專利名稱：動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種精確度較高的動(dòng)力電池SOC(State of Charge，荷電狀態(tài))的估測(cè) 方法及系統(tǒng)，適用于所有需要使用動(dòng)力電池的車輛，尤其是需要實(shí)時(shí)估測(cè)動(dòng)力電池SOC的車輛。
背景技術(shù)：
隨著能源危機(jī)的不斷深化，它也越來越影響到人們的生產(chǎn)和消費(fèi)觀念，清潔、環(huán)保 的純電動(dòng)車(Electric Vehicle, EV)、混合動(dòng)力電動(dòng)車(Hybrid Electric Vehicle, HEV) 也日益受到人們的喜愛。純電動(dòng)車的駕駛員需要實(shí)時(shí)獲知?jiǎng)恿﹄姵豐0C，以確定自己的行程以及是否需 要為車載動(dòng)力電池進(jìn)行充電以及何時(shí)充電?；旌蟿?dòng)力電動(dòng)車的電池管理系統(tǒng)(Battery Management System, BMS)需要準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)獲知?jiǎng)恿﹄姵豐0C，以確定何時(shí)可以進(jìn)行能量回 饋，何時(shí)可以進(jìn)行輔助動(dòng)力輸出。由于現(xiàn)階段動(dòng)力電池技術(shù)的限制，電池的一致性還較低， 因此無論是純電動(dòng)車還是混合動(dòng)力電動(dòng)車，其電池管理系統(tǒng)都需要知道準(zhǔn)確的SOC以確定 何時(shí)進(jìn)行電池單體的電量均衡，以及均衡到何種程度為止。傳統(tǒng)動(dòng)力電池SOC的估測(cè)方法包括電量累計(jì)法(即安時(shí)計(jì)量法)、開路電壓法、神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊邏輯法等，它們均因存在這樣或那樣的問題而導(dǎo)致使用效果不理想或不能 實(shí)時(shí)使用。也有研究人員采用擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter, EKF)方法進(jìn)行 實(shí)時(shí)估測(cè)的，但是其往往采用了簡(jiǎn)單的電池模型或采用任意指定的SOC初值，導(dǎo)致卡爾曼 濾波器不能收斂甚至發(fā)生振蕩，導(dǎo)致SOC的估測(cè)值可能大幅偏離真值，即使采用了精確的 電池模型及有效SOC初值的卡爾曼濾波器，由于擴(kuò)展卡爾曼濾波器本身的缺點(diǎn)，其算法可 能在某些情況下運(yùn)行不穩(wěn)定，不太適合在可靠性要求相對(duì)較高的車輛中使用。綜上可知，現(xiàn)有動(dòng)力電池SOC的估測(cè)技術(shù)在實(shí)際使用上，顯然存在不便與缺陷，所 以有必要加以改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種動(dòng)力電池SOC的估測(cè)方法及系統(tǒng)， 其具有高精確度，運(yùn)行穩(wěn)定、便于實(shí)時(shí)估測(cè)等優(yōu)點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種動(dòng)力電池SOC的估測(cè)方法，用于電池管理系 統(tǒng)，所述估測(cè)方法包括電量累計(jì)法估算步驟，采用電量累計(jì)法估算出動(dòng)力電池的電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估 計(jì)值S0C2 ；Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法估算步驟，采用Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器作為基本估測(cè)工具， 并采用雙RC回路電池模型作為所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器的時(shí)間更新、測(cè)量更新引擎，估 算出動(dòng)力電池的卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOCl ；加權(quán)平均步驟，將所述電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2和卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOCl通過第一加權(quán)平均獲得最終荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C，第一加權(quán)平均公式為:S0C= α S0Cl+(l-a )S0C2式中系數(shù)α大于等于0且小于等于1，并且所述系數(shù)α值大小與所述電池管理系 統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān)，其在系統(tǒng)運(yùn)行初期一小時(shí)內(nèi)與運(yùn)行時(shí)間成正比，而在系統(tǒng)運(yùn)行一 小時(shí)后等于1。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述電池管理系統(tǒng)的運(yùn)行初期，所述系數(shù)α的取值范圍 是0 0.6;所述電池管理系統(tǒng)的運(yùn)行中后期，所述系數(shù)α的取值范圍是0.6 1。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述電量累計(jì)法估算步驟通過輸入電量累計(jì)法荷電狀態(tài) 估計(jì)值S0C2的初值S0C0、電池電壓、過程噪聲、測(cè)量噪聲來估算出動(dòng)力電池的電量累計(jì)法 荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2 ；所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法估算步驟通過輸入卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值 SOCl的初值S0C0、電池電壓、過程噪聲、測(cè)量噪聲來估算出動(dòng)力電池的卡爾曼濾波法荷電 狀態(tài)估計(jì)值SOCl。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2和卡爾曼濾波法 荷電狀態(tài)估計(jì)值SOCl的初值SOCO分別采用所述電池管理系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)保存的歷史荷電狀態(tài) 數(shù)值SOCh和開路電壓修正值soc。。