修正后的使用窗口限值和第一剩余电量，预测得到第二体系电池的第二剩余电量，即可解决锂电池混联系统中铁锂体系的soc估计误差问题，从而精准预测出处于平台区下的铁锂体系电池的soc电量。
附图说明
26.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
27.图1是本技术实施例提供的soc电量预测方法的应用场景图；
28.图2是本技术实施例提供的soc电量预测方法的流程示意图；
29.图3是本技术实施例提供的锂电池混联系统的状态界面示意图；
30.图4是本技术实施例提供的soc电量预测装置的结构示意图；
31.图5是本技术实施例中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
32.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施
例，都属于本技术保护的范围。
33.在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
34.在本技术的描述中，术语“例如”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术中被描述为“例如”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本技术所公开的原理和特征的最广范围相一致。
35.在本技术实施例中，本技术实施例提供的soc电量预测方法，可以应用于如图1所示的锂电池混联系统中。其中，该锂电池混联系统不仅包括第一体系电池和第二体系电池，还可包括终端102和服务器104。终端102可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器。终端102具体可以是台式终端或移动终端，终端102具体还可以是手机、平板电脑、笔记本电脑中的一种。服务器104可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、边缘服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(cloud computing)的大量计算机或网络服务器构成。
36.本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是适用于本技术方案的一种应用场景，并不构成对本技术方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的设备。例如，图1中仅示出1个服务器。可以理解的是，该锂电池混联系统还可以包括一个或多个其他设备，具体此处不作限定。另外，该锂电池混联系统还可以包括存储器，用于存储数据，如存储ocv(open circuit voltage)-soc(open circuit voltage)曲线数据。
37.需要说明的是，图1所示的锂电池混联系统的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的锂电池混联系统以及场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着锂电池混联系统的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
38.参阅图2，本技术实施例提供了一种锂电池混联系统的soc电量预测方法，锂电池混联系统包括第一体系电池和第二体系电池，本实施例主要以该方法应用于上述图1中的服务器104来举例说明，该方法包括步骤s201至s203，具体如下：
39.s201，获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息、第二体系电池的第二荷电状态信息，以及第一体系电池的第一剩余电量。
40.其中，第一体系电池可以是指三元体系的锂电池，第二体系电池可以是指磷酸铁体系的锂电池。
41.其中，使用窗口限值可以包括使用窗口上限值和使用窗口下限值；使用窗口上限是指：当锂电池混联系统中的任一电芯达到充电上限截止条件时的混联系统状态，该状态可采用铁锂以及三元的最大soc状态来表示，在此定义到达窗口上限时的三元最大soc为“soc
nmx_h”，到达窗口上限时的铁锂最大soc为“soc
lfp_h”。使用窗口下限是指：当锂电池混联系统中的任一电芯达到放电下限截止条件时的混联系统状态，该状态可采用铁锂以及三元的最小soc状态来表示，在此定义到达窗口下限时的三元最小soc为“soc
nmx_l”，到达窗口下限时的铁锂最小soc为“soc
lfp_l”。
42.其中，第一荷电状态信息可以是指第一体系电池在soc电量预测时刻下所处的荷电状态，通常采用百分数表示，如第一荷电状态信息为“100％”、“95％”等。第二荷电状态信息同第一荷电状态信息一样，是指第二体系电池在soc电量预测时刻下所处的荷电状态，如第二荷电状态信息为“100％”、“95％”等。
43.其中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量和第一最小剩余电量，而第一最大剩余电量和第一最小剩余电量可通过预设的滤波算法分析输出。
