CN115993539B - 基于实时温度的电池sop的预测方法和装置 - Google Patents
基于实时温度的电池sop的预测方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115993539B CN115993539B CN202310280155.4A CN202310280155A CN115993539B CN 115993539 B CN115993539 B CN 115993539B CN 202310280155 A CN202310280155 A CN 202310280155A CN 115993539 B CN115993539 B CN 115993539B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- battery
- internal resistance
- current
- maximum
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 14
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 42
- 230000002459 sustained effect Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 239000000047 product Substances 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于实时温度的电池SOP的预测方法和装置,根据电池所在的温度区间,实施相应的电池SOP的预测方案,从而预测出对应当前情形下的最大电流或最大功率。并且,在进行电池SOP预测的过程中,对于连续放电下的最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压和过热两方面的影响,而对于瞬时最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压的影响。根据本申请的电池SOP的预测方案,可以为电池所在终端产品的运行提供非常重要的参数。
Description
技术领域
本申请涉及电池管理技术领域,尤其涉及一种基于实时温度的电池SOP的预测方法和装置。
背景技术
锂电池处于低温区间时,内阻增加,如果电流或者功率过大,会导致很容易触发截止电压,而导致忽然关机;在高温时候,如果电流或者功率过大,也会容易达到过温保护点,导致关机保护。所以锂电池在高温和低温工作时候,需要设定一个最大的工作电流或者功率,当***EC读到这个最大电流或者功率时候,会主要限制***的功耗(通过CPU和GPU限载的方式),保证电池的正常工作和数据安全。
最大功率状态(SOP,State of Power)预测是电池管理***(Battery ManagementSystem, BMS)基础功能之一。电池SOP预测对于电池所在终端产品(例如,笔记本、电动车)的运行提供非常重要的参数。
发明内容
本申请旨在提供一种基于实时温度的电池SOP的预测方案,SOP预测主要分为持续SOP预测和瞬间SOP预测,其中,持续SOP表征连续放电(一般大于1分钟)下的最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压和过热两方面的影响,而瞬时SOP表征短时间内(一般小于10秒)最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压的影响。
根据本申请的第一个方面,提供一种基于实时温度的电池SOP的预测方法,其特征在于,包括:
响应于电池的电芯温度处于低温区间,根据当前开路电压、当前内阻和截止电压计算低温最大瞬间电流;
根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升;
通过所述温升获得所述第一设定持续时间后的预计温度;
根据所述预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD确定第二预计内阻;以及
根据所述第一设定持续时间后的开路电压、所述电池的截止电压和所述第二预计内阻确定所述电池的低温区间最大持续功率。
根据本申请的第二个方面,提供一种基于实时温度的电池SOP的预测装置,其特征在于,包括:
计算模块,用于响应于电池的电芯温度处于低温区间,根据当前开路电压、当前内阻和截止电压计算低温最大瞬间电流;
第一获得模块,用于根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升;
第二获得模块,用于通过所述温升获得所述第一设定持续时间后的预计温度;
第一确定模块,用于根据所述预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD确定第二预计内阻;以及
第二确定模块,用于根据所述第一设定持续时间后的开路电压、所述电池的截止电压和所述第二预计内阻确定所述电池的低温区间最大持续功率。
根据本申请的第三个方面,提供一种芯片,其特征在于,所述芯片包括处理器,所述处理器用于执行如第一个方面所述的预测方法;或者,
所述芯片包括如第二个方面所述的预测装置。
根据本申请的第四个方面,提供一种电池管理***,用于执行如第一个方面所述的预测方法。
根据本申请的第五个方面,提供一种电子设备,包括:
处理器;以及
存储器,存储有计算机指令,当所述计算机指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行第一个方面所述的方法。根据本申请的第六个方面,提供一种非瞬时性计算机存储介质,存储有计算机程序,当所述计算机程序被多个处理器执行时,使得所述处理器执行第一个方面所述的方法。
