一种电池组剩余可用能量预测方法及装置与流程

1.本发明涉及动力电池技术领域，具体涉及一种电池组剩余可用能量预测方法及装置。


背景技术：

2.目前锂离子电池剩余可用能量的估计方法，主流上有以下几种：1)根据标准温度、标准放电电流和电池内阻，测试获得电池标称容量，绘制温度-电流-soc三维曲面，再根据电池当前温度、当前soc、电池标称容量、电池内阻和电池未来电流估计剩余可用能量，进一步结合当前端电压、电池内阻和电池未来电流计算电池剩余可用能量；2)将当前荷电状态(soc)确定为电池的当前容量的度量，基于电池相关参数(电流、内阻、最大荷电状态和最小荷电状态)中至少一个参数，并集合电消耗模式计算能量状态；3)建立包含电能和热能的能量状态估算模型，测算不同放电倍率下的外部消耗电能、内部欧姆热能、极化热能和熵产热，获取不同放电倍率下的最大可用能量，并模拟得到最大理论总能和各种放电倍率下的效率函数关系，对估算模型中的总能进行实时修正；4)检测电池的温度；根据该温度和预存的温度与电池的容量的第一对应关系确定在该温度下电池的容量；根据电池容量确定电池的soc；根据电池的soc和预存的soc与电池的开路电压的第二对应关系确定在电池的soc下的电池的开路电压；以及根据电池的容量、开路电压以及电池的电流来估计电池的能量状态。
3.以上的方法，有的需要预测未来的电流以确定电池未来的端电压，而没有gps的情况下，电流的预测精度难以得到保证；有的需要标定不同放电倍率下的外部消耗电能、内部欧姆热能、极化热能和熵产热，该方法过程繁琐、工作量大；有的仅基于电池的容量、开路电压以及电池的电流来估计电池的能量状态，精度难以得到保证。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种电池组剩余可用能量预测方法及装置，能够解决现有技术中对电池组剩余可用能量预测精度难以保证或者过程繁琐、工作量大的问题。
5.为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
6.一方面，本发明提供一种电池组剩余可用能量预测方法，包括以下步骤：
7.根据电池组的当前荷电状态、截止荷电状态和设定荷电序列差，确定未来荷电状态序列；
8.根据电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列；
9.根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列；
10.根据电池组未来端电压序列、电池组容量和设定荷电序列差，确定电池组的可用电池能量。
11.在一些可选的方案中，所述当前荷电状态根据当前电池组总电流确定，包括：
12.根据确定电池组的当前荷电状态，其中，soc
init
为上电时刻的初始soc，c
batt,sys
为电池组的容量，i(t)为t时刻电池组总电流，t0为上电时刻。
13.在一些可选的方案中，所述的根据电池组的当前荷电状态、截止荷电状态和设定荷电序列差，确定未来荷电状态序列，包括：
14.根据soc
pre,j
＝soc(t)-j
·
δsoc，确定未来荷电状态序列，其中，j＝1,2,
…
nn，soc(t)为当前荷电状态，n为未来荷电状态序列总数，soc
pre,n
＞soc
lim
，soc
lim
为截止荷电状态，δsoc为设定荷电序列差。
15.在一些可选的方案中，所述的根据电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列，包括：
16.基于电池组温度、荷电状态和最大电流标定表，根据电池组温度和未来荷电状态序列，确定未来荷电状态序列对应的未来最大电流序列。
17.在一些可选的方案中，所述的根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列，包括：
18.根据未来荷电状态序列和电池组温度，确定开路电压值和欧姆内阻；
19.根据开路电压值、欧姆内阻和未来最大电流序列，确定电池组未来端电压序列。
20.在一些可选的方案中，所述的根据开路电压值、欧姆内阻和未来最大电流序列，确定电池组未来端电压序列，包括：
21.根据根据确定电池组未来端电压序列；
22.其中，u
oc
为开路电压值，r0为欧姆内阻，i
pre,j
为第j个最大电流，tau1为r1和c1的乘积，表示r1c1网络的时间常数，tau2为r2和c2的乘积，表示r2c2网络的时间常数，u1(0)为r1c1网络在t
‑△
t时刻的电压，u2(0)为r2c2网络t
‑△
t时刻的电压，
△
t为一个调度周期，r1为浓差极化内阻，r2为电化学极化内阻，c1为浓差极化电容，c2为电化学极化电容，t为当前时刻。
23.在一些可选的方案中，所述的根据电池组未来端电压序列、电池组容量和设定荷电序列差，确定电池组的可用电池能量，包括：
24.根据确定当前时刻电池组的可用电池能量rde(t)，其中，n＝max{j|u
pre,j
》u
lim
∩soc
pre,j
》soc
lim
,j＝1,2,
…
}，u
lim
为截止端电压，soc
