一种磷酸铁锂电池的动态制造技术

本发明专利技术涉及了一种磷酸铁锂电池的动态

【技术实现步骤摘要】
一种磷酸铁锂电池的动态SOC修正方法、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及汽车电池
，特别涉及一种磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法
、
存储介质及电子设备
。

技术介绍

[0002]电池的
SOC
估算算法由
SOC
计算
、SOC
修正
、SOC
显示三部分组成
。SOC
修正模块对
SOC
值进行修正后由
SOC
显示模块输出
SOC
显示值到
VCU
进行显示，现有技术中，
SOC
修正导致
SOC
显示值发生跳变现象，用户体验差
。
[0003]现有的估算算法利用拓展卡尔曼滤波估算
SOC
，包括如下步骤，1：建立戴维南电池模型；2：对戴维南电池模型进行开路电压曲线辨识，并根据开路电压曲线辨识的结果，确定戴维南电池模型中开路电压与荷电状态关系曲线；3：得到电池模型的电池欧姆内阻和电池极化内阻；4：根据电池模型的电池欧姆内阻和电池极化内阻，以及戴维南电池模型中开路电压与荷电状态关系曲线建立用来反应锂离子电池中电压，电流，荷电状态，电池内阻之间关系的电池状态空间模型；5：对电池状态空间模型代入卡尔曼滤波方程进行迭代计算得到电池的荷电状态，对
SOC
进行准确的估算
。
[0004]现有技术中，拓展卡尔曼滤波算法对初值的依赖性较强；拓展卡尔曼滤波算法对模型的数据要求大，基础模型的
RC
阶数对精度影响较大，且随着
RC
模型阶数增大，数据需求及计算复杂度增大；该算法对单片机的计算能力有较大需求
。
[0005]在如下文献中，还可以发现更多与上述技术方案相关的信息：
[0006]在专利申请号为
CN109001639A
的专利中，公开了一种电池的
SOC
估算算法，包括：步骤
S11
，获取电池的最大
SOC
值和最小
SOC
值，并根据所述最大
SOC
值和最小
SOC
值计算目标
SOC
值
。
上电初始时刻，读取
NVM
中存储的最大
SOC、
最小
SOC
，作为本次充放电过程中最大
SOC、
最小
SOC
的初始值，其中，在计算出的最大
SOC、
最小
SOC
变化量超过1％时，使用变化后的值替换
NVM
中存储的对应的最大
SOC、
最小
SOC。
输入的
Pack(
电池包
)
总电流
Ipack
除以电芯并联数
paralNum
可得到电芯的电流
Icell
，再利用“安时积分”方法，计算最大
SOC、
最小
SOC。
[0007]在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中存在如下问题：
[0008]现有技术中，对初值的依赖性较强，计算量大，对计算能力有较大需求
。