根据本申请提供的基于实时温度的电池SOP的预测方法和装置,根据电池所在的温度区间,实施相应的电池SOP的预测方案,从而预测出对应当前情形下的最大电流或最大功率。并且,在进行电池SOP预测的过程中,对于连续放电下的最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压和过热两方面的影响,而对于瞬时最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压的影响。根据本申请的电池SOP的预测方案,可以为电池所在终端产品的运行提供非常重要的参数。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图,而并不超出本申请要求保护的范围。
图1是根据本申请实施例的低温区间电池最大持续功率的预测方法的流程图。
图2是根据本申请实施例的低温区间电池最大瞬间功率的预测方法的流程图。
图3是根据本申请实施例的高温区间电池最大持续功率的预测方法的流程图。
图4是根据本申请实施例的高温区间电池最大瞬间功率的预测方法的流程图。
图5是根据本申请实施例的低温区间电池最大持续功率的预测装置的示意图。
图6是根据本申请实施例的低温区间电池最大瞬间功率的预测装置的示意图。
图7是根据本申请实施例的高温区间电池最大持续功率的预测装置的示意图。
图8是根据本申请实施例的高温区间电池最大瞬间功率的预测装置的示意图。
图9是本申请提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
电池(尤其是锂电池)在低温情况下,内阻增加,如果电流或者功率过大,会导致很容易触发截止电压,而导致忽然关机;在高温情况下,如果电流或者功率过大,也会容易达到过温保护点,导致关机。从而,区分电池处于高温和低温环境对预测电池的正常工作非常重要。在本申请的方案中,首先对电池电芯表面的温度进行划分,分为低温区间、高温区间和理想温度区间,其次,对电池电芯表面的温度进行实时监测,判断电芯当前处于的温度区间,对于不同的温度区间,采用不同的SOP预测策略。对于高温区间和低温区间的划分,可以根据经验或实际需要进行,根据一些具体实施例,将高温区间定义为大于40℃的区间,将低温区间定义为小于等于15℃的区间,而理想温度区间介于二者之间。本领域技术人员可以理解的是,温度区间的划分不限于上述实施例,可以将高温区间和低温区间定义为其他范围,这些都属于本申请的范围。
根据本申请的一个方面,提供一种基于实时温度的电池SOP的预测方法,如图1至图4所示。图1是根据本申请实施例的低温区间电池最大持续功率的预测方法的流程图。
低温区间电池最大持续功率的预测方法,具体来说,首先计算一个低温最大瞬间电流,接下来,需要计算该最大瞬间电流会导致的持续温升,再设定持续时间后,如1min或者2min能导致多大的温升。根据起始温度和温升能够预计设定持续时间后的开路电压和内阻,从而确定低温区间最大持续电流和最大持续功率。这样,如图1所示,该方法包括如下步骤。
步骤S101,响应于电池的电芯温度处于低温区间,根据当前开路电压、当前内阻和截止电压计算低温最大瞬间电流。
在一个具体实施例中,可以根据如下公式计算低温最大瞬间电流I低温瞬间max:I低温瞬间max<=(OCV-EDV)/R
其中,OCV表示当前开路电压,EDV表示截止电压,R表示当前内阻,OCV和R根据电池当前的DOD(Depth of Discharge,放电深度)和电芯表面温度查表获得。
步骤S102,根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升。
第一设定持续时间是根据实际需要进行设置的,例如一分钟、两分钟等。根据一些具体实施例,可以根据如下的温升模型来计算温升Delta T:
Delta T =K*exp(-t/τ)+I^2*R(DOD,T0)*Ftr (1)
其中,T0表示起始温度或环境温度,K、τ和Ftr为常数,t表示时间,在本实施例中表示第一设定持续时间,I= I低温瞬间max,R表示内阻,为DOD和温度的函数。在一些实施例中,第一设定持续时间可以根据需要进行设定,例如1分钟、2分钟等,本申请对此不做任何限定。在本实施例中,DOD为第一设定持续时间后的预计DOD预计,其过程为:
DOD预计=DOD0+ Delta DOD
Delta DOD=It/Qmax
DOD0表示第一设定持续时间开始时对应的DOD,在本实施例中,I= I低温瞬间max,t表示第一设定持续时间,Qmax(Max Chemical Capacity)表示电池的最大化学容量。通过第一设定持续时间后的预计DOD预计,根据内阻R与DOD以及温度的关系,可以通过例如查表获得第一设定持续时间后的预计内阻,即第一预计内阻。
这样就能计算第一设定持续时间后温升。然而,由于上述计算温升Delta T使用的内阻R是起始温度T0时候及实时DOD下的R,需要对内阻R进行一次修正,得到R’(DOD ,Delta T+T0),再将R’代入上述温升公式,得到了新的温升Delta T’,将Delta T’作为第一设定持续时间后的温升。
通过上述描述,可以将步骤S102具体为四个子步骤:
子步骤S1021,根据所述低温最大瞬间电流和起始温度下对应的第三预计内阻获得第一温升;
子步骤S1022,根据所述第一温升和所述起始温度获得所述第一设定持续时间后第一预计温度;
子步骤S1023,获得所述第一预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD对应的第四预计内阻;以及
子步骤S1024,根据所述低温最大瞬间电流和所述第四预计内阻获得所述温升。
在获得第一设定持续时间后最终的温升后,可以根据温升获得第一设定持续时间后的预计温度。这样,图1所示的方法还包括:
步骤S103,通过所述温升获得所述第一设定持续时间后的预计温度。
在一个具体实施例中,可以通过如下等式表示预计温度:
T预计=T0+ Delta T’
步骤S104,根据所述预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD确定第二预计内阻。
在一个具体实施例中,在获得预计温度T预计和第一设定持续时间后的DOD,可以通过查表获得预计内阻,该内阻为第一设定持续时间后预计的电池内阻。
步骤S105,根据所述第一设定持续时间后的开路电压、所述电池的截止电压和所述第二预计内阻确定所述电池的低温区间最大持续功率。
