CN108928245A - 一种电动汽车动力电池soc的动态校准方法 - Google Patents

一种电动汽车动力电池soc的动态校准方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，它包括以下步骤：通过开路电压法求取并存储OCV‑SOC表，预设车辆静置的门限时间；若车辆静置时间大于门限时间，获取车辆的当前单体电压，若车辆静置时间小于或等于门限时间则电池管理***无动作；电池管理***根据当前单体电压查OCV‑SOC表得到需校准的SOC值，记录当前SOC值和查表得到的SOC值，计算两者之间的SOC偏差，电池管理***应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。本发明的SOC的动态校准方法在车辆静置时根据电池单体电压记录SOC偏差但不校准，在整车运行时按比例将静态误差补偿至电池SOC,避免了因SOC静态校准导致的SOC跳变，规避了客户对车辆静置时也产生较大电耗或电量造假的误解且只通过电池管理***的软件算法实现。

Description

一种电动汽车动力电池SOC的动态校准方法
技术领域
本发明属于锂电池校准技术领域，具体涉及一种电动汽车动力电池SOC的动态校准方法。
背景技术
随着新能源汽车的推广和普及，电驱动车辆越来越多地受到关注。由于锂离子电池拥有比能量高、重量轻、寿命长等特点，被广泛的应用于电动汽车。电池管理***需要时刻显示和报告准确的电池电量(SOC)，以便整车控制器准确的计算续航里程及控制电池能量的输出。
目前常用的SOC估算方法是采用安时积分法和卡尔曼算法，安时积分法为采用积分的方式，取某一时刻的电量SOC0作为初始电量，以时间作为变量，取某一小段时间t对SOC(t)作积分运算，估算t时刻后电池电量SOCt；卡尔曼算法为将电池视为一动态***，荷电状态视为***的一个内部状态，是对***的状态做出最小方差意义上的最优估计。
由于SOC估算方法存在累计误差，在实际应用中往往通过开路电压法进行静态校准修正。尽管通过开路电压法能够消除因安时积分法和卡尔曼算法造成的误差，但也正是因为这种静态校准方法导致电动车辆静置前后SOC的不一致，在充电过后SOC静态校准值会小于当前值，而放电过后SOC静态校准值会大于当前值，这种SOC的差异使客户主观认为电动车静置时也有较大的电量损耗或电量造假。
发明内容
本发明的目的在于：解决上述现有技术中的不足，提供一种电动汽车动力电池SOC的动态校准方法，根据整车运行过程中的耗电状态按比例将静态误差补偿至电池SOC中，达到动态校准电池SOC的目的，避免了因SOC静态校准导致的SOC跳变。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，它包括以下步骤：
步骤一：通过开路电压法求取并存储OCV-SOC表，预设车辆静置的门限时间；
步骤二：若车辆静置时间大于门限时间，获取车辆的当前单体电压，若车辆静置时间小于或等于门限时间则电池管理***无动作；
步骤三：电池管理***根据当前单体电压查OCV-SOC表得到需校准的SOC值，记录当前SOC值和查表得到的SOC值，计算两者之间的SOC偏差，记SOC偏差为SOCerr；
步骤四：若满足SOCerr＝0或SOC已校准完成，电池管理***不进行动态校准，否则电池管理***应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。
进一步的，上述的门限时间不低于1小时。
进一步的，上述步骤四还包括以下步骤：
步骤101：电池管理***获取当前母线电流和附电耗电电流；
步骤102：判断母线电流是否小于附电耗电电流，电池管理***仅在母线电流大于附电耗电电流时，应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。
进一步的，上述步骤四中带有动态校准的SOC算法的计算公式为：
其中，SOCt为t时刻的电池SOC，SOC0为t0时刻根据安时积分法或卡尔曼滤波实时计算得到的SOC，I为母线电流值，CI为电池的额定容量，k为比例系数，为静态偏差修正量，所述t0为车辆启动的初始时刻，所述t为当前时刻，所述比例系数k与母线电流值为线性关系，比例系数k根据实际车型进行标定。
进一步的，上述步骤四中，若充放电电流值小于整车附电耗电电流和/或静态偏差修正量大于或等于SOC偏差时，
进一步的，上述步骤四中带有动态校准的SOC算法具体为：
步骤201：进行电池充放电试验，得到电池的充放电效率，并通过最小二乘算法辨识得到电池的极化内阻、极化电容和欧姆内阻，然后根据经验选取***噪声和测量噪声值，根据开路电压与电池剩余电量的试验数据通过最小二乘法曲线拟合得到UOC和SOC的函数关系，求取
步骤202：通过扩展卡尔曼滤波算法计算k时刻的电池SOC，得到SOCk，计算公式为：
状态公式：
测量公式：
其中，k为当前时刻，k-1为当前时刻减去采用周期所代表的时刻，Up,k为k时刻的极化电压，Up,k-1为k-1时刻的极化电压，SOCk为k时刻的荷电状态，SOCk-1为k-1时刻的荷电状态，TS为采用周期，RP为极化内阻，CP为极化电容，Ik-1为k-1时刻的总电流，W1,k-1，W1,k-2为***噪声，CN为电池容量，UOC为开路电压，R0为极化电阻，Vk为测量噪声，I1，k为k时刻总电流，U1，k为k时刻负载电压，ηk为k时刻充放电效率；
根据状态公式和测量公式，得到卡尔曼滤波需要的矩阵：
其中，Ak为***矩阵，Bk控制输入矩阵，Ck测量矩阵；
