电池自放电模拟测试装置、计算机可读存储介质及车辆制造方法及图纸

本实用新型专利技术提供了电池自放电模拟测试装置、计算机可读存储介质及车辆，所述电池自放电模拟测试装置包括依次电性连接的测试输入模块、电池组模块、单体模拟器和端电压输出模块。本实用新型专利技术通过构建电池组模块内部单体电池SOC态、容量差异及是否存在自放电数据集，有效模拟实际电池组使用情况，以保证自放电在线模拟测试装置用于测试电池组SOC估计算法的可靠性。采用二阶RC等效电路模型模拟电芯的端电压响应，可以省去挑选符合自放电条件的电芯成本，同时解决多电芯同时测试占用空间大的问题，其次，通过单体模拟器转换电池端电压为模拟量，以便于电池组SOC估算模块进行调用，完成算法验证工作。算法验证工作。算法验证工作。

【技术实现步骤摘要】
电池自放电模拟测试装置、计算机可读存储介质及车辆


[0001]本技术属于电池SOC估计
，涉及一种电池自放电模拟测试装置、计算机可读存储介质及车辆。

技术介绍

[0002]为了缓解能源危机、温室气体排放和环境污染，电动汽车作为一种具有代表性的解决方案受到了广泛的关注。目前，锂离子电池作为主流的储能介质，以其高能量密度、高功率密度、无记忆性、自放电率低、宽工作温度范围和寿命长等优点在电动汽车中得到了广泛的应用。SOC作为锂离子电池管理系统中的重要参数，其高精度的估计对于提高电池运行安全性、延长电池使用寿命、优化电动汽车运行经济性具有重要意义。
[0003]现在常见的SOC估计方法主要包括安时积分法、开路电压法、基于模型的滤波方法和神经网络的方法。安时积分法操作简单，易于实现。但是，该方法的精度很大程度上依赖于初始SOC的精度和电流传感器的精度，而且该方法会产生累积误差，因此该方法一般不单独使用。基于开路电压的方法是一种被广泛接受的离线SOC估计方法，其基本原理是根据SOC与OCV之间的非线性关系建立OCV
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SOC映射表。但是，只有将电池放置足够长的时间后，才能得到准确的OCV值，这使得该方法在实际中难以实现。基于模型的滤波方法首先要利用先验知识对锂离子电池进行建模，然后利用最小二乘法、遗传算法或者观测器的方法对模型的参数进行辨识，最后采用滤波方法对锂离子电池的SOC进行估计。然而，该方法存在模型选择困难、参数辨识计算量大、电池模型需要根据锂离子电池类型和工作状态进行重建或者不断修正，使其难以扩展和应用。而且这个方法在低温、低SOC区间以及锂离子电池的电压平台期极易出现误差增大甚至结果发散的情况。神经网络的方法由于不需要考虑锂离子电池的内部机理和电化学反应，只需要通过神经网络学习到SOC与外部可测量变量之间潜在的非线性关系就可以对锂离子电池的SOC进行估计，是一种实用性较强的SOC估计方法。然而，神经网络方法的鲁棒性较差，因而无法减轻测量噪声对SOC估计的影响，一旦出现不可忽略的噪声，估计结果会出现明显的波动，导致较大的SOC估计误差。
[0004]锂电池组SOC估计算法是电池管理系统最基本的功能模块，其估计精度受到电流、电压、温度以及自放电等因素的影响。其中电池自放电一般在分容工序时进行检测，方法单一且耗时长，同时电池成组后各单体自放电随着电池老化和使用环境变化而逐渐产生差异，这也就为SOC估计算法的测试、验证和改进工作提出新的要求。因此，考虑电池组使用过程中的影响因素，设计合理的电池自放电在线模拟装置，用于检验所开发的电池组SOC估计算法，最终加快算法开发与测试验证进度，有效缩短研发周期。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的不足，本技术的目的在于提供一种电池自放电模拟测试装置、计算机可读存储介质及车辆，本技术通过构建电池组模块内部单体电池SOC态、容量差异及是否存在自放电数据集，有效模拟实际电池组使用情况，以保证自放电在线模
拟测试装置用于测试电池组SOC估计算法的可靠性。采用二阶RC等效电路模型模拟电芯的端电压响应，可以省去挑选符合自放电条件的电芯成本，同时解决多电芯同时测试占用空间大的问题，其次，通过单体模拟器转换电池端电压为模拟量，以便于电池组SOC估算模块进行调用，完成算法验证工作。
[0006]为达此目的，本技术采用以下技术方案：