根据一个具体实施例,截止电压的影响,利用OCV(DOD预计,T预计)-I*R(DOD预计,T预计)>=EDV,其中EDV表示截至电压,I<=(OCV(DOD预计,T预计)-EDV)/R(DOD预计,T预计),这样就得到的低温区间最大持续电流I低温区间持续max。而低温区间按最大持续功率:
P低温区间持续max=I低温区间持续max*U=(OCV(DOD预计,T预计)-EDV)/R(DOD预计,T预计)*(OCV-I*R),U表示实时电压,为OCV-I*R,在I= I低温区间持续max的情况下,OCV-I*R=EDV,那么,P低温区间持续max=((OCV(DOD预计,T预计)-EDV)*EDV)/R(DOD预计,T预计)。这样,就获得低温区间最大持续电流和功率。
以上实施例描述了低温区间对电池的最大持续功率的预测过程。在低温区间,除了需要预测最大持续功率,还需要预测最大瞬间功率。图2是根据本申请实施例的低温区间电池最大瞬间功率的预测方法的流程图。预测低温区间电池最大瞬间功率主要考虑截止电压的影响。如图2所示,该方法包括如下步骤。
步骤S201,响应于所述电芯温度处于所述低温区间,根据当前实测的电芯表面温度获得该温度下的第一内阻。
根据一些实施例,实时测试电芯表面温度,确定电芯目前处于低温区间,根据当前实测的电芯表面温度,基于温度与内阻之间的关系,计算该温度下的内阻,即第一内阻。在一些实施例中,温度与内阻之间的关系可以通过下面的等式进行表示:
R=R0*exp(B*Delta T) (2)
其中,B为常数,Delta T=T-T0,T表示当前测量的电芯温度,T0表示起始温度,R0表示起始温度对应的内阻,这样就获得了当前实测的电芯表面温度下的内阻。
通过上述公式(2)描述的温度与内阻之间的关系获得当前实测的电芯表面温度下的内阻,本领域技术人员可以理解的是,还可以通过其他描述的温度与内阻之间的关系等式或公式,获得当前实测的电芯表面温度下的内阻,这些都属于本申请记载的范围。
步骤S202,根据所述当前开路电压、所述第一内阻和所述截止电压确定第一最大瞬间电流,以确定低温区间最大瞬间功率。
根据一些实施例,考虑到截止电压的影响,根据等式OCV-IR>=EDV,得到第一最大瞬间电流。然后,根据实测电压,就得到低温区间最大瞬间功率。
根据一些实施例,由于内阻还和电流存在关系,并且根据步骤S201计算的内阻存在计算不准的情况,因此需要对内阻进行修正。这样,图2所示的方法还包括如下步骤:
步骤S203,根据所述当前开路电压、所述实时电压和所述第一最大瞬间电流确定第二内阻。
根据一些实施例,基于实时DOD和温度,利用OCV-U=IR’,其中,OCV为开路电压,U为实时电压,将电流I取为上述第一最大瞬间电流,就得到修正后的内阻R’,即第二内阻。
步骤S204,据所述当前开路电压、所述第二内阻和所述截止电压确定第二最大瞬间电流。
根据一些实施例,再将R’代入OCV-IR’ >=EDV,其中,EDV为截至电压,就得到第二最大瞬间电流。
步骤S205,将所述第一最大瞬间电流和所述第二最大瞬间电流中的最小者确定为低温区间最大瞬间电流;
步骤S206,根据所述低温区间最大瞬间电流和所述实时电压确定所述低温区间最大瞬间功率。
根据一些实施例,将第一最大瞬间电流和第二最大瞬间电流进行比较,将二者中的最小者确定为低温区间最大瞬间电流。在确定最小者低温区间最大瞬间电流后,再根据实时电压,就能确定低温区间最大瞬间功率,从而实现对低温区间电池最大瞬间功率的预测。
以上实施例描述了电芯处于低温区间最大持续功率和最大瞬间功率的预测过程,在电芯处于高温区间,也需要对高温区间最大持续功率和最大瞬间功率进行预测。图3是根据本申请实施例的高温区间电池最大持续功率的预测方法的流程图。如图3所示,该方法包括如下步骤。
步骤S301,响应于所述电芯温度处于高温区间,获得所述电池电芯当前温度与预设的保护温度的温差。
在高温区间,主要考虑过热的影响,从而电芯的温度不能超过预设的保护温度。在测量获得电芯当前温度后,计算与预设的保护温度的温差。其中,预设的保护温度可以根据实际需要进行设定,例如65℃或70℃等。
步骤S302,根据所述温差、第三内阻和第二设定持续时间获得高温区间最大持续电流。
根据一些实施例,按照公式(1)所示的温升模型,计算高温区间最大持续电流,在本实施例中,公式(1)中的t表示第二设定持续时间,I= I高温区间持续max,R表示内阻,可以是实测的内阻,也可以为DOD和温度的函数。在一些实施例中,第二设定持续时间可以根据需要进行设定,例如1分钟、2分钟等,本申请对此不做任何限定。
步骤S303,根据所述第二设定持续时间后的预计开路电压、所述第二设定持续时间后的预计内阻和所述高温区间最大持续电流获得所述第二设定持续时间后的预计电压。
步骤S304,根据所述高温区间最大持续电流和所述预计电压确定高温区间最大持续功率。
根据一些实施例,可以依据U=OCV预计-IR预计来计算预计电压U。其中,I= I高温区间持续max,OCV预计表示第二设定持续时间后的预计开路电压,R预计表示第二设定持续时间后的预计内阻,都是DOD和温度的函数,其中,DOD为第二设定持续时间后的预计DOD。在高温情况下,温度对OCV和内阻的影响非常小,几乎可以忽略不计,可以近似认为OCV和内阻只与DOD有关。通过OCV、内阻与DOD的关系通过查表获得OCV预计和R预计,这样,就能计算出第二设定持续时间后的预计电压。
在获得高温区间最大持续电流和预计电压后,就能确定高温区间最大持续功率,从而实现对高温区间电池最大持续功率的预测。图4是根据本申请实施例的高温区间电池最大瞬间功率的预测方法的流程图。
在高温区间,除了需要预测最大持续功率,还需要计算最大瞬间功率。高温下,瞬间最大电流一般是基于硬件来设定的,短时间(例如10秒)内一般不会产生很大的焦耳热,这个数值可以基于硬件来设定。然后获得电池的实时电压,实时电压在短时间(例如10秒)内的变化很小。这样,在获得电池的实时电压后,就能确定高温区间最大瞬间功率。
这样,图4所示的预测方法包括如下步骤:
步骤S401,响应于所述电芯温度处于高温区间,获得所述电池的实时电压;以及
