一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法技术

本发明专利技术涉及一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法，包括获取锂电池的温度、剩余容量、放电能量的二维表T

A calculation method of lithium battery SOE based on Temperature Rise Prediction

【技术实现步骤摘要】
一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法


[0001]本专利技术属于新能源汽车电池管理系统领域，尤其是基于低温环境下锂电池SOE计算方法领域。

技术介绍

[0002]电池管理系统(Battery Management System，BMS)作为电动汽车的核心部件之一，一直是电动汽车研发的重点，SOC、SOH、SOP和SOE是BMS最关键的参数，在车辆运行过程中，锂电池进行复杂的化学反应，SOC、SOH、SOP和SOE等关系参数无法直接获取，只能通过BMS采集电池电压和温度，通过锂电电池模型和估计算法来进行间接估计；其中，SOE类似于燃油车中剩余油量，SOE是里程计算的关键，准确的SOE计算能够有效的为终端用户的出行提供一个可靠地参考，提升用户体验；但是因为锂电池在低温环境下，电池内阻和极化内阻成倍增加，导致在低温情况下，电池更容易到达截止电压。所以在低温环境中锂电池的SOE＝电池剩余电量
‑
电池低温无法释放电量，电池低温无法释放电量在电动车运行过程中随电池实际温度不断变化，电池低温无法释放电量取决于放电结束的温度；而且锂电池在放电过程中本身会进行化学反应发热，所以锂电池在放电过程中有明显的温度上升，因此通过现有温度计算电池低温无法释放电量会与通过放电结束时温度计算电池低温无法释放电量会有较大的差异。