[0007]第一方面，本技术提供了一种电池自放电模拟测试装置，所述电池自放电模拟测试装置包括依次电性连接的测试输入模块、电池组模块、单体模拟器和端电压输出模块，所述电池组模块包括若干单体电池，每一所述单体电池分别电性连接所述单体模拟器，所述测试输入模块根据不同SOC态、容量差异以及是否存在自放电生成输入信号，并将输入信号与测试电流一并输入至所述电池组模块，所述单体电池向所述单体模拟器输出端电压，所述单体模拟器将各所述单体电池输出的端电压数字量转换为端电压模拟量并传输至所述端电压输出模块，所述端电压输出模块用于验证所述电池组模块的SOC估计算法。
[0008]本技术针对现有技术中存在的自放电模拟测试问题，采用不同SOC态、容量差异以及有无自放电生成输入信号，并结合测试电流构成最终输入，，然后由二阶RC等效电路模型(ECM)接收并输出相应电压响应，进而通过单体模拟器(DAC)转换为模拟信号用于验证电池组SOC(电池荷电状态)估计算法。其中，测试输入模块考虑电池组模块的实际使用情况，输入电流数值设定为额定容量大小，单体选取不同SOC态绝对误差为5％SOC，单体容量相对误差为5％，同时，若单体存在自放电，则I
sd
取为额定容量的0.05倍，反之，则I
sd
取为0。本技术通过构建电池组模块内部单体电池SOC态、容量差异及是否存在自放电数据集，有效模拟实际电池组使用情况，以保证自放电在线模拟测试装置用于测试电池组SOC估计算法的可靠性。采用二阶RC等效电路模型模拟电芯的端电压响应，可以省去挑选符合自放电条件的电芯成本，同时解决多电芯同时测试占用空间大的问题，其次，通过单体模拟器转换电池端电压为模拟量，以便于电池组SOC估算模块进行调用，完成算法验证工作。
[0009]作为本技术一种优选的技术方案，所述电池组模块包括至少两个依次串联的二阶RC等效电路模型。
[0010]作为本技术一种优选的技术方案，所述二阶RC等效电路模型包括依次串联的可控电压源U
oc
、可控电流源U
t
、欧姆内阻R0、第一RC并联件和第二RC并联件。
[0011]作为本技术一种优选的技术方案，所述第一RC并联件用于模拟电池组模块的电化学极化效应。
[0012]作为本技术一种优选的技术方案，所述第一RC并联件包括并联的第一电容C1和第一电阻R1。
[0013]作为本技术一种优选的技术方案，所述第二RC并联件用于模拟电池组模块的浓差极化效应。
[0014]作为本技术一种优选的技术方案，所述第二RC并联件包括并联的第一电容C2和第二电阻R2。
[0015]作为本技术一种优选的技术方案，所述单体电池包括锂电池。
[0016]第二方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括第一方面所述电池自放电模拟测试装置。
[0017]第三方面，本技术提供了一种车辆，所述车辆包括第一方面所述的计算机可
读存储介质。
[0018]与现有技术相比，本技术的有益效果为：
[0019]本技术针对现有技术中存在的自放电模拟测试问题，采用不同SOC态、容量差异以及有无自放电生成输入信号，并结合测试电流构成最终输入，然后由二阶RC等效电路模型(ECM)接收并输出相应电压响应，进而通过单体模拟器(DAC)转换为模拟信号用于验证电池组SOC估计算法。其中，测试输入模块考虑电池组模块的实际使用情况，输入电流数值设定为额定容量大小，单体选取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电池自放电模拟测试装置，其特征在于，所述电池自放电模拟测试装置包括依次电性连接的测试输入模块、电池组模块、单体模拟器和端电压输出模块，所述电池组模块包括若干单体电池，每一所述单体电池分别电性连接所述单体模拟器，所述测试输入模块根据不同SOC态、容量差异以及是否存在自放电生成输入信号，并将输入信号与测试电流一并输入至所述电池组模块，所述单体电池向所述单体模拟器输出端电压，所述单体模拟器将各所述单体电池输出的端电压数字量转换为端电压模拟量并传输至所述端电压输出模块，所述端电压输出模块用于验证所述电池组模块的SOC估计算法。2.根据权利要求1所述的电池自放电模拟测试装置，其特征在于，所述电池组模块包括至少两个依次串联的二阶RC等效电路模型。3.根据权利要求2所述的电池自放电模拟测试装置，其特征在于，所述二阶RC等效电路模型包括依次串联的可控电压源、可控电流源、欧姆内阻、第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋胜，沈向东，沈成宇，
申请(专利权)人：上海瑞浦青创新能源有限公司，
类型：新型
国别省市：