44.具体实现中，第一最大剩余电量和第一最小剩余电量可通过基于等效电路模型的各类滤波算法(如扩展卡尔曼滤波算法、容积卡尔曼滤波算法等)来准确计算得到。具体而言，选择戴维宁等效电路模型，根据电路相关知识，可以得到电池端电压“ut”和模型参数之间的表达式：
[0045][0046]
式中，“u
p”为rc环节两端的电压；“i
t”为电池输出电流，设定放电为正，充电为负；为对应等效电路模型电容部分的电压；“c
p”为对应等效电路模型电容部分的电容；“r
p”表示电池的极化电压；“u
oc”为对应电池soc对应ocv的电压；“r
0”为对应等效电路模型的欧姆内阻。
[0047]
假设电流在一个采样周期内保持不变，将系统进行离散化处理，可得到极化电压的表达式为：
[0048]up，k
＝e
(-δt/τ)up，k-1-r
pit，k-1
(1-e
(-δt/τ)
)
ꢀꢀ
(2)
[0049]
其中，“u
p，k”表示电池在“k”时刻的极化电压；“δt”为系统的采样间隔时间；“τ”为戴维宁模型rc环节的时间常数；“i
t，k-1”为“k-1”时刻电池的输出电流，放电电流为正，充电电流为负。
[0050]
由此，soc的离散化方程由安时积分法获得，表达式为：
[0051]
zk＝z
k-1-i
t，k-1
δt/cnꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0052]
其中，“z
k”为“k”时刻的soc值；“c
n”为电池当前条件下的实际容量。在估计soc的卡尔曼滤波器中，将电池的极化电压“u
p”和soc值作为系统状态值，即xk＝[u
p，k zk]
t
，系统的状态方程为观测方程采用端电压表达式，观测量为电池端电压，即yk＝u
t，k
，所以系统的状态方程和观测方程为：
[0053][0054]
其中，“w
1，k-1”是卡尔曼滤波算法中的模型白噪声；“v
1，k”是卡尔曼滤波算法中采集误差。得到在soc估计的卡尔曼滤波算法中“x
k”的系数和为：
[0055][0056]
其中，设定“k＝0”时刻状态值和误差协方差初始条件，卡尔曼滤波方法计算过程如下所示：
[0057]
初始条件：
[0058]
状态预测：
[0059]
误差协方差预测：
[0060]
卡尔曼滤波增益：
[0061]
状态修正：
[0062]
误差协方差更新：p
k|k
＝(i-k
khk
)p
k|k-1
ꢀꢀ
(11)
[0063]
其中，“x
k”为系统在“k”时刻的状态向量(即第一剩余电量)，“y
k”为系统在“k”时刻的观测向量，系数“b
k”为状态转移矩阵，系数“b
k”为状态方程输入控制矩阵，系数“h
k”为观测矩阵，系统噪声和观测噪声对应的协方差矩阵分别为“q
k”和“r
k”，表示在“k”时刻估计状态的预测值(也称为先验估计值)；表示在“k-1”时刻估计状态的估计值，表示修正后的状态估计值；“k
k”为卡尔曼滤波增益，“p
k|k-1”为的误差协方差，“p
k|k”为的预测误差协方差。
[0064]
s202，根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值。
[0065]
具体实现中，本技术实施例提出的使用窗口限值修正方式包括：满充修正、ocv修正、实验提前标定。其中，满充修正方式和ocv修正方式，在实际应用场景中需根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息进行选取，下文将详细说明如何根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，以获取能够作为后续soc电量预测分析依据的使用窗口限值。
[0066]
在一个实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口上限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口上限值，步骤s202包括：若第一荷电状态信息为第
soc曲线获取准确的铁锂soc值)。因此，针对铁锂体系，需利用非平台区数据修正平台区数据，以获取精准的soc电量，而ocv修正可分为：30％以下非平台区的修正，95％以上非平台区的修正。本实施例将重点说明第一种修正方式。
[0074]
具体而言，当服务器104检测到第二荷电状态信息为第二状态(非满充状态)，且第二荷电状态信息满足第一预设条件(如铁锂的soc小于或等于“30％”)时，可根据准确的铁锂最小soc(第二最小剩余电量)和三元最小soc(第一最小剩余电量)，修正使用窗口下限值：根据最小soc计算两体系的可用容量，第一可用容量＝第一最小剩余电量*第一最大可用容量，第二可用容量＝第二最小剩余电量*第二最大可用容量，比较当前铁锂可用容量与三元可用容量的大小，即分析第一可用容量和第二可用容量的大小，即可确定如何对使用窗口限值进行修正，具体将在下文详细说明。
[0075]
在一个实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口下限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口下限值，比较第一可用容量和第二可用容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第一可用容量大于第二可用容量，则获取第一可用容量与第二可用容量之间的第一差值，并获取第一差值与第一最大可用容量之间的第一比值，以将第一使用窗口下限值修正为第一比值，并将第二使用窗口下限值修正为百分之零；若第二可用容量大于第一可用容量，则获取第二可用容量与第一可用容量之间的第二差值，并获取第二差值与第二最大可用容量之间的第二比值，以将第一使用窗口下限值修正为百分之零，并将第二使用窗口下限值修正为第二比值。