步骤S402,根据预设的高温区间最大瞬间电流和所述实时电压确定高温区间最大瞬间功率。
以上描述了电池电芯在低温区间和高温区间SOP的预测过程,对于电池电芯处于低温和高温之间的理想温度区间,通常认为不会受到过热和截止电压的影响,电池的最大瞬间功率和最大持续功率是设定的,从而,将电池的最大瞬间功率和最大持续功率分别设置为预设值即可。这样,本申请的预测方法还包括:响应于所述电芯温度处于理想温度区间,将所述电池的最大瞬间功率和最大持续功率分别设置为预设值。
这样,在电池工作的过程中,实时监测电芯表面的温度,根据温度处于低温区间、高温区间还是理想温度区间,采用不同的SOP预测策略,从而保障电池工作正常,并为终端产品的运行提供重要的参数。
根据本申请提供的基于实时温度的电池SOP的预测方法,根据电池所在的温度区间,实施相应的电池SOP的预测方案,从而预测出对应当前情形下的最大电流或最大功率。并且,在进行电池SOP预测的过程中,对于连续放电下的最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压和过热两方面的影响,而对于瞬时最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压的影响。根据本申请的电池SOP的预测方案,可以为电池所在终端产品的运行提供非常重要的参数。
根据本申请的另一个方面,提供一种基于实时温度的电池SOP的预测装置,如图5至图8所示。图5是根据本申请实施例的低温区间电池最大持续功率的预测装置的示意图。如图5所示,该装置包括如下模块。
计算模块501,用于响应于电池的电芯温度处于低温区间,根据当前开路电压、当前内阻和截止电压计算低温最大瞬间电流。
在一个具体实施例中,可以根据如下公式计算低温最大瞬间电流I低温瞬间max:
I低温瞬间max<=(OCV-EDV)/R
其中,OCV表示当前开路电压,EDV表示截止电压,R表示当前内阻,OCV和R根据电池当前的DOD(Depth of Discharge,放电深度)和电芯表面温度查表获得。
第一获得模块502,用于根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升。
第一设定持续时间是根据实际需要进行设置的,例如一分钟、两分钟等。根据一些具体实施例,可以根据公式(1)所示的温升模型来计算温升Delta T。在公式(1)中,T0表示起始温度或环境温度,K、τ和Ftr为常数,t表示时间,在本实施例中表示第一设定持续时间,I= I低温瞬间max,R表示内阻,为DOD和温度的函数。在一些实施例中,第一设定持续时间可以根据需要进行设定,例如1分钟、2分钟等,本申请对此不做任何限定。在本实施例中,DOD为第一设定持续时间后的预计DOD预计,其过程为:
DOD预计=DOD0+ Delta DOD
Delta DOD=It/Qmax
DOD0表示第一设定持续时间开始时对应的DOD,在本实施例中,I= I低温瞬间max,t表示第一设定持续时间,Qmax表示电池的最大化学容量。通过第一设定持续时间后的预计DOD预计,根据内阻R与DOD以及温度的关系,可以通过例如查表获得第一设定持续时间后的预计内阻,即第一预计内阻。
这样就能计算第一设定持续时间后温升。然而,由于上述计算温升Delta T使用的内阻R是起始温度T0时候及实时DOD下的R,需要对内阻R进行一次修正,得到R’(DOD ,Delta T+T0),再将R’代入上述温升公式,得到了新的温升Delta T’,将Delta T’作为第一设定持续时间后的温升。
通过上述描述,可以将第一获得模块502具体包括四个单元:
第一获得单元5021,用于根据所述低温最大瞬间电流和起始温度下对应的第三预计内阻获得第一温升;
第二获得单元5022,用于根据所述第一温升和所述起始温度获得所述第一设定持续时间后第一预计温度;
第三获得单元5023,用于获得所述第一预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD对应的第四预计内阻;以及
第四获得单元5024,用于根据所述低温最大瞬间电流和所述第四预计内阻获得所述温升。
在获得第一设定持续时间后最终的温升后,可以根据温升获得第一设定持续时间后的预计温度。这样,图5所示的装置还包括:
第二获得模块503,用于通过所述温升获得所述第一设定持续时间后的预计温度。
在一个具体实施例中,可以通过如下等式表示预计温度:
T预计=T0+ Delta T’
第一确定模块504,用于根据所述预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD确定第二预计内阻。
在一个具体实施例中,在获得预计温度T预计和第一设定持续时间后的DOD,可以通过查表获得预计内阻,该内阻为第一设定持续时间后预计的电池内阻。
第二确定模块505,用于根据所述第一设定持续时间后的开路电压、所述电池的截止电压和所述第二预计内阻确定所述电池的低温区间最大持续功率。
根据一个具体实施例,截止电压的影响,利用OCV(DOD预计,T预计)-I*R(DOD预计,T预计)>=EDV,其中EDV表示截至电压,I<=(OCV(DOD预计,T预计)-EDV)/R(DOD预计,T预计),这样就得到的低温区间最大持续电流I低温区间持续max。而低温区间按最大持续功率:
P低温区间持续max=I低温区间持续max*U=(OCV(DOD预计,T预计)-EDV)/R(DOD预计,T预计)*(OCV-I*R),U表示实时电压,为OCV-I*R,在I= I低温区间持续max的情况下,OCV-I*R=EDV,那么,P低温区间持续max=((OCV(DOD预计,T预计)-EDV)*EDV)/R(DOD预计,T预计)。这样,就获得低温区间最大持续电流和功率。
以上实施例描述了低温区间对电池的最大持续功率的预测过程。在低温区间,除了需要预测最大持续功率,还需要预测最大瞬间功率。图6是根据本申请实施例的低温区间电池最大瞬间功率的预测装置的示意图。预测低温区间电池最大瞬间功率主要考虑截止电压的影响。如图6所示,该装置包括如下模块。
第三获得模块601,用于响应于所述电芯温度处于所述低温区间,根据当前实测的电芯表面温度获得该温度下的第一内阻。
