一种提高电动汽车soc估算精度的算法模型的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种提高电动汽车SOC估算精度的算法模型，它涉及电动汽车技术领域；它具体的方法如下：(1)、初始SOC误差校正：根据上一次保存的SOC值和开路电压查表得到的SOC之间的差值，与上一次保存的电池总容量加入温度、自放电校正因子后计算的总容量的差值之间的比例关系，求出当前电池的总容量；然后结合校正后的电池总容量，以及循环寿命对电池老化程度的影响，来实现初始时刻可用容量的校正，获得校正后的初始SOC值；(2)、SOC累积误差校正；本发明基于温度校正、折算库伦效率校正、自放电及SOH补偿来估算初始SOC，并采用安时积分、开路电压法相结合的累计误差校正算法，有效解决了SOC估算过程中存在初始误差和累计误差的问题。
【专利说明】
一种提高电动汽车soc估算精度的算法模型
技术领域
[0001 ]本发明涉及电动汽车技术领域，具体涉及一种提高电动汽车S0C估算精度的算法 模型。
【背景技术】
[0002] 电池剩余容量S0C(state of charge)估算是BMS中重要的一部分，作为整车控制 策略判断标准之一，S0C估算受到了很多因素的综合影响（如充放电倍率、初始S0C、环境温 度、自放电等）。另外，汽车行驶过程中复杂的工况也使得S0C估算在实际应用中很难精确， 所以提高电池 S0C的估算精度是电池管理领域的一项研究热点。
[0003] 有的S0C算法主要有放电实验法、安时积分法、开路电压法、线性模型法、神经网络 法、卡尔曼滤波法等。而放电实验法的缺点是无法适应电流变化情况下的S0C估算;安时积 分法的缺点是依赖于初始S0C值和容易受电池本身的自放电影响;开路电压法不适用于在 线S0C实时监测，一般与其他方法相结合用于辅助修正精度;线性模拟法的缺点是只适用于 S0C变化不大的系统，在实际应用中比较少见;神经网络法的缺点是需要大量参考数据进行 训练，估计方法受数据和方法影响很大;卡尔曼滤波算法适用各种电池系统，尤其适合电流 波动大工况下的动力汽车S0C估计，但是对算法设计要求较高，比较繁琐，不易于系统实现。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种提高电动汽车S0C估算 精度的算法模型。
[0005] 为了解决【背景技术】所存在的问题，本发明的一种提高电动汽车S0C估算精度的算 法模型，它具体的方法如下：
[0006] (1)、初始S0C误差校正：
[0007] 根据上一次保存的S0C值和开路电压查表得到的S0C之间的差值，与上一次保存的 电池总容量加入温度、自放电校正因子后计算的总容量的差值之间的比例关系，求出当前 电池的总容量;然后，结合校正后的电池总容量，以及循环寿命对电池老化程度的影响，来 实现初始时刻可用容量的校正，从而获得校正后的初始S0C值；
[0008] (2)、S0C累积误差校正：
[0009] 通过电池离线测试建立起的引起累计误差的因素与S0C之间的关系样本空间，主 要包含温度与S0C、不同充电电流大小的充电倍率与S0C、不同放电电流大小的放电倍率与 S0C，每一种对应关系独立为一个子程序；用不同的校正因子对S0C累积误差进行补偿，其核 心方法为安时积分法；
[0010] 另一方面，S0C估算的精度还取决于电流采样值的精确度，在定时计算S0C动态变 化值的过程中，对电流AD进行滑动平均滤波和中位值滤波法；
[0011] 首先系统获取电流平均值，以及经过初始容量预估的电池总容量和初始S0C值，得 到当前电池可用容量；
[0012]其次根据当前电流值、总容量值、查充电效率表和温度表对电池组可用容量进行 校正处理，得到当前可用容量；
[0013]最后采用Ah积分法，由电流平均值计算一定时间内变化的容量，从而得到实时的 电池容量S0C值。
[0014] 本发明有益效果为:基于温度校正、折算库伦效率校正、自放电及S0H补偿来估算 初始S0C，并采用安时积分、开路电压法相结合的累计误差校正算法，并结合大量实验得出 的经验值，提出细化电池工作状态，根据影响因子补偿误差S0C估算方案，从而有效解决了 S0C估算过程中存在初始误差和累计误差的问题。
【附图说明】
[0015] 图1为本发明的结构示意图；
[0016] 图2为本发明中电池系统初始容量预估模型的流程图；
[0017] 图3为本发明中电池系统S0C校正模型的流程图；
[0018]图4为实施例中电池测试仪与BMS估算S0C的示意图；
[0019] 图5为实施例中S0C估算误差的示意图。
【具体实施方式】
[0020] 下面结合附图，对本发明作进一步的说明。
[0021] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施 方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的【具体实施方式】仅用以解释本 发明，并不用于限定本发明。
[0022] 如图1-3所示，本【具体实施方式】采用如下技术方案：
[0023] 一、校正影响因子：
[0024] 1、温度校正:温度是影响电池 S0C估算的重要因素 ，一般而言，温度越高电解液氧 化加快，电解质导电率增高，这样使得迀移内阻减小，从而使得电池放出的容量比低温时增 大，在此算法中采用以下公式补偿温度对容量的影响：
[0025] Qt=Q3〇[1+Kt*(T-30)]
[0026] 其中T是当前温度，QT为T温度时电池容量，KT为温度系数，经验值为0.006-0.008。