v進(jìn)行第二加權(quán)平均獲得，第二加權(quán)平均公式為S0C0= β SOCh+(I-^)SOCocv式中系數(shù)β大于等于0且小于等于1，并且所述系數(shù)β大小與動(dòng)力電池的開路擱 置時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān)。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述動(dòng)力電池的開路擱置時(shí)間小于1分鐘時(shí)，所述系數(shù) β為1 ；所述動(dòng)力電池的開路擱置時(shí)間大于4小時(shí)時(shí)，所述系數(shù)β為0 ；所述動(dòng)力電池的開 路擱置時(shí)間在1分鐘至4小時(shí)之間時(shí)，所述系數(shù)β取0 1之間的值，且與擱置時(shí)間成反 比。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法包括Unscented卡爾曼濾波 算法，中心差分Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波算法，Unscented卡爾曼濾波算法平方根形式或者中心 差分Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波算法平方根形式。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述雙RC回路電池模型包括一用于描述所述動(dòng)力電池 常態(tài)特性的常態(tài)特性部分和一用于描述所述動(dòng)力電池暫態(tài)特性的暫態(tài)特性部分。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述雙RC回路電池模型的常態(tài)特性部分包括并聯(lián)一自 放電電阻Rsd、一模擬電池容量的電容Ccap以及一可控電流源；所述雙RC回路電池模型的 暫態(tài)特性部分包括串聯(lián)一描述動(dòng)力電池的濃差極化阻抗特性的第一 RC回路、一描述動(dòng)力 電池的電化學(xué)阻抗特性的第二 RC回路、一模擬動(dòng)力電池的歐姆電阻R、一電池的輸入電流 以及一可控電壓源；所述第一 RC回路包括并聯(lián)一模擬電池濃差極化的阻抗m和一模擬電 池長(zhǎng)期滯后特性的電容Cl ；所述第二 RC回路包括并聯(lián)一模擬電池電化學(xué)的阻抗Rs和一模 擬電池短期滯后特性的電容Cs。根據(jù)本發(fā)明的估測(cè)方法，所述雙RC回路電池模型的暫態(tài)特性部分的描述方程組 為
權(quán)利要求
1.一種動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估測(cè)方法，用于電池管理系統(tǒng)，其特征在于，所述估測(cè)方法 包括電量累計(jì)法估算步驟，采用電量累計(jì)法估算出動(dòng)力電池的電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值 S0C2 ；Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法估算步驟，采用Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器作為基本估測(cè)工具，并采 用雙RC回路電池模型作為所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器的時(shí)間更新、測(cè)量更新引擎，估算出 動(dòng)力電池的卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOCl ；加權(quán)平均步驟，將所述電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2和卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估 計(jì)值SOCl通過第一加權(quán)平均獲得最終荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C，第一加權(quán)平均公式為S0C = α S0Cl+(l-a )S0C2式中系數(shù)α大于等于0且小于等于1，并且所述系數(shù)α值大小與所述電池管理系統(tǒng)的 運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān)，其在系統(tǒng)運(yùn)行初期一小時(shí)內(nèi)與運(yùn)行時(shí)間成正比，而在系統(tǒng)運(yùn)行一小時(shí) 后等于1。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述電池管理系統(tǒng)的運(yùn)行初期，所述 系數(shù)α的取值范圍是0 0.6;所述電池管理系統(tǒng)的運(yùn)行中后期，所述系數(shù)α的取值范圍 是0. 6 1。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述電量累計(jì)法估算步驟通過輸入 電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2的初值S0C0、電池電壓、過程噪聲、測(cè)量噪聲來估算出動(dòng) 力電池的電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2 ；所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法估算步驟通過輸入卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOCl的 初值S0C0、電池電壓、過程噪聲、測(cè)量噪聲來估算出動(dòng)力電池的卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì) 值 SOCl。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值 S0C2和卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOCl的初值SOCO分別采用所述電池管理系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí) 保存的歷史荷電狀態(tài)數(shù)值SOCh和開路電壓修正值S0C。。