技术实现思路

[0003]为了解决上述计算电池低温无法释放电量存在较大差异的问题，本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0004]一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法，包括
[0005]S1、获取锂电池的温度、剩余容量、放电能量的二维表T
‑
Q
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W；
[0006]S2、获取锂电池的OCV曲线；
[0007]S3、通过OCV曲线得到电池放电总能量，并计算得出出温度、放电效率一维表T
‑
b，进而得到不同温度下电池放电能量效率b；
[0008]S4、根据预测温度T和实时剩余容量Q查找锂电池的温度、剩余容量、放电能量的二维表T
‑
Q
‑
W得到电池放剩余放电能量W；
[0009]S5、根据电池放电能量效率b和剩余放电能量w计算SOE，其中，S5中SOE＝电池放电能量效率b*剩余放电能量W。
[0010]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S4中预测温度T和实时剩余容量Q的确定包括以下步骤；
[0011]S41、判断当前锂电池状态是否为上电初始化状态，并获取放电初始时刻的剩余容量为Q1，温度为T1，如果为上电状态，则进入S42，否则进入S43；
[0012]S42、得到放电的温度变化速率a1，并计算出初始状态下的预测温度T，此时实时剩余容量Q＝Q1，实时温度T＝T1，然后进入S47；
[0013]S43、存储中间变量剩余容量Q2＝Q1、中间变量温度为T2＝T1，同时获取放电过程中的剩余容量为Q3，温度为T3；
[0014]S44、判断T3和T2之间是否满足约束条件，若温度变化满足约束条件时则进入S45，否则进入S46；
[0015]S45、更新计算对应的温度变化率a2，同时更新预测温度T,同时更新中间剩余容量Q2＝Q3、中间变量温度为T2＝T3，然后进入S47；
[0016]S46、保持预测温度T不变，此时实时剩余容量Q＝Q3，实时温度T＝T3，然后进入S47；
[0017]S47、得到不同情况下的预测温度T和实时剩余容量Q，并判断当前锂电池状态是否为下电状态，如果为下电状态则终止循环，否则不断循环上述步骤。
[0018]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S42中放电的温度变化速率a1＝(电池终止温度Ta
‑
电池起始温度Ts)/放电总容量Qa。
[0019]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S42中的初始状态下的预测温度T＝＝a1*Q1+T1。
[0020]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S44中T3和T2之间满足的约束条件为T3
‑
T2>＝ΔT。
[0021]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S45中更新的温度变化速率a2＝(T2
‑
T3)/(Q2
‑
Q3)*λ+a2*(1
‑
λ)。
[0022]作为本专利技术的进一步优化方案，所述S45中更新的预测温度T＝(a2*
‑
Q3+T2)*λ1+T*(1
‑
λ1)。
[0023]本专利技术的有益效果在于：
[0024]1)本专利技术中通过BMS采集到的最新数据，不断的计算得到最新的温度变化速率a，然后根据最新的温度变化速率a重新估计预测温度T，通过整个过程的迭代，使得预测得到的温度T不断逼近于t时刻的实际温度Treal，最终能够极大的降低电池升温导致的电池低温无法释放电量的计算差异问题。
附图说明
[0025]图1是本专利技术的SOE计算方法的步骤示意图；
[0026]图2是本专利技术的算法流程示意图；
[0027]图3是某样车在低温环境中的SOE精度测试示意图；
具体实施方式
[0028]下面结合附图对本申请作进一步详细描述，有必要在此指出的是，以下具体实施方式只用于对本申请进行进一步的说明，不能理解为对本申请保护范围的限制，该领域的技术人员可以根据上述申请内容对本申请作出一些非本质的改进和调整。
[0029]如图1至图3所示的一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法，包括一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法，本方法通过温升预测计算放电截止时的温度，并根据预测放电截止时的温度重新计算SOE，减小温升引起的SOE误差；具体原理如下：
[0030]由于温度变化是缓慢的过程，因此在稳定的放电工况中短时间内温度变化的速率
是近似一样的；所以我们可以通过BMS采集的放电过程中t1时刻的温度和t2时刻的温度，通过对电流进行安时积分计算出t1时刻对应的电池剩余容量q1和t2时刻对应的电池剩余容量q2，t1时刻到t2时刻的温度变化速率a＝(t2时刻的温度
‑
t1时刻的温度)/(剩余容量q2
‑
剩余容量q1)；
[0031]假设短时间内汽车运行过程中未来时刻的工况与当前工况近似，未来时刻的温度变化的速率约等于a，假设未来t时刻的剩余容量为qt，未来t时刻的温度＝温度变化速率a*(剩余容量qt
‑
电池剩余容量q1)+t1；在汽车在行驶放电过程工况可能会有较大的改变，温升速率a是实时变化的，通过BMS采集到的最新数据更新t1、t2、q1和q2，计算得到最新的a，根据最新的a重新估计预测温度T，通过整个过程的迭代，使预测得到的温度T不断逼近于t时刻的实际温度Treal；
[0032]由于放电过程中不同温度下的电池放电能量效率b受温度变化影响，低温环境下，电池极化严重，电池的电压偏小，释放的能量也会偏小，温本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法,其特征在于：包括以下步骤，S1、获取锂电池的温度、剩余容量、放电能量的二维表T
‑
Q
‑
W；S2、获取锂电池的OCV曲线；S3、通过OCV曲线得到电池放电总能量，并计算出温度、放电效率一维表T
‑
b，进而得到不同温度下电池放电能量效率b；S4、根据获得的预测温度T和实时剩余容量Q查找锂电池的温度、剩余容量、放电能量的二维表T
‑
Q
‑
W得到电池放剩余放电能量W；S5、根据电池放电能量效率b和剩余放电能量w计算SOE,其中SOE＝电池放电能量效率b*剩余放电能量W。2.根据权利要求1所述的一种基于温升预测的锂电池SOE计算方法,其特征在于：所述S4中预测温度T和实时剩余容量Q的确定包括以下步骤；S41、判断当前锂电池状态是否为上电初始化状态，并获取放电初始时刻的剩余容量为Q1，温度为T1，如果为上电状态，则进入S42，否则进入S43；S42、得到放电的温度变化速率a1，并计算出初始状态下的预测温度T，此时实时剩余容量Q＝Q1，实时温度Tcur＝T1，然后进入S47；S43、存储中间变量剩余容量Q2＝Q1、中间变量温度为T2＝T1，同时获取放电过程中的剩余容量为Q3，温度为T3；S44、判断T3和T2之间是否满足约束条件，若温度变化满足约束条件时则进入S45，否则进入S46；S45、更新计算对应的温度变化率a2，同时更新预测温度T,同时更新中间...

【专利技术属性】
技术研发人员：康义，王翰超，王云，姜明军，孙艳，刘欢，沈永柏，江梓贤，
申请(专利权)人：力高山东新能源技术有限公司，
类型：发明
国别省市：