[0027] 2、折算库伦效率:将不同电流的库伦效率等效到1/3C的库伦效率上，定义基准库 伦效率为ns，数值等于1/3C从电池放出电量Qsd与采用1/3C使电池 S0C恢复到放电前状态所 需要的电量Qsc的比值;定义充电和放电库伦效率分别为η。和nd，都是以任意电流^充放电过 程中电量的比值。以下为三种折算库伦效率计算公式：
[0028] 1/3C倍率的库伦效率：
[0029] 充电库伦效率：
"I I： m 9
[0030] 放电库伦效率： 9
[0031] 3、自放电：自放电系数K定义为开路电压的差值与时间差的比值：
[0032] K= A〇CV/At；
[0033 ]循环寿命S0H补偿:本系统中采用电池累积放出的容量来衡量，电池累积放出容量 达到80%作为电池一次循环，循环次数与电池出厂时循环寿命的比值作为电池寿命衰减 率，电池循环寿命衰减率作为系统启动阶段的校正因子。
[0034]二、具体方法：
[0035] 1、初始S0C误差校正：
[0036]根据上一次保存的S0C值和开路电压查表得到的S0C之间的差值，与上一次保存的 电池总容量加入温度、自放电校正因子后计算的总容量的差值之间的比例关系，求出当前 电池的总容量。然后，结合校正后的电池总容量，以及循环寿命对电池老化程度的影响，来 实现初始时刻可用容量的校正，从而获得校正后的初始S0C值。其数学模型为：
[0037] SOC〇(k) = SOC(k-l)；
[0038] SOC〇(k) = f(OCV(k))；
[0039] Qo(k)=Q(k-l)；
[0040] Q〇(k) =Q〇(k)*f (Temp(k) )*f (Time(k) ,Temp(k))；
[0041]
[0042]
[0043] 其中，SOC是电池剩余容量，Q是总容量，f (OCV)，f (Temp)，f (Time，Temp)，f (SOH)分 别为开路电压、温度、自放电、循环寿命与电池容量的函数关系。
[0044] 2、S0C累积误差校正：
[0045] 通过电池离线测试建立起的引起累计误差的因素与S0C之间的关系样本空间，主 要包含温度与S0C、不同充电电流大小的充电倍率与S0C、不同放电电流大小的放电倍率与 S0C，每一种对应关系独立为一个子程序。用不同的校正因子对S0C累积误差进行补偿，其核 心方法为安时积分法。
[0046] 另一方面，S0C估算的精度还取决于电流采样值的精确度，为了达到这一目的，在 定时计算S0C动态变化值的过程中，对电流AD进行滑动平均滤波和中位值滤波法。
[0047]首先系统获取电流平均值，以及经过初始容量预估的电池总容量和初始S0C值，得 到当前电池可用容量。
[0048] 其次根据当前电流值、总容量值、查充电效率(放电倍率)表和温度表对电池组可 用容量进行校正处理，得到当前可用容量。
[0049] 最后，采用Ah积分法，由电流平均值计算一定时间内变化的容量，从而得到实时的 电池容量S0C值。
[0050] 数学模型如下：
[0051 ] Q〇avaii(k) = f (Temp(k) )*f (I(k) )*Qo(k)；
[0052] Qavail(k)=Q〇avail(k)-l(k)*A t；
[0053] AvailT(k) =Q_ii(k)/(I(k));
[0054]
[0055] 其中Q〇avaii是电池充放电开始是的可用容量，Q_n是电池实时可用容量，AvailT是 电池可使用的时间，f(I)是电流与电池容量的函数关系。
[0056] 实施例
[0057]实验采用18650磷酸铁锂电芯，在1/3C倍率和常温下放电，充放电循环次数200次。 将BMS估算的S0C与电池测试仪记录的实际S0C进行比较，通过对实验数据的分析，如图4、图 5所示，S0C估算误差小于3.8%。通过在不同电池系统的电动汽车上的实际测试，该模型可 以极大的提高在复杂工况下S0C估算精度。
[0058]以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发 明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围， 均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
【主权项】
1. 一种提高电动汽车SOC估算精度的算法模型，其特征在于:它具体的方法如下： (1) 、初始S0C误差校正： 根据上一次保存的S0C值和开路电压查表得到的S0C之间的差值，与上一次保存的电池 总容量加入温度、自放电校正因子后计算的总容量的差值之间的比例关系，求出当前电池 的总容量;然后，结合校正后的电池总容量，以及循环寿命对电池老化程度的影响，来实现 初始时刻可用容量的校正，从而获得校正后的初始S0C值； (2) 、S0C累积误差校正： 通过电池离线测试建立起的引起累计误差的因素与S0C之间的关系样本空间，主要包 含温度与S0C、不同充电电流大小的充电倍率与S0C、不同放电电流大小的放电倍率与S0C， 每一种对应关系独立为一个子程序;用不同的校正因子对S0C累积误差进行补偿，其核心方 法为安时积分法； 另一方面，S0C估算的精度还取决于电流采样值的精确度，在定时计算S0C动态变化值 的过程中，对电流AD进行滑动平均滤波和中位值滤波法； 首先系统获取电流平均值，以及经过初始容量预估的电池总容量和初始S0C值，得到当 前电池可用容量； 其次根据当前电流值、总容量值、查充电效率表和温度表对电池组可用容量进行校正 处理，得到当前可用容量； 最后采用Ah积分法，由电流平均值计算一定时间内变化的容量，从而得到实时的电池 容量S0C值。
【文档编号】G01R31/36GK105974323SQ201610303779
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年5月9日
【发明人】吉跃华, 袁伟宏
【申请人】深圳市鑫成泰科技有限公司