lim
为截止荷电状态，u
pre,j
为第j个电池组未来端电压，δsoc为设定荷电序列差，c
batt,sys
为电池组的容量。
25.在一些可选的方案中，在确定电池组的可用电池能量后，还根据rde(t)
smooth
＝rde(t)-e
δsoc
对rde(t)进行平滑处理，其中，e
δsoc
＝∫i(t)
·
u(t)dt，i(t)为当前时刻电池组总电流，u(t)为当前时刻电池组总电压。
26.在一些可选的方案中，所述电池组温度为当前时刻的实时电池组温度，或者根据历史电池组温度的变化率，预测的当前时刻设定时间段后的预测电池组温度。
27.另一方面，本发明还提供一种电池组剩余可用能量预测装置，包括：
28.荷电状态确定模块，其用于根据电池组的当前荷电状态、截止荷电状态和设定荷电序列差，确定未来荷电状态序列；
29.最大电流预测模块，其用于根据电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列；
30.端电压预测模块，其用于根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列；
31.可用电池能量预测模块，其用于根据电池组未来端电压序列、电池组容量和设定荷电序列差，确定电池组的可用电池能量。与现有技术相比，本发明的优点在于：本方案基于电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列，将未来最大电流作为未来的工况，为剩余可用能量的保守预测奠定了基础；根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列，提高了电池组未来端电压的计算精度；根据实时更新的电池组未来端电压序列，确定电池组的可用电池能量，有效提高剩余可用能量的估计精度，降低车辆趴窝风险。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1为本发明实施例中电池组剩余可用能量预测方法的流程图；
具体实施方式
34.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
35.以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
36.图1为本发明实施例中电池组剩余可用能量预测方法的流程图，如图1所示，本发明提供一种电池组剩余可用能量预测方法，包括以下步骤：
37.s1：根据电池组的当前荷电状态、截止荷电状态和设定荷电序列差，确定未来荷电状态序列。
38.在一些可选的实施例中，当前荷电状态根据当前电池组总电流确定，具体包括，根据确定电池组的当前荷电状态，其中，soc
init
为上电时刻的初始soc，c
batt,sys
为电池组的容量，t0为上电时刻，i(t)为t时刻电池组总电流，当前电池组总电流通过传感器采集获得。
39.本例中，步骤s1具体包括：根据soc
pre,j
＝soc(t)-j
·
δsoc，确定未来荷电状态序列，其中，j＝1,2,
…
n，soc(t)为当前荷电状态，n为未来荷电状态序列总数，soc
pre,n
＞soc
lim
，soc
lim
为截止荷电状态，δsoc为设定荷电序列差。截止荷电状态为截止放电的荷电状态。
40.s2：根据电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列。
41.在一些可选的实施例中，基于电池组温度、荷电状态和最大电流标定表，根据电池组温度和未来荷电状态序列，确定未来荷电状态序列对应的未来最大电流序列。
42.在本实施例中，通过电池台架标定电池组的sop(statenofnpower，电池能源状态)表，即电池组温度、荷电状态和最大电流标定表，可标定不同电池组温度，以及不同荷电状态下对应的最大电流标定表。将电池组温度和未来荷电状态序列带入电池组温度、荷电状态和最大电流标定表中，就可以得到电池组温度下未来荷电状态序列对应的未来最大电流序列。
43.s3：根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列。
44.在一些可选的实施例中，步骤s3包括：
45.s31：根据未来荷电状态序列和电池组温度，确定开路电压值和欧姆内阻。
46.通过在不同电池组温度和不同荷电状态下对电池组进行hppc(hybridnpulsenpowerncharacteristic，混合功率脉冲特性)测试，计算出各电池组温度下的欧姆内阻r0值，并拟合出各电池组温度下的浓差极化内阻r1、电化学极化内阻r2、浓差极化电容c1和电化学极化电容c2值。
47.本例中的不同荷电状态例如：0％～10％soc内，每间隔1％soc进行一次充放电hppc测试，10％～100％soc内，每间隔5％进行一次充放电hppc测试。
48.在一些可选的实施例中，电池组温度为当前时刻的实时电池组温度，或者根据历史电池组温度的变化率，预测的当前时刻设定时间段后的预测电池组温度。