将上述矩阵代入卡尔曼滤波方程，计算公式为：
Pk|k-1＝Ak-1Pk-1|k-1Ak-1 T+Qk-1
Pk|k＝(I-KkCk)Pk|k-1
其中，为估计状体预测值，为估计状态滤波值，Kk为增益矩阵，Pk|k为滤波误差协方差，Pk|k-1为预测误差协方差，I为单位阵，Qk-1，R为***噪声和测量噪声方差；
步骤203：将估计状态滤波值作为k时刻的SOC估计值SOCk值输出。由
于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明的SOC的动态校准方法在车辆静置时仅根据电池单体电压记录SOC偏差，不进行校准，在整车运行过程中按比例将静态误差补偿至电池SOC,避免了因SOC静态校准导致的SOC跳变，规避了客户对车辆静置时也产生较大电耗或电量造假的误解，只通过电池管理***的软件算法实现，无需增加硬件成本。
附图说明
图1为本发明的SOC动态校准流程示意图。
图2为本发明的整车放电静置前后的OCV-SOC曲线示意图。
图3为本发明的比例系数k与母线电流关系示意图。
图4为本发明的SOC动态校准曲线示意图。
图5为本发明的SOC静态校准曲线示意图。
具体实施方式
参照附图1-5，对本发明的实施方式做具体的说明。
一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，它包括以下步骤：
步骤一：通过开路电压法求取并存储OCV-SOC表，预设车辆静置的门限时间；
步骤二：若车辆静置时间大于门限时间，获取车辆的当前单体电压，若车辆静置时间小于或等于门限时间则电池管理***无动作；
步骤三：电池管理***根据当前单体电压查OCV-SOC表得到需校准的SOC值，记录当前SOC值和查表得到的SOC值，计算两者之间的SOC偏差，记SOC偏差为SOCerr；
步骤四：若满足SOCerr＝0或SOC已校准完成，电池管理***不进行动态校准，否则电池管理***应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。
进一步的，上述的门限时间不低于1小时。
进一步的，上述步骤四还包括以下步骤：
步骤101：电池管理***获取当前母线电流和附电耗电电流；
步骤102：判断母线电流是否小于附电耗电电流，电池管理***仅在母线电流大于附电耗电电流时，应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。
进一步的，上述步骤四中带有动态校准的SOC算法的计算公式为：
其中，SOCt为t时刻的电池SOC，SOC0为t0时刻根据安时积分法或卡尔曼滤波实时计算得到的SOC，I为母线电流值，CI为电池的额定容量，k为比例系数，为静态偏差修正量，所述t0为车辆启动的初始时刻，所述t为当前时刻，所述比例系数k与母线电流值为线性关系，比例系数k根据实际车型进行标定。
进一步的，上述步骤四中，若充放电电流值小于整车附电耗电电流和/或静态偏差修正量大于或等于SOC偏差时，
进一步的，上述步骤四中带有动态校准的SOC算法具体为：
步骤201：进行电池充放电试验，得到电池的充放电效率，并通过最小二乘算法辨识得到电池的极化内阻、极化电容和欧姆内阻，然后根据经验选取***噪声和测量噪声值，根据开路电压与电池剩余电量的试验数据通过最小二乘法曲线拟合得到UOC和SOC的函数关系，求取
步骤202：通过扩展卡尔曼滤波算法计算k时刻的电池SOC，得到SOCk，计算公式为：
状态公式：
测量公式：
其中，k为当前时刻，k-1为当前时刻减去采用周期所代表的时刻，Up,k为k时刻的极化电压，Up,k-1为k-1时刻的极化电压，SOCk为k时刻的荷电状态，SOCk-1为k-1时刻的荷电状态，TS为采用周期，RP为极化内阻，CP为极化电容，Ik-1为k-1时刻的总电流，W1,k-1，W1,k-2为***噪声，CN为电池容量，UOC为开路电压，R0为极化电阻，Vk为测量噪声，I1，k为k时刻总电流，U1，k为k时刻负载电压，ηk为k时刻充放电效率；
根据状态公式和测量公式，得到卡尔曼滤波需要的矩阵：
其中，Ak为***矩阵，Bk控制输入矩阵，Ck测量矩阵；
将上述矩阵代入卡尔曼滤波方程，计算公式为：
Pk|k-1＝Ak-1Pk-1|k-1Ak-1 T+Qk-1
Pk|k＝(I-KkCk)Pk|k-1
其中，为估计状体预测值，为估计状态滤波值，Kk为增益矩阵，Pk|k为滤波误差协方差，Pk|k-1为预测误差协方差，I为单位阵，Qk-1，R为***噪声和测量噪声方差；
步骤203：将估计状态滤波值作为k时刻的SOC估计值SOCk值输出。
在本实施例中，OCV-SOC开路电压曲线如图2所示，对电池SOC的校准步骤如下：
Step a：车辆静置前处于行车工况，静置时SOC为63％，此时单体电压为3785.1mV，车辆静置1小时后，电池管理***对SOC进行校准；
Step b：检测电池单体电压恢复到3846.7mV，查OCV_SOC开路电压曲线得此时对应的SOC为70％，记录SOC偏差SOCerr＝-7％；
Step c：由于SOCerr不为零，当车辆再次行车即母线电流大于附电耗电电流时，应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准，计算公式为：
本实施例中比例系数k与当前母线电流值的关系如图3所示，Step c的校准曲线如图4所示，对比静态校准的效果图图5，动态校准具有很好的连续性，而静态校准导致车辆静置后SOC有较大的跳跃，客户体验较差。

