一种充电时间预估方法技术

本发明专利技术适用于电池检测领域，提供了一种充电时间预估方法，该方法包括如下步骤：通过实验方式获取不同电池老化程度、不同充电温度、以及不同起始电量条件下的充电曲线；对相同实验条件下多组充电曲线上的点进行求平均，将平均值对应的充电曲线作为典型充电曲线；将典型充电曲线存入终端设备中，基于终端设备的电池老化程度、当前充电温度、以及起始电量选择最佳典型充电曲线，基于最佳典型充电曲线获取从起始电量到目标电量的预估充电时间。通过此种方法获取的预估充电时间既考虑了电池充电曲线的特性，也考虑到了环境因素对充电过程的影响，因此，确保预估充电时间的精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种充电时间预估方法
本专利技术属于电池检测领域，尤其涉及一种充电时间预估方法。
技术介绍
移动设备如手机等数码设备、电动汽车等新能源汽车以及大型储能设备都采用锂离子电池进行供电，电池能够储存的电量是有限的，在使用一段时间后，用户就需要对电池进行充电，才能继续使用。在电动汽车的应用中，要实现对电动汽车充电过程智能化管理，则需要估算出充值目标电量的充电时间。传统的电池充电时间的获取方法主要有两种，一种是根据1％电量(SOC)充电时间，根据当前的SOC到满电的百分数，来计算所需的剩余充电时间；另一种是根据电池出厂前预设的电量参照信息和电池当前的SOC，来获取该电池的剩余充电时间，对于第一种，由于实际充电过程中整个充电过程大致分为三个阶段，分别为恒流、恒压和涓流充电，不同阶段充入1％SOC电量所需要的时间显然是不一样的，传统方法中的第一种是误差较大的。对于第二种，没有考虑电池老化后程度、及电池充电温度对充电速率的影响，实际上这些因素会对充电时间的计算引入偏差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种充电时间的预估方法，旨在提供一种精准的充电时间估算方法。本专利技术是这样实现的，一种充电时间预估方法，所述方法包括如下步骤：S1、获取不同电池老化程度、不同充电温度、以及不同起始电量条件下的充电曲线；S2、对相同实验条件下多组充电曲线上的点进行求平均，将平均值对应的充电曲线作为典型充电曲线；S3、将典型充电曲线存入终端设备中，基于终端设备的电池老化程度、当前充电温度、以及起始电量选择最佳典型充电曲线，基于最佳典型充电曲线获取从起始电量到目标电量的预估充电时间。进一步的，所述步骤S2之前包括：S4、判断相同实验条件下的多组充电曲线中是否存在异常曲线，若存在，则将异常曲线进行删除，进一步的，所述异常曲线的判断方法包括：计算相同实验条件下多组充电曲线上各点的平均值，基于平均值获取各点的偏差，若存在偏差均超出设定偏差的点，则将所述点所在的充电曲线判定为异常充电曲线。进一步的，所述步骤S1具体包括如下步骤：S11、通过实验方式在相同充电温度、以及相同电池老化程度的条件下，测量不同起始电量下的充电曲线；S12、改变充电温度和电池老化程度中的一个实验参数，保持另一个实验参数不变，测试不同起始电量下的充电曲线，直至遍历充电温度和电池老化程度的所有组合下的不同起始电量下的充电曲线。进一步的,基于所述电池老化程度、所述充电温度、以及所述起始电量三个实验参数对充电速率的影响程度来设定试验参数的采样密度，即采样间隔，所述采样密度的设定具体如下：电池老化程度对充电速率的影响呈现线性关系，设定的电池老化程度采样密度较小，即电池老化程度采样间隔大；充电温度在15℃至35℃的温度非敏感区间内，充电温度的变化对充电速率的影响小，设定的温度采样密度小，即温度采样间隔大，在其他温度敏感区间，充电温度对充电速率影响大，设定的温度采样密度大，即温度采样间隔小；在起始电量处于恒流充电阶段时，充电速率稳定，设定的起始电量采样密度小，即起始电量采样间隔大，在起始电量处于恒压或涓流充电阶段时，充电速率逐渐减小，设定的起始电量采样密度大，即起始电量采样间隔小。