v進(jìn)行第二加權(quán)平均獲得，第二加權(quán)平均公式為=SOCO = β SOCh+(I-^)SOCocv式中系數(shù)β大于等于0且小于等于1，并且所述系數(shù)β大小與動(dòng)力電池的開路擱置時(shí) 間長(zhǎng)短有關(guān)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述動(dòng)力電池的開路擱置時(shí)間小于1 分鐘時(shí)，所述系數(shù)β為1 ；所述動(dòng)力電池的開路擱置時(shí)間大于4小時(shí)時(shí)，所述系數(shù)β為0 ； 所述動(dòng)力電池的開路擱置時(shí)間在1分鐘至4小時(shí)之間時(shí)，所述系數(shù)β取0 1之間的值， 且與擱置時(shí)間成反比。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法包括 Unscented卡爾曼濾波算法，中心差分Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波算法，Unscented卡爾曼濾波算 法平方根形式或者中心差分Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波算法平方根形式。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述雙RC回路電池模型包括一用于 描述所述動(dòng)力電池常態(tài)特性的常態(tài)特性部分和一用于描述所述動(dòng)力電池暫態(tài)特性的暫態(tài) 特性部分。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述雙RC回路電池模型的常態(tài)特性部分包括并聯(lián)一自放電電阻Rsd、一模擬電池容量的電容Ccap以及一可控電流源；所述雙 RC回路電池模型的暫態(tài)特性部分包括串聯(lián)一描述動(dòng)力電池的濃差極化阻抗特性的第一 RC 回路、一描述動(dòng)力電池的電化學(xué)阻抗特性的第二 RC回路、一模擬動(dòng)力電池的歐姆電阻R、一 電池的輸入電流以及一可控電壓源；所述第一 RC回路包括并聯(lián)一模擬電池濃差極化的阻 抗IU和一模擬電池長(zhǎng)期滯后特性的電容Cl ；所述第二 RC回路包括并聯(lián)一模擬電池電化學(xué) 的阻抗Rs和一模擬電池短期滯后特性的電容Cs。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的估測(cè)方法，其特征在于，所述雙RC回路電池模型的暫態(tài)特性 部分的描述方程組為
10. 一種實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1 9任一項(xiàng)估測(cè)方法的動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估測(cè)系統(tǒng)，其特 征在于，所述估測(cè)系統(tǒng)包括電量累計(jì)法估算模塊，采用電量累計(jì)法估算出動(dòng)力電池的電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值 S0C2 ；Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波法估算模塊，包括Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器和雙RC回路電池模型，采 用所述Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器作為基本估測(cè)工具，并采用所述雙RC回路電池模型作為所述 Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器的時(shí)間更新、測(cè)量更新引擎，估算出動(dòng)力電池的卡爾曼濾波法荷電狀 態(tài)估計(jì)值SOCl ；加權(quán)平均模塊，將所述電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C2和卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估 計(jì)值SOCl通過第一加權(quán)平均獲得最終荷電狀態(tài)估計(jì)值S0C， 第一加權(quán)平均公式為S0C = α S0Cl+(l-a )S0C2式中系數(shù)α大于等于0且小于等于1，并且所述系數(shù)α值大小與所述電池管理系統(tǒng)的 運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān)，其在系統(tǒng)運(yùn)行初期一小時(shí)內(nèi)與運(yùn)行時(shí)間成正比，而在系統(tǒng)運(yùn)行一小時(shí) 后等于1。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估測(cè)方法，包括采用電量累計(jì)法估算出動(dòng)力電池的電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOC2；采用Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器作為基本估測(cè)工具，并采用雙RC回路電池模型作為Sigma點(diǎn)卡爾曼濾波器的時(shí)間更新、測(cè)量更新引擎，估算出動(dòng)力電池的卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOC1；將電量累計(jì)法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOC2和卡爾曼濾波法荷電狀態(tài)估計(jì)值SOC1通過加權(quán)平均獲得最終荷電狀態(tài)估計(jì)值SOC。相應(yīng)地，本發(fā)明還公開了一種動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估測(cè)系統(tǒng)。借此，本發(fā)明SOC估測(cè)具備高精確度，運(yùn)行穩(wěn)定、便于實(shí)時(shí)估測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，適用于需要使用動(dòng)力電池的純電動(dòng)車和混合動(dòng)力電動(dòng)車。
文檔編號(hào)G01R31/36GK102062841SQ20091023753
公開日2011年5月18日 申請(qǐng)日期2009年11月11日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月11日
發(fā)明者李德偉, 蔡文遠(yuǎn), 鄧小明, 馬建新 申請(qǐng)人:北汽福田汽車股份有限公司