根据一些实施例,实时测试电芯表面温度,确定电芯目前处于低温区间,根据当前实测的电芯表面温度,基于温度与内阻之间的关系,计算该温度下的内阻,即第一内阻。在一些实施例中,根据公式(2)表示温度与内阻之间的关系。在公式(2)中,B为常数,Delta T=T-T0,T表示当前测量的电芯温度,T0表示起始温度,R0表示起始温度对应的内阻,这样就获得了当前实测的电芯表面温度下的内阻。
通过上述公式(2)描述的温度与内阻之间的关系获得当前实测的电芯表面温度下的内阻,本领域技术人员可以理解的是,还可以通过其他描述的温度与内阻之间的关系等式或公式,获得当前实测的电芯表面温度下的内阻,这些都属于本申请记载的范围。
第三确定模块602,用于根据所述当前开路电压、所述第一内阻和所述截止电压确定第一最大瞬间电流,以确定低温区间最大瞬间功率。
根据一些实施例,考虑到截止电压的影响,根据等式OCV-IR>=EDV,得到第一最大瞬间电流。然后,根据实测电压,就得到低温区间最大瞬间功率。
根据一些实施例,由于内阻还和电流存在关系,并且根据第三获得模块601计算的内阻存在计算不准的情况,因此需要对内阻进行修正。这样,图6所示的装置还包括如下模块:
第四确定模块603,用于根据所述当前开路电压、所述实时电压和所述第一最大瞬间电流确定第二内阻。
根据一些实施例,基于实时DOD和温度,利用OCV-U=IR’,其中,OCV为开路电压,U为实时电压,将电流I取为上述第一最大瞬间电流,就得到修正后的内阻R’,即第二内阻。
第五确定模块604,用于据所述当前开路电压、所述第二内阻和所述截止电压确定第二最大瞬间电流。
根据一些实施例,再将R’代入OCV-IR’ >=EDV,其中,EDV为截至电压,就得到第二最大瞬间电流。
第六确定模块605,用于将所述第一最大瞬间电流和所述第二最大瞬间电流中的最小者确定为低温区间最大瞬间电流;
第七确定模块606,用于根据所述低温区间最大瞬间电流和所述实时电压确定所述低温区间最大瞬间功率。
根据一些实施例,将第一最大瞬间电流和第二最大瞬间电流进行比较,将二者中的最小者确定为低温区间最大瞬间电流。在确定最小者低温区间最大瞬间电流后,再根据实时电压,就能确定低温区间最大瞬间功率,从而实现对低温区间电池最大瞬间功率的预测。
以上实施例描述了电芯处于低温区间最大持续功率和最大瞬间功率的预测过程,在电芯处于高温区间,也需要对高温区间最大持续功率和最大瞬间功率进行预测。图7是根据本申请实施例的高温区间电池最大持续功率的预测装置的示意图。如图7所示,该装置包括如下模块。
第四获得模块701,用于响应于所述电芯温度处于高温区间,获得所述电池电芯当前温度与预设的保护温度的温差。
在高温区间,主要考虑过热的影响,从而电芯的温度不能超过预设的保护温度。在测量获得电芯当前温度后,计算与预设的保护温度的温差。其中,预设的保护温度可以根据实际需要进行设定,例如65℃或70℃等。
第五获得模块702,用于根据所述温差、第三内阻和第二设定持续时间获得高温区间最大持续电流。
根据一些实施例,按照公式(1)所示的温升模型,计算高温区间最大持续电流,在本实施例中,公式(1)中的t表示第二设定持续时间,I= I高温区间持续max,R表示内阻,可以是实测的内阻,也可以为DOD和温度的函数。在一些实施例中,第二设定持续时间可以根据需要进行设定,例如1分钟、2分钟等,本申请对此不做任何限定。
第六获得模块703,用于根据所述第二设定持续时间后的预计开路电压、所述第二设定持续时间后的预计内阻和所述高温区间最大持续电流获得所述第二设定持续时间后的预计电压。
第八确定模块704,用于根据所述高温区间最大持续电流和所述预计电压确定高温区间最大持续功率。
根据一些实施例,可以依据U=OCV预计-IR预计来计算预计电压U。其中,I= I高温区间持续max,OCV预计表示第二设定持续时间后的预计开路电压,R预计表示第二设定持续时间后的预计内阻,都是DOD和温度的函数,其中,DOD为第二设定持续时间后的预计DOD。在高温情况下,温度对OCV和内阻的影响非常小,几乎可以忽略不计,可以近似认为OCV和内阻只与DOD有关。通过OCV、内阻与DOD的关系通过查表获得OCV预计和R预计,这样,就能计算出第二设定持续时间后的预计电压。
在获得高温区间最大持续电流和预计电压后,就能确定高温区间最大持续功率,从而实现对高温区间电池最大持续功率的预测。图8是根据本申请实施例的高温区间电池最大瞬间功率的预测装置的示意图。
在高温区间,除了需要预测最大持续功率,还需要计算最大瞬间功率。高温下,瞬间最大电流一般是基于硬件来设定的,短时间(例如10秒)内一般不会产生很大的焦耳热,这个数值可以基于硬件来设定。然后获得电池的实时电压,实时电压在短时间(例如10秒)内的变化很小。这样,在获得电池的实时电压后,就能确定高温区间最大瞬间功率。
这样,图8所示的预测装置包括如下模块:
第七获得模块801,用于响应于所述电芯温度处于高温区间,获得所述电池的实时电压;以及
第九确定模块802,用于根据预设的高温区间最大瞬间电流和所述实时电压确定高温区间最大瞬间功率。
以上描述了电池电芯在低温区间和高温区间SOP的预测过程,对于电池电芯处于低温和高温之间的理想温度区间,通常认为不会受到过热和截止电压的影响,电池的最大瞬间功率和最大持续功率是设定的,从而,将电池的最大瞬间功率和最大持续功率分别设置为预设值即可。这样,本申请的预测装置还包括:设置模块,用于响应于所述电芯温度处于理想温度区间,将所述电池的最大瞬间功率和最大持续功率分别设置为预设值。
这样,在电池工作的过程中,实时监测电芯表面的温度,根据温度处于低温区间、高温区间还是理想温度区间,采用不同的SOP预测策略,从而保障电池工作正常,并为终端产品的运行提供重要的参数。
