The invention discloses a vehicle estimation method and system using SOC real-time power battery, comprising the steps of: building a battery of accurate mathematical model, and the power battery properties to accurately model the input to ECU; step two: current signal acquisition and discharge condition prediction: obtaining current sensor detects the current signal before the T1 through the CAN bus, after discharge at T1 by the intelligent transportation technology and ECU storage module to predict the time of T, denoted as T2 times; step three: the battery virtual static simulation in T2 moments that the input current power battery ECU dynamic mathematical model for 0A, virtual static through the ECU, calculated when the input current is 0A, 24 hours after the battery terminal voltage U2 size, simulation time is t; the U2 is a real-time online T2 time predicted by the battery open circuit voltage O The size of CV; step four: two the prediction error correction step and repeat step three; step five: according to the OVC SOC OCV relationship through the battery to get real-time SOC value of battery.
【技术实现步骤摘要】
一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法及系统
本专利技术属于新能源汽车
,具体涉及一种车载动力电池SOC值估计方法及系统。
技术介绍
研究表明,汽车保有量将继续呈较快的上升趋势,消耗了大量能源,对环境带来了很大的压力和破坏。当前,发展节能与新能源汽车已经成为了汽车业界的共识,而电动汽车正是这一发展方向上的排头兵。车载动力电池作为电动汽车的供能部件,是电动汽车技术发展的重点和难点。动力电池的SOC值是动力电池的重要性能指标。当前为了研究电池的SOC值,实验室一般采用放电实验法,采用恒定电流进行连续放电,通过放电电流与时间的乘积来估测SOC,但往往需要大量的时间,而且不适合在线测量;而最常用的电量累积方法安时法是由日本的CHUGOKUElectricPowerCo.Inc.的TechnicalReseafchCentcr提出的。它是一种混合动力电动汽车蓄电池荷电状态SOC的研究方法,即通过计算一段时间内电流和充放电时间的积分,计算变化电量的百分比,进而估测电池的SOC值,但此方法往往时间越长累计误差越大,可能会造成汽车行驶的危险工况。申请号为201610541768.9的专利技术专利,基于电池在不同温度下,电池参数的不同建立待测电池参数的数据查询库,并根据当前电池温度引入电池参数,再带入自适应无迹卡尔曼算法中以获取SOC值;该方法虽然一定程度上改善了温度对电池SOC值估计的影响,但电池在运行时特别是大电流放电时,温度变化较大,需要不断更新电池参数,计算量较大,同时带入卡尔曼算法中运算时势必造成时间上的滞后,无法做到实时在线的估计。因此建立新的电池SOC ...
【技术保护点】
一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一:构建准确的动力电池数学模型,并将准确的动力电池属性模型输入到ECU中;步骤二:采集电流信号并进行放电工况预测通过CAN总线获取汽车行驶过程中由电机控制器MCU中的电流传感器检测到T1之前的电流信号,在T1时刻,通过智能交通技术与ECU存储模块预测出t时间之后的电池放电情况,记为T2时刻,其中T2=T1+t;步骤三:对电池进行虚拟静置仿真在T2时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A,进行虚拟静置,通过ECU计算出当输入电流为0A,静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U2的大小,仿真时间为t;由此得出的U2即为T2时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小;步骤四:修正步骤二的预测误差并重复步骤三修正T1+Δt时刻之前的电池放电情况,以真实的电池放电情况替代预测出的Δt时间范围的电池放电情况,并在此基础上预测t时间之后的电池放电情况,即为T3时刻,其中T3=T1+Δt+t=T2+Δt;然后在T3时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A,进行虚拟静置,通过ECU计算出当输入电流为0A,静置一 ...
【技术特征摘要】
1.一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一:构建准确的动力电池数学模型,并将准确的动力电池属性模型输入到ECU中;步骤二:采集电流信号并进行放电工况预测通过CAN总线获取汽车行驶过程中由电机控制器MCU中的电流传感器检测到T1之前的电流信号,在T1时刻,通过智能交通技术与ECU存储模块预测出t时间之后的电池放电情况,记为T2时刻,其中T2=T1+t;步骤三:对电池进行虚拟静置仿真在T2时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A,进行虚拟静置,通过ECU计算出当输入电流为0A,静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U2的大小,仿真时间为t;由此得出的U2即为T2时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小;步骤四:修正步骤二的预测误差并重复步骤三修正T1+Δt时刻之前的电池放电情况,以真实的电池放电情况替代预测出的Δt时间范围的电池放电情况,并在此基础上预测t时间之后的电池放电情况,即为T3时刻,其中T3=T1+Δt+t=T2+Δt;然后在T3时刻令ECU中动力电池数学模型的输入电流为0A,进行虚拟静置,通过ECU计算出当输入电流为0A,静置一段时间、待电解液浓度分布均匀后电池端电压U3的大小,仿真时间为t;由此得出的U3即为T3时刻预测的实时在线的电池开路电压OCV的大小;步骤五:通过SOC-OCV关系曲线得到电池的SOC值根据计算得到的OVC,通过电池的SOC-OCV关系曲线得到在线的实时电池SOC值。2.根据权利要求1所述的一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法,其特征在于,步骤一的具体过程包括:首先进行电池的机理分析,得到电池的数学模型,再进行建模,接着做电池实验,根据实验数据做参数辨识,得到的参数带入模型,再分析模型精度,与实验进行对比,使得模型能够准确仿真电池各阶段放电工况;然后将准确的动力电池数学模型输入到ECU当中去。3.根据权利要求1所述的一种车用动力电池的SOC实时在线估计方法,其特征在于,步骤二的具体过程包括:智能交通技术能够通过GPS记录的汽车所处位置并实现交通信号指示灯与车辆之间的信息交换;根据位置信息,ECU存储模块对该位置的电池放电工况进...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐兴,徐琪凌,王峰,李勇,杨逍,
申请(专利权)人:江苏大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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