进一步的，所述最佳典型充电曲线的选择具体如下：若终端设备电池老化程度电、当前充电温度、以及当前起始电量均与对应的采样参数重合，则将当前充电温度、电池老化程度、当前电池起始电量对应的典型充电曲线作为最佳典型充电曲线；若智能终端的当前电池老化程度、当前充电温度、以及当前起始电量不是均与对应的采样参数重合，则分别选择偏离当前充电温、电池老化程度、以及当前起始电量最小的三个采样参数，所述三个采样参数对应的典型充电曲线即为最佳典型充电曲线。进一步的,基于最佳典型充电曲线获取所述终端设备预估充电时间具体如下：若终端设备的当前充电温度、电池老化程度、以及当前起始电量均与采样参数重合，从最佳典型充电曲线上直接读取从起始电量至目标电量的充电时间预估值；若终端设备的当前充电温度、电池老化程度、以及当前起始电量不是均与采样参数重合，所述充电预估时间由两部分组成，即从最佳典型充电曲线上直接读取起始电量至目标电量的预估充电时间及参数偏差引入的预估时间修正值，所述参数偏差是指电池老化程度、当前充电温度及电池起始电量与最佳典型充电曲线采样参数的偏差。进一步的，预估值修正值的计算方法具体如下：若电池老化程度偏离最佳典型充电曲线的电老化程度采样参数，基于电池老化程度对充电速率的影响呈现线性，获取两个电池老化程度采样参数Lm1，Lm2，以及离当前充电温度T0及当前起始电量S0最近的温度采样参数Tm、起始电量采样参数Sm，分别获取采样参数(Lm1、Tm、Sm)及(Lm2、Tm、Sm)对应的两条典型充电曲线，分别从两条所述典型充电曲线中获取从起始电量到目标电量的充电时间预估值t1、t2，由电池老化程度的偏离引入的预估时间修正值Δt为：其中，Lm1为小于L0的电池老化程度采样参数中的最大值，Lm2为大于L0的电池老化程度采样参数中的最小值；若电池起始电量偏离最佳典型充电曲线的起始电量采样参数，当电池起始电量S0处于恒流充电阶段时，在恒流充电阶段的充电速率不变，分别获取离起始电量S0、电池老化程度L0及当前充电温度T0最近的起始电量采样参数Sm、电池老化程度采样参数Lm及温度采样参数Tm，基于采样参数(Sm、Lm、Tm)对应的典型充电曲线计算恒流阶段的充电速率，基于起始电量S0偏离起始电量采样参数S引入的预估时间修正值Δt为：Δt＝(Sm-S0)*k，其中，S0为起始电量，Sm为离电池起始电量最近的起始电量采样参数，k为充电速率乘积；当起始电量S0处于恒压充电阶段或涓流充电阶段时，由于采样点密度大，采样间隔小，起始电量S0与离起始电量S0最近的起始电量采样参数Sm的差值很小，由起始电量S0的偏离引入的预估时间修正值Δt为零；若当前充电温度T0偏离最佳典型充电曲线的温度采样参数T，在温度敏感区间，由于采样密度大，当前充电温度T0与偏离当前充电温度T0最近的温度采样参数Tm的差值很小，由当前充电温度T0的偏离引入的预估时间修正值Δt为零，对于温度非敏感区间，由于充电温度的变化对充电曲线的影响小，由当前充电温度T0的偏离引入的预估时间修正值Δt为零。本专利技术实施例通过实验的方式获取不同老化程度、不同充电温度、以及不同起始电量条件下的充电曲线，基于终端设备电池的老化程度、当前充电温度及起始电量获取与之匹配的最佳典型充电曲线，基于最佳典型充电曲线来获取从起始电量充电至目标电量的预估充电时间。通过此种方法获取的预估充电时间既考虑了电池充电曲线的特性，也考虑到了环境因素对充电过程的影响，因此，确保预估充电时间的精准性。