根据本申请提供的基于实时温度的电池SOP的预测装置,根据电池所在的温度区间,实施相应的电池SOP的预测方案,从而预测出对应当前情形下的最大电流或最大功率。并且,在进行电池SOP预测的过程中,对于连续放电下的最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压和过热两方面的影响,而对于瞬时最大电流或者最大功率,主要考虑放电截止电压的影响。根据本申请的电池SOP的预测方案,可以为电池所在终端产品的运行提供非常重要的参数。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于可选 实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
参阅图9,图9提供一种电子设备,包括处理器以及存储器。存储器存储有计算机指令,当计算机指令被处理器执行时,使得处理器执行所述计算机指令从而实现如图1至图4所示的方法以及细化方案。
应该理解,上述的装置实施例仅是示意性的,本发明披露的装置还可通过其它的方式实现。例如,上述实施例中所述单元/模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。例如,多个单元、模块或组件可以结合,或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略或不执行。
另外,若无特别说明,在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个单元/模块中,也可以是各个单元/模块单独物理存在,也可以两个以上单元/模块集成在一起。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元/模块如果以硬件的形式实现时,该硬件可以是数字电路,模拟电路等等。硬件结构的物理实现包括但不局限于晶体管,忆阻器等等。若无特别说明,所述处理器或芯片可以是任何适当的硬件处理器,比如CPU、GPU、FPGA、DSP和ASIC等等。若无特别说明,所述片上缓存、片外内存、存储器可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质,比如,阻变式存储器RRAM(Resistive Random Access Memory)、动态随机存取存储器DRAM(Dynamic Random Access Memory)、静态随机存取存储器SRAM(Static Random-AccessMemory)、增强动态随机存取存储器EDRAM(Enhanced Dynamic Random Access Memory)、高带宽内存HBM(High-Bandwidth Memory)、混合存储立方 HMC(Hybrid Memory Cube)等等。
所述集成的单元/模块如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机电子设备(可为个人计算机、服务器或者网络电子设备等)执行本披露各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供一种芯片。在一些实施例中,该芯片包括处理器,所述处理器用于执行如图1至图4所示的方法以及细化方案。在另一些实施例中,该芯片包括如图5至图8所示的预测装置。
本申请实施例还提供一种电池管理***,用于执行如图1至图4所示的方法以及细化方案。
本申请实施例还提供一种非瞬时性计算机存储介质,存储有计算机程序,当所述计算机程序被多个处理器执行时,使得所述处理器执行如图1至图4所示的方法以及细化方案。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明仅用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。同时,本领域技术人员依据本申请的思想,基于本申请的具体实施方式及应用范围上做出的改变或变形之处,都属于本申请保护的范围。综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (11)
1.一种基于实时温度的电池SOP的预测方法,其特征在于,包括:
响应于电池的电芯温度处于低温区间,根据当前开路电压、当前内阻和截止电压计算低温最大瞬间电流;
根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升;
通过所述温升获得所述第一设定持续时间后的预计温度;
根据所述预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD确定第二预计内阻;以及
根据所述第一设定持续时间后的开路电压、所述电池的截止电压和所述第二预计内阻确定所述电池的低温区间最大持续功率;
其中,所述根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升包括:
根据所述低温最大瞬间电流和起始温度下对应的第三预计内阻获得第一温升;
根据所述第一温升和所述起始温度获得所述第一设定持续时间后的第一预计温度;
获得所述第一预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD对应的第四预计内阻;以及
根据所述低温最大瞬间电流和所述第四预计内阻获得所述温升。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
响应于所述电芯温度处于所述低温区间,根据当前实测的电芯表面温度获得该温度下的第一内阻;以及
根据所述当前开路电压、所述第一内阻和所述截止电压确定第一最大瞬间电流,以确定低温区间最大瞬间功率。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述当前开路电压、实时电压和所述第一最大瞬间电流确定第二内阻;
根据所述当前开路电压、所述第二内阻和所述截止电压确定第二最大瞬间电流;
将所述第一最大瞬间电流和所述第二最大瞬间电流中的最小者确定为低温区间最大瞬间电流;以及
根据所述低温区间最大瞬间电流和所述实时电压确定所述低温区间最大瞬间功率。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
响应于所述电芯温度处于高温区间,获得所述电池电芯当前温度与预设的保护温度的温差;
根据所述温差、第三内阻和第二设定持续时间获得高温区间最大持续电流;