[0076]
具体实现中，当三元的第一可用容量＞铁锂的第二可用容量时，说明铁锂先满放，则将第一使用窗口下限值“soc
nmx_l”修正为第一比值，第一比值＝(第一可用容量-第二可用容量)/第一最大可用容量，并将第二使用窗口下限值“soc
lfp_l”修正为“0％”；当铁锂的第二可用容量＞三元的第一可用容量时，说明三元先满放，则将第一使用窗口下限值“soc
nmx_l”修正为“0％”，并将第二使用窗口下限值“soc
lfp_l”修正为第二比值，第二比值＝(第二可用容量-第一可用容量)/第二最大可用容量。
[0077]
在一个实施例中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量，步骤s202包括：若第二荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息满足第二预设条件，则获取第二体系电池的第二最大剩余电量，第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；获取第一最大剩余电量相对于百分之百的第一电量差值，以根据第一电量差值与第一最大可用容量之积，获取第一体系电池的第一可充入容量；以及根据第二最大剩余电量相对于百分之百的第二电量差值，以根据第二电量差值与第二最大可用容量之积，获取第二体系电池的第二可充入容量；比较第一可充入容量和第二可充入容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值。
[0078]
具体实现中，本实施例将重点说明ocv修正的第二种修正方式。具体而言，当服务器104检测到第二荷电状态信息为第二状态(非满充状态)，且第二荷电状态信息满足第二预设条件(如铁锂的soc大于或等于“95％”)时，可根据准确的铁锂最大soc(第二最大剩余电量)和三元最大soc(第一最大剩余电量)，修正使用窗口上限值：根据最打soc计算两体系的可充入容量，第一可充入容量＝(1-第一最大剩余电量)*第一最大可用容量，第二可充入容量＝(1-第二最大剩余电量)*第人最大可用容量；比较当前铁锂可充入容量与三元可充入容量的大小，即分析第一可充入容量和第二可充入容量的大小，即可确定如何对使用窗
口限值进行修正，具体将在下文详细说明。
[0079]
在一个实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口上限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口上限值，比较第一可充入容量和第二可充入容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，包括：若第一可充入容量大于第二可充入容量，则获取第一可充入容量与第二可充入容量之间的第三差值，并获取第三差值与第一最大可用容量之间的第三比值，以将第一使用窗口上限值修正为第三比值，并将第二使用窗口上限值修正为百分之百；若第二可充入容量大于第一可充入容量，则获取第二可充入容量与第一可充入容量之间的第四差值，并获取第四差值与第二最大可用容量之间的第四比值，以将第一使用窗口上限值修正为百分之百，并将第二使用窗口上限值修正为第四比值。
[0080]
具体实现中，当三元的第一可充入容量＞铁锂的第二可充入容量时，说明铁锂先满充，则将第一使用窗口上限值“soc
nmx_h”修正为第三比值，第三比值＝(第一可充入容量-第二可充入容量)/第一最大可用容量，并将第二使用窗口上限值“soc
lfp_h”修正为“100％”；当铁锂的第二可充入容量＞三元的第一可充入容量时，说明三元先满充，则将第一使用窗口上限值“soc
nmx_h”修正为“100％”，并将第二使用窗口上限值“soc
lfp_h”修正为第四比值，第四比值＝(第二可充入容量-第一可充入容量)/第二最大可用容量。
[0081]
s203，根据修正后的使用窗口限值和第一剩余电量，预测得到第二体系电池的第二剩余电量。
[0082]
其中，第一剩余电量已在上文详细说明，包括第一最大剩余电量(三元最大soc)和第一最小剩余电量(三元最小soc)，第二剩余电量同样包括第二最大剩余电量(铁锂最大soc)和第二最小剩余电量(铁锂最小soc)。
[0083]
具体实现中，服务器104基于上述实施例所述的方案对使用窗口上限值和使用窗口下限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值之后，即可利用修正后的使用窗口上限值和第一最大剩余电量，分析得到第二最大剩余电量。同时，利用修正后的使用窗口下限值和第一最小剩余电量，分析得到第二最小剩余电量，具体分析过程将在下文详细说明。
[0084]
在一个实施例中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量和第一最小剩余电量，步骤s203包括：获取第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；根据第一最大可用容量、第二最大可用容量、第一最大剩余电量、第一最小剩余电量以及修正后的使用窗口限值，分别预测第二体系电池的第二最大剩余电量和第二最小剩余电量；确定第二最大剩余电量和第二最小剩余电量，作为第二剩余电量。