技术实现思路

[0009]鉴于上述问题，本申请提供了一种磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法
、
存储介质及电子设备，用于解决现有技术中，对初值的依赖性较强，计算量大，对计算能力有较大需求的技术问题
。
[0010]为实现上述目的，第一方面，专利技术人提供了一种磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法，包括以下步骤：
[0011]BMS
电池系统进入上电状态，利用电流传感器上采集的电流进行
SOC
计算，设定为
当前计算值，备用；
[0012]电池进入充电状态，进行充电状态监测，判断是否满足电容剥离修正条件；
[0013]若监测到满足电容剥离修正条件，则对当前的采集数据进行
SOC
预估，设定为预估结果值，备用；
[0014]判断预估结果值是否收敛，同时判断预估结果值是否处于置信区间，若预估结果值不收敛或者预估结果值不处于置信区间，则返回进行电容剥离修正条件判断；
[0015]若预估结果值收敛，且预估结果值在置信区间，将预估结果值与当前计算值进行对比；
[0016]若预估结果值与当前计算值偏差小于2％，则不做修正，若偏差值大于2％，将当前计算值修正到预估结果值；
[0017]充电估算过程结束
。
[0018]区别于现有技术，上述技术方案动态
SOC
修正方法，在现有的拓展卡尔曼滤波计算
SOC
的基础上，利用电容剥离修正条件简化了卡尔曼滤波的估算模型，将原有的依靠初值的实时估算简化为不依靠初值的条件估算，可以有效应对在极端条件下如强电磁干扰的干扰误差，同时在计算量上做出了较大简化，提高了算法的可移植性
。
[0019]作为本专利技术的一种实施方式，所述电容剥离修正条件具体为：电池电芯在恒定电流下进行充电，当恒流充电时间大于
10
个
RC
电路的时间常数
τ
时，
RC
电路的电压与电阻两端的电压一致，则判定对电池电芯的电容电压完成剥离
。
[0020]如此，通过电容剥离修正条件，仅在当恒流充电时间大于
10
个
RC
电路的时间常数
τ
时，
RC
电路的电压与电阻两端的电压一致的情况下，完成对电容电压的剥离，减少了大部分误差数据，减低了数据的计算，减少了系统的计算量
。
[0021]作为本专利技术的一种实施方式，判断预估结果值是否收敛具体为：在一定周期内根据计算电芯电压
、
欧姆内阻
、
极化内阻及当前电流，在当前计算
SOC
值的基础上，从上下两个方向来估算
SOC
值，当检测到仅有一个方向的预估结果值与当前的电芯状态匹配，认为此次估算值收敛
。
[0022]如此，通过计算电芯电压
、
欧姆内阻
、
极化内阻及当前电流，从上下两个方向来估算
SOC
值，提高了
SOC
预估结果的准确性，排除了干扰数据，进一步减低数据计算量
。
[0023]作为本专利技术的一种实施方式，所述动态
SOC
修正方法还包括以下步骤：
[0024]电芯数据获取及等效模型建立
[0025]进行电池电芯的
SOC
基准测试，电池电芯在不同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法，其特征在于，包括以下步骤：
BMS
电池系统进入上电状态，利用电流传感器上采集的电流进行
SOC
计算，设定为当前计算值，备用；电池进入充电状态，进行充电状态监测，判断是否满足电容剥离修正条件；若监测到满足电容剥离修正条件，则对当前的采集数据进行
SOC
预估，设定为预估结果值，备用；判断预估结果值是否收敛，同时判断预估结果值是否处于置信区间，若预估结果值不收敛或者预估结果值不处于置信区间，则返回进行电容剥离修正条件判断；若预估结果值收敛，且预估结果值在置信区间，将预估结果值与当前计算值进行对比；若预估结果值与当前计算值偏差小于2％，则不做修正，若偏差值大于2％，将当前计算值修正到预估结果值；充电估算过程结束
。2.
根据权利要求1所述的磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法，其特征在于，所述电容剥离修正条件具体为：电池电芯在恒定电流下进行充电，当恒流充电时间大于
10
个
RC
电路的时间常数
τ
时，
RC
电路的电压与电阻两端的电压一致，则判定对电池电芯的电容电压完成剥离
。3.
根据权利要求2所述的磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法，其特征在于，判断预估结果值是否收敛具体为：在一定周期内根据计算电芯电压
、
欧姆内阻
、
极化内阻及当前电流，在当前计算
SOC
值的基础上，从上下两个方向来估算
SOC
值，当检测到仅有一个方向的预估结果值与当前的电芯状态匹配，认为此次估算值收敛
。4.
根据权利要求3所述的磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法，其特征在于，所述动态
SOC
修正方法还包括以下步骤：电芯数据获取及等效模型建立进行电池电芯的
SOC
基准测试，电池电芯在不同温度下的充电
OCV
‑
T
‑
SOC
曲线，作为
SOC
预估的标准值；需求数据获取，将电池电芯调整到指定温度，调整到各个
SOC
点，按照不同的电流测量在各个
SOC
点，不同电流充电
200s
的电压数据
。5.
根据权利要求4所述的磷酸铁锂电池的动态
SOC
修正方法，其特征在于，所述电芯数据获取及等效模型建立还包括以下步骤：电池电芯的基础模型建立，从磷酸铁锂电芯的
HPPC
实验数据分析，其等效
RC
模型的时间常数
┏
的范围在4～
10s
，对时间常数的估测，由最小二乘法估计，其时间常数约为

【专利技术属性】
技术研发人员：刘维文，高晓杰，常学宇，严晓涛，王典，吕康辉，邵思睿，陈嘉东，王春雨，
申请(专利权)人：上海吉祥智驱新能源汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：