CN105974323B - 一种提高电动汽车soc估算精度的算法模型 - Google Patents

Abstract

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；然后结合当前电池的总容量，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。

Description

一种提高电动汽车SOC估算精度的算法模型

技术领域

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SOC估算精度的算法模型。

背景技术

电池剩余容量SOC(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，SOC估算受到了很多因素的综合影响(如充放电倍率、初始SOC、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SOC估算在实际应用中很难精确，所以提高电池SOC的估算精度是电池管理领域的一项研究热点。

有的SOC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SOC估算；安时积分法的缺点是依赖于初始SOC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SOC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SOC变化不大的***，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***，尤其适合电流波动大工况下的动力汽车SOC估计，但是对算法设计要求较高，比较繁琐，不易于***实现。

发明内容

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SOC估算精度的算法模型。

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SOC估算精度的算法模型，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，结合当前电池的总容量，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SOC值；

(2)、SOC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SOC之间的关系样本空间，包含温度与SOC、不同充电电流大小的充电倍率与SOC、不同放电电流大小的放电倍率与SOC，每一种对应关系独立为一个子程序；用不同的校正因子对SOC累积误差进行补偿，其核心方法为安时积分法；

另一方面，SOC估算的精度还取决于电流采样值的精确度，在定时计算SOC动态变化值的过程中，对电流进行滑动平均滤波和中位值滤波法；

首先***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SOC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当前电池可用容量进行校正处理，得到当前可用容量；

最后采用安时积分法，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SOC值。

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，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SOC估算方案，从而有效解决了SOC估算过程中存在初始误差和累计误差的问题。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明中电池***初始容量预估模型的流程图；

图3为本发明中电池***SOC校正模型的流程图；

图4为实施例中电池测试仪与BMS估算SOC的示意图；

图5为实施例中SOC估算误差的示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步的说明。

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。

如图1-3所示，本具体实施方式采用如下技术方案：

一、校正影响因子：

1、温度校正：温度是影响电池SOC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，这样使得迁移内阻减小，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：

Q_T＝Q₃₀[1+K_T*(T-30)]

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。

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η_s，数值等于1/3C从电池放出电量Q_sd与采用1/3C使电池SOC恢复到放电前状态所需要的电量Q_sc的比值；定义充电和放电库伦效率分别为η_c和η_d，都是以任意电流I_n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：

1/3C倍率的库伦效率：

充电库伦效率：

放电库伦效率：

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：

K＝ΔOCV/Δt；

循环寿命SOH补偿：本***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***启动阶段的校正因子。

二、具体方法：

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，结合当前电池的总容量，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SOC值。其数学模型为：

SOC₀(k)＝SOC(k-1)；

SOC₀`(k)＝f(OCV(k))；

Q₀(k)＝Q(k-1)；

Q₀`(k)＝Q₀(k)*f(Temp(k))*f(Time(k),Temp(k))；

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。

2、SOC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SOC之间的关系样本空间，主要包含温度与SOC、不同充电电流大小的充电倍率与SOC、不同放电电流大小的放电倍率与SOC，每一种对应关系独立为一个子程序。用不同的校正因子对SOC累积误差进行补偿，其核心方法为安时积分法。

另一方面，SOC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SOC动态变化值的过程中，对电流进行滑动平均滤波和中位值滤波法。

首先***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SOC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(放电倍率)表和温度表对当前电池可用容量进行校正处理，得到当前可用容量。

最后采用安时积分法，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SOC值。

数学模型如下：

Q_0avail(k)＝f(Temp(k))*f(I(k))*Q₀(k)；

Q_avail(k)＝Q_0avail(k)-I(k)*Δt；

AvailT(k)＝Q_avail(k)/(I(k))；

其中Q_0avail是电池充放电开始是的可用容量，Q_avail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。

实施例

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SOC与电池测试仪记录的实际SOC进行比较，通过对实验数据的分析，如图4、图5所示，SOC估算误差小于3.8％。通过在不同电池***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SOC估算精度。

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。

Claims (1)

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，结合当前电池的总容量，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SOC值；

(2)、SOC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SOC之间的关系样本空间，包含温度与SOC、不同充电电流大小的充电倍率与SOC、不同放电电流大小的放电倍率与SOC，每一种对应关系独立为一个子程序；用不同的校正因子对SOC累积误差进行补偿，其核心方法为安时积分法；

另一方面，SOC估算的精度还取决于电流采样值的精确度，在定时计算SOC动态变化值的过程中，对电流进行滑动平均滤波和中位值滤波法；

首先***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SOC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当前电池可用容量进行校正处理，得到当前可用容量；

最后采用安时积分法，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SOC值。