A method to correct the SOC charger, equivalent circuit model of the lithium battery, the two order RC circuit for equivalent circuit model, combined with the charger, charging voltage accurately after the end of the response curve, according to the parameters of the battery two exponential coefficient curve fitting method to identify equivalent circuit model, calculated the battery voltage is OCV, according to the OCV SOC curve, SOC true value, eliminate the cumulative error, estimate the correction value of SOC. To estimate the value of the SOC battery charger with the correction in the charging time, eliminate the influence of cumulative error caused, improves the precision of SOC estimation, the method is simple and reliable, easy to implement, to improve battery safety and reliability, improve energy efficiency and prolong the service life of the electric pool is of great significance.
【技术实现步骤摘要】
一种利用充电机矫正SOC的方法
本专利技术涉及动力电池管理领域,特别涉及一种利用充电机矫正SOC的方法。
技术介绍
近年来,随着空气质量的日益恶化以及石油资源的渐趋匮乏,新能源汽车,尤其是纯电动汽车成为当今世界各大汽车公司的开发热点。动力电池组作为电动汽车的关键部件,动力电池SOC被用来直接反应电池的剩余电量,是整车控制系统制定最优能量管理策略的重要依据,动力电地SOC值的准确估计对于提高电池安全可靠性、提高电池能量利用率、延长电池寿命具有重要意义。目前,常用的SOC估计方法主要有开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法和神经网络法等。开路电压法,根据OCV-SOC关系,单独使用到适用于电动汽车的驻车状态,不能在线、动态估算。通常,开路电压法用于为其它估计方法提供SOC的初始值。安时积分方法的基本原理:安时积分法具有成本低、测量方便等优点,缺点为需要借助其它方法获得SOC初始值;电流测量精度对SOC估计精度具有决定性影响;积分过程的累积误差无法消除。神经网络法具有良好的非线性映射能力,理论上动力电池的非线性特性能够较好的由神经网络映射,但其需要大量的数据进行训练,使用复杂,训练数据和训练方法对估计精度的影响较大。卡尔曼滤波法(KF,KalmanFiltet)应用在线性系统中,核心思想是对动态系统的状态做出最小均方意义上的最优估计,卡尔曼滤波的优点在于误差纠正能力较强,不足在于估计精度对电池模型的准确性依赖较高。近年来在非统性系统中衍生出扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波等算法。现有安时积分法SOC估计方法,累积误差较大。随着时间的增加,SOC估计值越发的不准确。矫 ...
【技术保护点】
一种利用充电机矫正SOC的方法,其特征在于:对锂电池进行等效电路建模,采用二阶RC电路建立为等效电路模型,该等效电路模型包括依次串联的一电压源Voc、一内阻R以及两个时间常数不同的RC并联环路;包含以下步骤,S1、利用充电机对电动汽车锂电池以恒流充电一段时间后停止充电并静置一段时间到电池电压稳定不变,其中以t0为开始充电的时刻、td为停止充电的时刻、tr为电池电压稳定不变的时刻,t0时刻的起始荷电状态为原有估计值SOC
【技术特征摘要】
1.一种利用充电机矫正SOC的方法,其特征在于:对锂电池进行等效电路建模,采用二阶RC电路建立为等效电路模型,该等效电路模型包括依次串联的一电压源Voc、一内阻R以及两个时间常数不同的RC并联环路;包含以下步骤,S1、利用充电机对电动汽车锂电池以恒流充电一段时间后停止充电并静置一段时间到电池电压稳定不变,其中以t0为开始充电的时刻、td为停止充电的时刻、tr为电池电压稳定不变的时刻,t0时刻的起始荷电状态为原有估计值SOC0,计算充电过程t0到td时间段中电池获得的电量△Q,计算t0到td时间段的荷电状态变量△SOC;S2、获取电动汽车锂电池从t0到tr时间段内的电压响应曲线,系统按安时积分法估计td时刻的荷电状态SOC=SOC0+△SOC;S3、利用S2步骤中获取的电压响应曲线,进行曲线拟合,计算辨识出等效电路模型的Rs,Cs,Rp,Cp参数的值;S4、根据S3步骤中的等效电路模型参数计算电池当前OCV值;S5、根据S4步骤中的OCV值以及现有的OCV-SOC关系曲线,查得荷电状态的真实值SOC*;S6、根据S5步骤中的SOC*...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘厚德,康龙云,王书彪,郭向伟,辛创,张诚,刘坤富,饶华兵,
申请(专利权)人:东莞市德尔能新能源股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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