根据所述第二设定持续时间后的预计开路电压、所述第二设定持续时间后的预计内阻和所述高温区间最大持续电流获得所述第二设定持续时间后的预计电压;以及
根据所述高温区间最大持续电流和所述预计电压确定高温区间最大持续功率。
5.如权利要求1所述的方法,还包括:
响应于所述电芯温度处于高温区间,获得所述电池的实时电压;以及
根据预设的高温区间最大瞬间电流和所述实时电压确定高温区间最大瞬间功率。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
响应于所述电芯温度处于理想温度区间,将所述电池的最大瞬间功率和最大持续功率分别设置为预设值。
7.一种基于实时温度的电池SOP的预测装置,其特征在于,包括:
计算模块,用于响应于电池的电芯温度处于低温区间,根据当前开路电压、当前内阻和截止电压计算低温最大瞬间电流;
第一获得模块,用于根据所述低温最大瞬间电流和第一设定持续时间后的第一预计内阻获得温升;
第二获得模块,用于通过所述温升获得所述第一设定持续时间后的预计温度;
第一确定模块,用于根据所述预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD确定第二预计内阻;以及
第二确定模块,用于根据所述第一设定持续时间后的开路电压、所述电池的截止电压和所述第二预计内阻确定所述电池的低温区间最大持续功率;
其中,所述第一获得模块包括:
第一获得单元,用于根据所述低温最大瞬间电流和起始温度下对应的第三预计内阻获得第一温升;
第二获得单元,用于根据所述第一温升和所述起始温度获得所述第一设定持续时间后第一预计温度;
第三获得单元,用于获得所述第一预计温度和所述第一设定持续时间后的DOD对应的第四预计内阻;以及
第四获得单元,用于根据所述低温最大瞬间电流和所述第四预计内阻获得所述温升。
8.一种芯片,其特征在于,所述芯片包括处理器,所述处理器用于执行如权利要求1至6任一项所述的预测方法;或者,
所述芯片包括如权利要求7所述的预测装置。
9.一种电池管理***,其特征在于,用于执行如权利要求1至6任一项所述的预测方法。
10.一种电子设备,其特征在于,至少包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
11.一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存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310280155.4A CN115993539B (zh) | 2023-03-22 | 2023-03-22 | 基于实时温度的电池sop的预测方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310280155.4A CN115993539B (zh) | 2023-03-22 | 2023-03-22 | 基于实时温度的电池sop的预测方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115993539A CN115993539A (zh) | 2023-04-21 |
CN115993539B true CN115993539B (zh) | 2023-06-06 |
Family
ID=85992340
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310280155.4A Active CN115993539B (zh) | 2023-03-22 | 2023-03-22 | 基于实时温度的电池sop的预测方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115993539B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116184235B (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-18 | 国民技术股份有限公司 | 电池自放电性能的检测方法和装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110501655A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-11-26 | 联想(北京)有限公司 | 控制电池工作的方法、电池参数获取方法、设备及介质 |
CN113325327A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-31 | 上海工程技术大学 | 基于内阻测试的动力电池瞬态产热率的测算方法 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9594123B2 (en) * | 2013-06-13 | 2017-03-14 | Fca Us Llc | Techniques for estimating battery pack parameters |
CN103675707B (zh) * | 2013-12-13 | 2016-01-20 | 国家电网公司 | 锂离子电池峰值功率在线评估方法 |
US9321368B2 (en) * | 2014-08-19 | 2016-04-26 | Fca Us Llc | Multi-step model predictive iterative techniques for battery system peak power estimation |
US10564222B2 (en) * | 2017-07-20 | 2020-02-18 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Methods and systems for battery state of power prediction |