附图说明图1为本专利技术实施例提供的充电时间预估方法的流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1为本专利技术实施例提供的充电时间预估方法的流程图，该方法包括如下步骤：S1、通过实验方式获取不同电池老化程度、不同充电温度、以及不同起始电量条件下的充电曲线；在本专利技术实施例中，利用电池循环测试设备测试不同老化程度、不同充本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种充电时间预估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、通过实验方式获取不同电池老化程度、不同充电温度、以及不同起始电量条件下的充电曲线；S2、对相同实验条件下的多组充电曲线上的点进行求平均，将平均值对应的充电曲线作为典型充电曲线；S3、将典型充电曲线存入终端设备中，基于终端设备的电池老化程度、当前充电温度、以及当前起始电量选择最佳典型充电曲线，基于所述最佳典型充电曲线获取从起始电量到目标电量的预估充电时间。

【技术特征摘要】
1.一种充电时间预估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、通过实验方式获取不同电池老化程度、不同充电温度、以及不同起始电量条件下的充电曲线；S2、对相同实验条件下的多组充电曲线上的点进行求平均，将平均值对应的充电曲线作为典型充电曲线；S3、将典型充电曲线存入终端设备中，基于终端设备的电池老化程度、当前充电温度、以及当前起始电量选择最佳典型充电曲线，基于所述最佳典型充电曲线获取从起始电量到目标电量的预估充电时间。2.如权利要求1所述的充电时间预估方法，其特征在于，所述步骤S2之前包括：S4、判断相同实验条件下的多组所述充电曲线中是否存在异常曲线，若存在，则将所述异常曲线进行删除。3.如权利要求2所述的充电时间预估方法，其特征在于，所述异常曲线的判断方法包括：计算相同实验条件下多组充电曲线上各点的平均值，基于平均值获取各点的偏差值，若存在偏差值均超出设定偏差值的点，则将所述点所在的充电曲线判定为异常充电曲线。4.如权利要求1所述的充电时间预估方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：S11、在相同充电温度、以及相同电池老化程度的实验条件下，测量不同起始电量下的充电曲线；S12、改变充电温度和电池老化程度中的一个实验参数，保持另一个实验参数不变，测试不同起始电量下的充电曲线，直至遍历充电温度和电池老化程度的所有组合下的不同起始电量下的充电曲线。5.如权利要求1至4任一项所述的充电时间预估方法，其特征在于,基于所述电池老化程度、所述充电温度、以及所述起始电量三个实验参数对充电速率的影响程度来设定每个实验参数的采样密度，即采样间隔，所述采样密度的设定具体如下：电池老化程度对充电速率的影响呈现线性关系，设定的电池老化程度采样密度较小，即电池老化程度采样间隔大；充电温度处于15℃至35℃的温度非敏感区间内时，充电温度的变化对充电速率的影响小，设定的温度采样密度小，即温度采样间隔大，在温度敏感区间，充电温度对充电速率影响大，设定的温度采样密度大，即温度采样间隔小；在起始电量处于恒流充电阶段时，充电速率稳定，设定的起始电量采样密度小，即起始电量采样间隔大，在起始电量处于恒压或涓流充电阶段时，充电速率逐渐减小，设定的起始电量采样密度大，即起始电量采样间隔小。6.如权利要求1所述的充电时间预估方法，其特征在于，所述最佳典型充电曲线的选择具体如下：若终端设备电池的老化程度、当前充电温度、以及当前起始电量均与对应的采样参数重合，则将当前充电温度、电池老化程度、电池起始电量对应的典型充电曲线作为最佳典型充电曲线；若智能终端的当前电池老化程度、当前充电温度、以及起始电量不是均与对应的采样参数重合，则分别选择偏离当前充电温、电池老化程度、以及当前起...

【专利技术属性】
技术研发人员：李世明，王世强，胡庆军，
申请(专利权)人：江西优特汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江西,36