Claims (6)

1.一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：通过开路电压法求取并存储OCV-SOC表，预设车辆静置的门限时间；
步骤二：若车辆静置时间大于门限时间，获取车辆的当前单体电压，若车辆静置时间小于或等于门限时间则电池管理***无动作；
步骤三：电池管理***根据当前单体电压查OCV-SOC表得到需校准的SOC值，记录当前SOC值和查表得到的SOC值，计算两者之间的SOC偏差，记SOC偏差为SOCerr；
步骤四：若满足SOCerr＝0或SOC已校准完成，电池管理***不进行动态校准，否则电池管理***应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，其特征在于：所述的门限时间不低于1小时。
3.根据权利要求1所述的一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，其特征在于：所述步骤四还包括以下步骤：
步骤101：电池管理***获取当前母线电流和附电耗电电流；
步骤102：判断母线电流是否小于附电耗电电流，电池管理***仅在母线电流大于附电耗电电流时，应用带有动态校准的SOC算法对电池SOC进行动态校准。
4.根据权利要求3所述的一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，其特征在于：所述步骤四中带有动态校准的SOC算法的计算公式为：
其中，SOCt为t时刻的电池SOC，SOC0为t0时刻根据安时积分法或卡尔曼滤波实时计算得到的SOC，I为母线电流值，CI为电池的额定容量，k为比例系数，为静态偏差修正量，所述t0为车辆启动的初始时刻，所述t为当前时刻，所述比例系数k与母线电流值为线性关系，比例系数k根据实际车型进行标定。
5.根据权利要求4所述的一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，其特征在于：所述步骤四中，若充放电电流值小于整车附电耗电电流和/或静态偏差修正量大于或等于SOC偏差时，
6.根据权利要求1所述的一种电动汽车锂离子电池SOC的动态校准方法，其特征在于：所述步骤四中带有动态校准的SOC算法具体为：
步骤201：进行电池充放电试验，得到电池的充放电效率，并通过最小二乘算法辨识得到电池的极化内阻、极化电容和欧姆内阻，然后根据经验选取***噪声和测量噪声值，根据开路电压与电池剩余电量的试验数据通过最小二乘法曲线拟合得到UOC和SOC的函数关系，求取
步骤202：通过扩展卡尔曼滤波算法计算k时刻的电池SOC，得到SOCk，计算公式为：
状态公式：
测量公式：
其中，k为当前时刻，k-1为当前时刻减去采用周期所代表的时刻，Up,k为k时刻的极化电压，Up,k-1为k-1时刻的极化电压，SOCk为k时刻的荷电状态，SOCk-1为k-1时刻的荷电状态，TS为采用周期，RP为极化内阻，CP为极化电容，Ik-1为k-1时刻的总电流，W1,k-1，W2,k-1为k-1时刻***噪声，CN为电池容量，UOC为开路电压，R0为极化电阻，Vk为测量噪声，I1，k为k时刻总电流，U1，k为k时刻负载电压，ηk为k时刻充放电效率；
根据状态公式和测量公式，得到卡尔曼滤波需要的矩阵：
其中，Ak为***矩阵，Bk控制输入矩阵，Ck测量矩阵；
将上述矩阵代入卡尔曼滤波方程，计算公式为：
Pk|k-1＝Ak-1Pk-1|k-1Ak-1 T+Qk-1
Pk|k＝(I-KkCk)Pk|k-1
其中，为估计状体预测值，为估计状态滤波值，Kk为增益矩阵，Pk|k为滤波误差协方差，Pk|k-1为预测误差协方差，I为单位阵，Qk-1，R为***噪声和测量噪声方差；
步骤203：将估计状态滤波值作为k时刻的SOC估计值SOCk值输出。
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