[0085]
具体实现中，第二最大剩余电量(铁锂最大soc)＝soc
lfp_h-(soc
nmx_h-第一最大剩余电量)*第一最大可用容量/第二最大可用容量；其中，“(soc
nmx_h-第一最大剩余电量)”表示三元的可充入soc，“(soc
nmx_h-第一最大剩余电量)*第一最大可用容量”表示三元到充满的可充入容量，“(soc
nmx_h-第一最大剩余电量)*第一最大可用容量/第二最大可用容量”表示铁锂到充满的可充入soc。进一步地，第二最小剩余电量(铁锂最小soc)＝soc
lfp_l
+(第一最小剩余电量-soc
nmx_l
)*第一最大可用容量/第二最大可用容量。
[0086]
上述实施例中的锂电池混联系统的soc电量预测方法，主要通过获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息、第二体系电池的第二荷电状态信息，以及第一体系电池的第一剩余电量，并根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，
实现对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，进而根据修正后的使用窗口限值和第一剩余电量，预测得到第二体系电池的第二剩余电量，即可解决锂电池混联系统中铁锂体系的soc估计误差问题，从而精准预测出处于平台区下的铁锂体系电池的soc电量。
[0087]
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0088]
为了更好实施本技术实施例提供的锂电池混联系统的soc电量预测方法，在本技术实施例所提出的锂电池混联系统的soc电量预测方法的基础之上，本技术实施例中还提供了一种锂电池混联系统的soc电量预测装置，锂电池混联系统包括第一体系电池和第二体系电池，如图4所示，该锂电池混联系统的soc电量预测装置400包括：
[0089]
信息获取模块410，用于获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息，以及第二体系电池的第二荷电状态信息；
[0090]
数值修正模块420，用于根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值；
[0091]
电量预测模块430，用于获取第一体系电池的第一剩余电量，以根据第一剩余电量和修正后的使用窗口限值，预测得到第二体系电池的第二剩余电量。
[0092]
在一个实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口上限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口上限值，数值修正模块420还用于若第一荷电状态信息为第一状态，且第二荷电状态信息为第二状态，则将第一使用窗口上限值修正为百分之百，并将第二使用窗口上限值修正为第一状态下的最大剩余电量；若第一荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息为第一状态，则将第一使用窗口上限值修正为第一状态下的最大剩余电量，并将第二使用窗口上限值修正为百分之百；其中，第一状态表示为已充电至预设截止电压的状态，第二状态表示为未充电至预设截止电压的状态。
[0093]
在一个实施例中，第一剩余电量包括第一最小剩余电量，数值修正模块420还用于若第二荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息满足第一预设条件，则获取第二体系电池的第二最小剩余电量，第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；根据第一最小剩余电量与第一最大可用容量之积，获取第一体系电池的第一可用容量；以及根据第二最小剩余电量与第二最大可用容量之积，获取第二体系电池的第二可用容量；比较第一可用容量和第二可用容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值。
[0094]
在一个实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口下限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口下限值，数值修正模块420还用于若第一可用容量大于第二可用容量，则获取第一可用容量与第二可用容量之间的第一差值，并获取第一差值与第一最大可用容量之间的第一比值，以将第一使用窗口下限值修正为第一比值，并将第二使用窗口下限值修正为百分之零；若第二可用容量大于第一可用容量，则获取第二可
用容量与第一可用容量之间的第二差值，并获取第二差值与第二最大可用容量之间的第二比值，以将第一使用窗口下限值修正为百分之零，并将第二使用窗口下限值修正为第二比值。
[0095]
在一个实施例中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量，数值修正模块420还用于若第二荷电状态信息为第二状态，且第二荷电状态信息满足第二预设条件，则获取第二体系电池的第二最大剩余电量，第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；获取第一最大剩余电量相对于百分之百的第一电量差值，以根据第一电量差值与第一最大可用容量之积，获取第一体系电池的第一可充入容量；以及根据第二最大剩余电量相对于百分之百的第二电量差值，以根据第二电量差值与第二最大可用容量之积，获取第二体系电池的第二可充入容量；比较第一可充入容量和第二可充入容量，以对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值。
[0096]
在一个实施例中，使用窗口限值包括第一体系电池对应的第一使用窗口上限值，以及第二体系电池对应的第二使用窗口上限值，数值修正模块420还用于若第一可充入容量大于第二可充入容量，则获取第一可充入容量与第二可充入容量之间的第三差值，并获取第三差值与第一最大可用容量之间的第三比值，以将第一使用窗口上限值修正为第三比值，并将第二使用窗口上限值修正为百分之百；若第二可充入容量大于第一可充入容量，则获取第二可充入容量与第一可充入容量之间的第四差值，并获取第四差值与第二最大可用容量之间的第四比值，以将第一使用窗口上限值修正为百分之百，并将第二使用窗口上限值修正为第四比值。
[0097]
在一个实施例中，第一剩余电量包括第一最大剩余电量和第一最小剩余电量，电量预测模块430还用于获取第一体系电池的第一最大可用容量，以及第二体系电池的第二最大可用容量；根据第一最大可用容量、第二最大可用容量、第一最大剩余电量、第一最小剩余电量以及修正后的使用窗口限值，分别预测第二体系电池的第二最大剩余电量和第二最小剩余电量；确定第二最大剩余电量和第二最小剩余电量，作为第二剩余电量。
[0098]
上述实施例中，主要通过获取锂电池混联系统的使用窗口限值、第一体系电池的第一荷电状态信息、第二体系电池的第二荷电状态信息，以及第一体系电池的第一剩余电量，并根据第一荷电状态信息和第二荷电状态信息，实现对使用窗口限值进行修正，得到修正后的使用窗口限值，进而根据修正后的使用窗口限值和第一剩余电量，预测得到第二体系电池的第二剩余电量，即可解决锂电池混联系统中铁锂体系的soc估计误差问题，从而精准预测出处于平台区下的铁锂体系电池的soc电量。
[0099]
需要说明的是，关于锂电池混联系统的soc电量预测装置的具体限定可以参见上文中对于锂电池混联系统的soc电量预测方法的限定，在此不再赘述。上述锂电池混联系统的soc电量预测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0100]
在本技术一些实施例中，锂电池混联系统的soc电量预测装置400可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图5所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该锂电池混联系统的soc电量预测装置400的各个程序模块，比如，图4所示的信息获取模块410、数值修正模块420、电量预测模块430；各个程序模块构成的计算机程序
使得处理器执行本说明书中描述的本技术各个实施例的锂电池混联系统的soc电量预测方法中的步骤。例如，图5示的计算机设备可以通过如图4所示的锂电池混联系统的soc电量预测装置400中的信息获取模块410执行步骤s201。计算机设备可通过数值修正模块420执行步骤s202。计算机设备可通过电量预测模块430执行步骤s203。其中，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的计算机设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种锂电池混联系统的soc电量预测方法。
[0101]
本领域技术人员可理解，图5示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0102]
在本技术一些实施例中，提供了一种计算机设备，包括一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个应用程序，其中的一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行上述锂电池混联系统的soc电量预测方法的步骤。此锂电池混联系统的soc电量预测方法的步骤可以是上述各个实施例的锂电池混联系统的soc电量预测方法中的步骤。
[0103]
在本技术一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，使得处理器执行上述锂电池混联系统的soc电量预测方法的步骤。此处锂电池混联系统的soc电量预测方法的步骤可以是上述各个实施例的锂电池混联系统的soc电量预测方法中的步骤。
[0104]
本邻域普通技术人员可理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0105]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0106]
以上对本技术实施例提供的一种锂电池混联系统的soc电量预测方法、装置及计算机设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。