49.本例中，预测电池组温度通过温度传感器实时采集的当前电池组温度，根据历史电池组温度，拟合出电池温度的变化趋势，即可预测出未来某一时刻的预测电池组温度。本例中的设定时间段为5-10分钟，当预测电池组的可工作时间小于设定时间段后，可将设定时间段减半，或者直接采用当前温度作为电池组温度。基于未来预测电池组温度更能反应电池未来的工作状态，即为后续更加准确的预测可用电池能量奠定基础。
50.s32：根据开路电压值、欧姆内阻和未来最大电流序列，确定电池组未来端电压序列。
51.步骤s32具体包括：建立电池组未来端电压二阶rc模型，根据电池组未来端电压二阶rc模型阶rc模型阶rc模型确定电池组未来端电压序列。
52.其中，u
oc
为开路电压值，r0为欧姆内阻，i
pre,j
为第j个最大电流，tau1为r1和c1的乘
积，表示r1c1网络的时间常数，tau2为r2和c2的乘积，表示r2c2网络的时间常数，u1(0)为r1c1网络在t
‑△
t时刻的电压，u2(0)为r2c2网络在t
‑△
t时刻的电压，
△
t为rc模型的一个调度周期，r1为浓差极化内阻，r2为电化学极化内阻，c1为浓差极化电容，c2为电化学极化电容，t为当前时刻。
53.s4：根据电池组未来端电压序列、电池组容量和设定荷电序列差，确定电池组的可用电池能量。
54.在一些可选的实施例中，以电池组未来端电压序列、电池组容量c
batt,sys
和δsoc建立rde(remainingn dischargingn energy，剩余可用能量)计算模型，将电池组未来端电压序列、电池组容量和设定荷电序列差带入rde计算模型中，即：
55.根据确定当前时刻电池组的可用电池能量rde(t)，其中，n＝max{j|u
pre,j
》u
lim
∩soc
pre,j
》soc
lim
,j＝1,2,
…
}，u
lim
为截止端电压，soc
lim
为截止荷电状态，u
pre,j
为第j个电池组未来端电压，δsoc为设定荷电序列差，c
batt,sys
为电池组的容量。
56.本例中，截止荷电状态为截止放电的荷电状态，截止端电压为截止放电的端电池组端电压，截止荷电状态和截止端电压均根据电池组温度实时更新，电池组温度为当前时刻的实时电池组温度，或者根据上电时刻到当前时刻的历史电池组温度，预测的当前时刻设定时间段后的预测电池组温度，采用预测电池组温度时，可使估算机构更加准确。
57.本例中，δsoc为soc间隔，如δsoc为1％，当前荷电状态soc为80％时，则soc序列soc
pre,j
为：80％、79％、78％...2％、1％、0％，其中，最低soc由soc
lim
决定，并不一定为0％，soc
pre,n
＞soc
lim
。
58.在一些可选的实施例中，在确定电池组的可用电池能量后，还根据rde(t)
smooth
＝rde(t)-e
δsoc
对rde(t)进行平滑处理，其中，e
δsoc
＝∫i(t)
·
u(t)dt，i(t)为当前时刻电池组总电流，u(t)为当前时刻电池组总电压。
59.在本实施例中，e
δsoc
＝∫i(t)
·
u(t)dt的积分上下限为当前设定荷电序列差的起始时刻和结束时刻，例如δsoc设为1％时，80％-79％段时，起始时刻为soc为80％的时刻，结束时刻为soc为79％的时刻。本算法中的δsoc设为1％，该soc间隔下所计算得到的rde(t)存在跳动问题，为减小跳变，结合瓦时积分法进行rde(t)估计值的平滑处理，基于瓦时积分法，每1％soc间隔更新累计的充放电能量，将可用电池能量做平滑处理，可以提高运算速度。
60.另一方面，本发明还提供一种电池组剩余可用能量预测装置，包括：荷电状态确定模块、荷电状态确定模块、端电压预测模块和可用电池能量预测模块。
61.荷电状态确定模块用于根据电池组的当前荷电状态、截止荷电状态和设定荷电序列差，确定未来荷电状态序列；最大电流预测模块用于根据电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列；端电压预测模块用于根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列；可用电池能量预测模块用于根据电池组未来端电压序列、电池组容量和设定荷电序列差，确定电池组的可用电池能量。
62.综上所述，本方案基于电池组温度和未来荷电状态序列确定对应的未来最大电流序列，将未来最大电流作为未来的工况，为剩余可用能量的保守预测奠定了基础；根据未来最大电流序列、未来荷电状态序列和电池组温度，确定电池组未来端电压序列，提高了电池
组未来端电压的计算精度；实时更新电池组未来端电压序列、放电截止soc和放电截止电压，有效提高剩余可用能量的估计精度，降低车辆趴窝风险，结合瓦时积分，平滑剩余可用能量的估计结果，降低续驶里程跳动的幅度，有效提高车辆的驾乘体验。
63.需要说明的是，在本技术中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
64.以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。