一种电池荷电状态滚动优化估计方法及装置

本申请涉及电池领域，尤其涉及一种电池荷电状态滚动优化估计方法及装置。

背景技术：

1、安时计量法是目前广泛使用的soc估计方法，但是，以开路电压值标定soc的初始值，存在较大误差，且无法在随后的soc计算过程中得到修正；同时，电流采样频率和检测精度的制约，将产生soc估计值的累计误差。因此，在电池充放电过程中，研究soc估计值的修正机制、并实现soc估计值的滚动优化，是soc估计技术的发展方向。

技术实现思路

1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此，本申请的第一个目的在于提出一种电池荷电状态滚动优化估计方法。

3、本申请的第二个目的在于提出一种电池荷电状态滚动优化估计装置。

4、本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。

5、本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

6、为达上述目的，本申请第一方面实施例提出一种电池荷电状态滚动优化估计方法，包括：

7、s1:根据电池开路电压，确定电池荷电状态soc初始估计值，根据安时计量法对放电过程中的soc进行实时估计，得到soc第一估计值，并记录所述soc第一估计值的变化量；

8、s2:当所述soc第一估计值的变化量达到预设变化量时，计算当前soc第一估计值下的电池放电外特性面积，根据-soc分段拟合函数进行的匹配，得到soc第二估计值；

9、s3:将当前的所述soc第一估计值与所述soc第二估计值的平均值作为滚动优化值，用所述滚动优化值替代当前的所述第一估计值；

10、s4:重复步骤s2-s3，依次得到电池放电全过程的滚动优化值，直到所述滚动优化值小于预设优化预估值。

11、可选的，当所述soc第一估计值的变化量达到预设变化量时，计算当前soc第一估计值下的电池放电外特性面积，包括：

12、每当所述soc第一估计值的变化量达到预设变化量时，设置一个soc测试点；

13、在每个soc测试点下，设置多个测试电流，依次在每个所述测试电流下，放电3秒、充电3秒，记录所述测试电流和对应的电池放电电压；

14、将采集到的多组测试电流和对应的电池放电电压，按照电流从小到大排列，使得，计算当前soc第一估计值下的电池放电外特性面积，公式化为：

15、

16、其中，为当前soc第一估计值下的电池放电外特性面积，和分别表示第j+1组和第j组的测试电流，和分别表示和对应的电池放电电压，n表示测试电流的组数。

17、可选的，所述-soc分段拟合函数的获取过程，包括：

18、获取不同soc下的电池放电外特性面积,根据不同soc下电池放电外特性面积与soc的对应关系，进行分段拟合，得到所述-soc分段拟合函数的曲线图；

19、其中，所述-soc分段拟合函数的表达式为：

20、当时，

21、

22、当时，

23、

24、当时，

25、

26、其中，、、、、、、、、为不同的拟合常数，为常数。

27、为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种电池荷电状态滚动优化估计装置，包括：

28、安时计量模块，用于根据电池开路电压，确定电池荷电状态soc初始估计值，根据安时计量法对放电过程中的soc进行实时估计，得到soc第一估计值，并记录所述soc第一估计值的变化量；

29、匹配模块，用于当所述soc第一估计值的变化量达到预设变化量时，计算当前soc第一估计值下的电池放电外特性面积，根据-soc分段拟合函数进行的匹配，得到soc第二估计值；

30、优化估计模块，用于将当前的所述soc第一估计值与所述soc第二估计值的平均值作为滚动优化值，用所述滚动优化值替代当前的所述第一估计值；

31、输出模块，用于重复匹配模块和优化估计模块中的相关步骤，依次得到电池放电全过程的滚动优化值，直到所述滚动优化值小于预设优化预估值。

32、为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

33、所述存储器存储计算机执行指令；

34、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面中任一项所述的方法。

35、为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述第一方面中任一项所述的方法。

36、本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

37、通过电池放电外特性面积与soc的相关联系构建拟合函数，在具体的应用场景和实际的电池放电过程中，通过采集电池放电电流和电压并计算放电外特性面积，与拟合函数中的soc匹配，在相同放电特征下，实现一种新的soc估计，该方法具有电池放电过程的soc实时修正和快速收敛机制，且对soc初始估计值不敏感，减小了电池电流检测精度和soc安时计量法估计误差的影响，另外，本申请提出的方法工况适应性强、估计精度高。

38、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

技术特征：

1.一种电池荷电状态滚动优化估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述soc第一估计值的变化量达到预设变化量时，计算当前soc第一估计值下的电池放电外特性面积，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述-soc分段拟合函数的获取过程，包括：

4.一种电池荷电状态滚动优化估计装置，其特征在于，包括：

5.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提出了一种电池荷电状态滚动优化估计方法及装置，该方法包括：S1:根据电池开路电压，确定电池荷电状态SOC初始估计值，根据安时计量法对放电过程中的SOC进行实时估计，得到SOC第一估计值，并记录SOC第一估计值的变化量；S2:当SOC第一估计值的变化量达到预设变化量时，计算当前SOC第一估计值下的电池放电外特性面积，根据‑SOC分段拟合函数进行的匹配，得到SOC第二估计值；S3:将当前的SOC第一估计值与SOC第二估计值的平均值作为滚动优化值，用滚动优化值替代当前的第一估计值；S4:重复步骤S2‑S3，依次得到电池放电全过程的滚动优化值，直到滚动优化值小于预设优化预估值。基于本申请提出的方案，能够提升电池放电过程中SOC的计算精度。

技术研发人员：黄勇,卢紫旺,田光宇
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17