CN108226804A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-06-29 | 杭州六创电动汽车科技有限公司 | 一种电动汽车锂电池sop估算方法 |
CN112946478B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-03-14 | 北京车和家信息技术有限公司 | 电池的实时可用功率的确定方法及相关设备 |
CN112485673B (zh) * | 2020-11-19 | 2022-04-08 | 哈尔滨工业大学(威海) | 一种基于动态多安全约束的电池充放电峰值功率预测方法 |
CN113748438B (zh) * | 2020-12-02 | 2023-09-05 | 宁德新能源科技有限公司 | 电量预测方法和设备 |
CN113109716B (zh) * | 2021-04-06 | 2022-08-23 | 江苏大学 | 一种基于电化学模型的锂电池sop估算方法 |
CN113933710A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-14 | 风帆有限责任公司 | 电池功率状态的在线预测方法及终端设备 |
CN115047353B (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-25 | 国民技术股份有限公司 | 一种基于阻抗分解的荷电状态相关参数预测方法及装置 |
-
2023
- 2023-03-22 CN CN202310280155.4A patent/CN115993539B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110501655A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-11-26 | 联想(北京)有限公司 | 控制电池工作的方法、电池参数获取方法、设备及介质 |
CN113325327A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-31 | 上海工程技术大学 | 基于内阻测试的动力电池瞬态产热率的测算方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115993539A (zh) | 2023-04-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115993539B (zh) | 基于实时温度的电池sop的预测方法和装置 | |
US10084333B2 (en) | Charging method, power adapter, mobile terminal, and charging system | |
EP3896818A1 (en) | Battery charging method and device | |
CN102545329B (zh) | 单元平衡控制装置 | |
JP7157766B2 (ja) | 充電可能電池温度推定装置および充電可能電池温度推定方法 | |
EP2926428A1 (en) | Monitoring operating condition of electrical component | |
TW201403105A (zh) | 電池電量計算方法及系統 | |
JP2015185284A (ja) | 二次電池内部温度推定装置および二次電池内部温度推定方法 | |
CN115102266A (zh) | 一种电池***的控制方法、电池***、离网供电*** | |
CN114035083B (zh) | 电池总容量计算方法、装置、***和存储介质 | |
JP2018048910A (ja) | 蓄電装置 | |
US20230280409A1 (en) | Apparatus and method for calculating battery resistance | |
CN115099008A (zh) | 一种电池老化状态评估方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN116027205A (zh) | 一种容量衰减系数确定方法、设备及存储介质 | |
CN116047296A (zh) | 电池截止容量的预测方法、终端设备及存储介质 | |
CN116243195A (zh) | 一种电池模组寿命确定方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113839439B (zh) | 全时段电池组均衡控制方法、装置及存储介质 | |
CN113748438B (zh) | 电量预测方法和设备 | |
CN111976539B (zh) | 确定电池的电压变化率的方法、装置、介质及设备 | |
Rao et al. | Fractional order modeling based optimal multistage constant current charging strategy for lithium iron phosphate batteries | |
CN116184203A (zh) | 电池soc预测方法和装置 | |
TWI299589B (en) | A method and an apparatus for a secondary battery protection | |
CN118336169A (zh) | 电池低温充电的控制方法和装置 | |
US11764023B2 (en) | Systems and methods for providing fluid-affected fuses | |
CN116736127B (zh) | 一种应对温度变化的电池剩余电量百分比预测方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |