电池荷电状态检测方法

摘要

本发明公开了一种电池荷电状态检测方法，在安时计量法的基础上，通过存储于记忆芯片中的将不同温度下和不同循环充放电次数下的的电压-荷电状态曲线归一化处理后得到电池充放电归一化曲线电池荷电状态值SOC进行校准的方法。该方法误差较小，既适用于电池的静止状态，也适用于电池的工作状态；而且该方法可以使用数理拟合工具可以建立相关曲线，简化建模过程，易于将该方法用于实际。

权利要求

1.一种电池荷电状态检测方法，包括以下步骤：

(1)测定电池静止状态下的开路电压后根据已知的电池电压-荷电状态值参考查询表由式(I)确定电池静止状态下的荷电状态值作为电池初始荷电状态值；

式(I)为

其中VLOW和Vhigh是分别对应于SOCLOW和SOChigh的固定电压值；Vm为测定电池静止状态下的开路电压；

分别采集电池处于不同温度下的电压、荷电状态值和不同循环充放电次数下的电压、荷电状态值分别拟合成电压-荷电状态曲线；

(2)根据电池改变不同能量水平的方式、步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值和电池电量的变化确定电池的荷电状态值；

(3)根据步骤(1)中不同温度情况、循环充放电次数得到的电压-荷电状态曲线归一化处理后得到电池充放电归一化曲线并存储于记忆芯片中；

(4)根据步骤(3)中得到的并存储在记忆芯片的电池充放电归一化曲线对确定的电池的荷电状态值进行校准。

2.根据权利要求1所述的电池荷电状态检测方法，其特征在于步骤(2)中所述的改变不同能量水平为电池充电事件时通过步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值和电池电量的变化由式(II)得到电池充电时的荷电状态值；电池初始荷电状态值记作SOCs，电池充电时的荷电状态值记作SOCch；

式(II)为 其中Qch、Qmax为测定的电池充电电量和预先测定的最大电池电量。

3.根据权利要求1所述的电池荷电状态检测方法，其特征在于步骤(2)中所述的改变不同能量水平为电池放电事件时通过步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值和电池电量的变化由式(III)得到电池放电时的荷电状态值；电池初始荷电状态值记作SOCs，电池放电时的荷电状态值记作SOCd；

式(III)为 其中Qd、Qmax为测定的电池放电电量和预先测定的最大电池电量。

说明书

电池荷电状态检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电化学电池的荷电状态检测方法，属于电池测量方法设计领域。

背景技术

[0002] 笔记本、移动通讯工具、电动/混合动力车的电子电路可以通过电池来供电，该电池现在一般为电化学电池，包括锂电池、镍氢电池、镍镉电池等，通过现有技术中常见的充电电路可以对电池进行充电以达到该类可充电池能继续使用的目的。这样，用户需要了解电池的电量的使用情况，以方便用户对其进行使用和决定充电的时间。

[0003] 电池荷电状态(state of charge，SOC)是当前状态下电池的电荷情况，一般是电池最大电荷的一部分。电池荷电状态SOC可以反映电池在当前循环充放电次数时电池相对于最大电荷的情况以决定电池的充电容量。由于不同温度、多次循环充放电后电池的老化程度及放电电流的大小等诸多因素，导致电池荷电状态SOC的测定和估计一直是电池应用领域内的一个难点。

[0004] 传统的电池荷电状态SOC的测定方法有电压法、开路电压法、安时计量法、神经网络法等，电压法是通过测量电池工作状态下的电压并考虑到电池的温度补偿等因素来测定电池SOC，由于电池在使用过程中表现的高度非线性、电池间的不一致以及电池本身老化所带来的误差，使得该方法在测定电池SOC上有一定误差；开路电压法利用开路电压(open Circuit Voltage，OSC)与SOC的对应关系进行估计。该方法基于开路电压的测量，适用于测量电池不工作状态下的电池SOC，在混合动力电动汽车行驶过程中，由于在动力电池工作过程中，不能测定开路电压而不能使用。现有技术中开路电压法通常用于其他算法的补充。

[0005] 2001年A.Piller et al在Journal of Power Sources，102卷96期提出了安时计量法。所谓安时计量法，即通过对电流积分的办法记录从电池输出的电量或输入的电量，在根据充放电的初始SOC状态就可以计算出电池的SOC。该方法直接明显、简单易行，在短时间内具有较高精度。但该方法具有两个缺陷，首先，由于电池可以在任何一个SOC下开始工作，因而初始的SOC难以确定；而且电池在长时间工作和频繁冲放电情况下，由于电池放电具有不确定的不同大小电流进行放电，导致直接对电流进行时间积分而不进行一定的校正，该估计获得的SOC测量值有较大的累积误差。

[0006] 神经网络法，即利用神经网络模型，直接预测某个放电电流和放电电压下的放电量，并根据初始SOC值，由上述两者的差值推算出实时的电池SOC。该方法不适用于动力电池的SOC估计，原因在于初始SOC值难以确定而且神经网络模型受输入维数的限制，只能预测单倍率下的放电电量，而动力电池具有不确定的倍率电流放电。

[0007] 近几年来又陆续研发出许多对电池SOC的新测定方法，例如2006年O.Barbarisi et al，Control Engineering Practice 149卷267期中提出的卡尔曼滤波模型算法、2004年P.Singh在Journal of Power Sources 136卷322期提到的模糊逻辑算法模型、自适应神经模糊推断模型及线性模型法等。这些智能算法由于还不是很成熟，有些复杂算法在单片机上难以实现，所以在实际应用中还不多见。

发明内容

[0008] 本发明目的是提供一种电池荷电状态检测方法，该方法解决了现有技术中电池SOC测定方法测量误差较大、测量结果不准确等问题。

[0009] 为了解决上述问题，本发明提供的技术方案如下：

[0010] 一种电池荷电状态检测方法，包括以下步骤：

[0011] (1)测定电池静止状态下的开路电压确定电池静止状态下的荷电状态值；采集电池分别处于不同温度下的电压、荷电状态值和不同循环充放电次数下的电压、荷电状态值分别拟合成电压-荷电状态曲线；通过采集的不同温度下的数据、不同循环充放电次数下的数据或电压-荷电状态曲线根据电池启动前的温度和电压得到电池初始荷电状态值SOCs；

[0012] (2)根据电池改变不同能量水平的方式和步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值SOCs和电池电量的变化确定电池的荷电状态值；

[0013] (3)根据步骤(1)中不同温度情况、循环充放电次数得到的电压-荷电状态曲线归一化处理后得到电池充放电归一化曲线并存储于记忆芯片中；

[0014] (4)根据步骤(3)中得到的并存储在记忆芯片的电池充放电归一化曲线对确定的电池的荷电状态值进行校准。

[0015] 优选的，步骤(3)温度情况可以选择从-20℃、-10℃、0℃、10℃、15℃、20℃、25℃、30℃；循环充放电次数电池可以选择经受1、20、50、100、200、300、400、500、600、700、800、
900、1000个充放电周期后的所述电池。

[0016] 优选的，步骤(3)曲线归一化处理可以通过数理拟合工具进行曲线拟合。

[0017] 优选的，所述步骤(1)中测定电池静止状态下的开路电压后根据已知的电池电压-荷电状态值参考查询表由式(I)确定电池静止状态下的荷电状态值；

[0018] 式(I)为

[0019] 其中VLOW和Vhigh是分别对应于SOCLOW和SOChigh的固定电压值；Vm为测定电池静止状态下的开路电压。

[0020] 优选的，步骤(2)中所述的改变不同能量水平包括电池充电事件。

[0021] 优选的，所述步骤(2)中产生电池充电事件时通过步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值SOCs和电池电量的变化由式(II)得到电池充电时的荷电状态值SOCch；

[0022] 式(II)为 其中Qch、Qmax为测定的电池充电电量和预先测定的最大电池电量。

[0023] 优选的，步骤(2)中所述的改变不同能量水平包括电池放电事件。

[0024] 优选的，所述步骤(2)中产生电池放电事件时通过步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值SOCs和电池电量的变化由式(III)得到电池放电时的荷电状态值SOCd；

[0025] 式(III)为 其中Qch、Qmax为测定的电池放电电量和预先测定的最大电池电量。

[0026] 优选的，所述方法还包括一定时间的恒定电流充放电事件时根据已知的电池电压-荷电状态值参考查询表和测定充放电时间确定电池荷电状态值。

[0027] 优选的，所述步骤(2)中电池放电时的荷电状态值SOCd通过一定时间的恒定电流放电事件得到的电池恒定电流放电时的荷电状态值区间进行校准。

[0028] 优选的，所述方法还包括当电池处于未工作状态或休眠时，对整个电池系统的荷电状态检测和自我校准，确定电池的健康状况。

[0029] 优选的，测定整个电池系统的荷电状态时进行温度效应补偿。

[0030] 本发明采用归一化方法把电池在不同温度、不同循环充放电次数导致的老化程度及不同的放电速率等情况下做一个统一的考虑，并结合锂电池电流充放电效率为近100％的特性从而给出电池在动、静态下包括电动/混合动力汽车上电池应用情况下的电池荷电状态测定，解决了电池在电动/混合动力汽车及通信、计算机等设备应用上的电池荷电状态测定这个难点。

[0031] 该发明的优点在于该电池荷电状态的测定方法可以适用于电池非工作状态和工作状态，并且考虑了影响电池的放电倍率、温度、循环充放电次数、电池一致性差异等因素，符合电池的实际使用情况，并且该电池荷电状态的测定方法误差较小；使用数理拟合工具可以建立相关曲线，简化建模过程，易于将该方法用于实际。

[0032] 本发明提供了一个能较精确测量电池荷电状态的的相对简易的方法，可适用于多种电化学电池，包括锂电池、镍氢电池、镍镉电池等，尤其是二次性可充电锂电池。

附图说明

[0033] 下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

[0034] 图1为锂电池的一般电压-时间(V-t)放电曲线；

[0035] 图2为锂电池的一般电压-充放电量放电曲线；

[0036] 图3为不同循环次数(cyc)下的锂离子电池充电归一化曲线；

[0037] 图4为不同循环次数(cyc)下的锂离子电池放电归一化曲线；

[0038] 图5为本发明实施例电池荷电状态检测方法的流程图。

具体实施方式

[0039] 为了更详尽的表述上述发明的技术方案，以下本发明人列举出具体的实施例来明技术效果；需要强调的是，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。

[0040] 实施例如图1-5，为锂电池的荷电状态检测方法，具体的说，分为以下几个步骤：

[0041] (1)测定电池静止状态下的开路电压确定电池静止状态下的荷电状态值；采集电池分别处于不同温度下的电压、荷电状态值和不同循环充放电次数下的电压、荷电状态值分别拟合成电压-荷电状态曲线；通过采集的不同温度下的数据、不同循环充放电次数下的数据或电压-荷电状态曲线根据电池启动前的温度和电压得到电池初始荷电状态值SOCs；

[0042] 一般情况下锂电池放电曲线如图1、2所示，图1为一般锂电池的电压-时间(V-t)放电曲线，图2为一般锂电池的电压-充放电量放电曲线；图2中中间的曲线为电池开路电压，在充放点电流相等的情况下，电池开路电压大致为充放电曲线的平均值。

[0043] 测定电池静止状态下的开路电压后根据已知的电池电压-荷电状态值参考查询表由式(I)确定电池静止状态下的荷电状态值；

[0044] 式(I)为

[0045] 其中VLOW和Vhigh是分别对应于SOCLOW和SOChigh的固定电压值Vm为测定电池静止状态下的开路电压，式中荷电状态值以百分比表示。

[0046] 对锂离子电池或锂电池，其电压与电池荷电状态可以划分为1到20个区间。例如，对LixCoO2阴极的锂离子电池，其电压与电池荷电状态可以划分为10个区间，如表1。

[0047] 表1锂电池电压-荷电状态值之间的关系参考查询表

[0048]

[0049] 表1中，第一个区间VLOW＝4.08V，SOCLOW＝85％，Vhigh＝4.24V，SOChigh＝100％，将该值代入式(I)中计算即可以得到电池静止状态下的荷电状态值。

[0050] 当然，对于锂电池，也可以通过

[0051] 平衡状态的开路电压值还可以用公式表示：

[0052] V＝EeqLiCoO2-EeqLiC6 (IV)

[0053]

[0054] ζ+2＝(U+2-U+1)2Xpn+ζ+1 (VI)

[0055] 其中 ζ+j是常数，XLi是正极中的SOC，J＝RT/F，Xph＝0.75

[0056]- - - 2 -

[0057] ζj＝(U2-U1)Zph+ζ1

[0058] 其中 ζj是常数，Zph是负极中的SOC，Zph＝0.25；

[0059] 通常ZLi位于0.5和1之间。

[0060] (2)根据电池改变不同能量水平的方式和步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值SOCs和电池电量的变化确定电池的荷电状态值；

[0061] 现有技术中经常存在的电池的初始SOC值难以测定的问题在本发明中也迎刃而解。在混合动力电动汽车电池启动前测量电池的电压和温度，通过步骤(1)得到的不同温度下的电压-电池荷电状态值曲线和表1的内容得到。

[0062] 电池充电事件时通过步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值SOCs和电池电量的变化由式(II)得到电池充电时的荷电状态值SOCch；

[0063]

[0064] 其中Qch、Qmax为测定的电池充电电量和预先测定的最大电池电量。电池放电事件时通过步骤(1)中得到的电池初始荷电状态值SOCs和电池电量的变化由式(III)得到电池放电时的荷电状态值SOCd；

[0065] 式(III)

[0066] 其中Qch、Qmax为测定的电池放电电量和预先测定的最大电池电量。

[0067] 在许多应用情况下，尤其是锂电池在电动/混合动力汽车应用是一个动态环境，其放电电流经常变化，但因为锂电池的充放电效率(库仑效率)为接近100％，所以本发明人可以采用上述库仑计算的方法来测定电池的荷电状态值。其中，电池放电时的荷电状态值SOCd还可以通过一定时间的恒定电流放电事件得到的电池恒定电流放电时的荷电状态值区间进行校准。恒定电流放电时的荷电状态值估计将在后述内容中详述。

[0068] (3)根据步骤(1)中不同温度情况、循环充放电次数得到的电压-荷电状态曲线归一化统一处理后得到电池充放电归一化曲线并存储于记忆芯片中；

[0069] 这里温度范围选择从-20℃、-10℃、0℃、10℃、15℃、20℃、25℃、30℃；循环充放电次数范围可以选择经受1、20、50、100、200、300、400、

[0070] 500、600、700、800、900、1000个充放电周期的电池；通过对不同温度和循环充放电次数下的充放电情况下电压-荷电状态值曲线的考察，再对曲线进行曲线拟合，得到电池充放电归一化曲线，如图3、图4。

[0071] 在不同温度，老化条件等情况下的电压-荷电状态值SOC曲线会有不同。而本发明人采用归一化方法来统一这些曲线。如对V-t曲线，发明人取：

[0072] SOCu(t)＝(t-tlow)/(tlow-thigh) (VIII)

[0073] Vu(t)＝(V(t)-Vlow)/(Vhigh-Vlow) (IX)

[0074] 其中thigh对应于从100％SOC放电到Vhigh时的时间。tlow对应于从100％SOC放电到Vlow时的时间。

[0075] SOC＝SOCj-SOCu(t) (X)

[0076] 其中，SOCj为第j个区间的最高SOC，例如表1中划分的不同区间的SOC。通过公式(VIII)到(X)的处理，可以对电压-时间曲线进行归一化处理。发明人技术方案中电压-荷电状态值SOC曲线也是采用类似方法处理得到如图3和图4分别为在一定电流下充电和放电情况下的18650锂离子电池的在室温下的归一化曲线。

[0077] (4)根据步骤(3)中得到的并存储在记忆芯片的电池充放电归一化曲线对确定的电池的荷电状态值进行校准。

[0078] 如果锂电池处于恒定电流放电的情况下，本发明人通过如公式(VIII)到(X)的方式，即测定从100％SOC放电到Vhigh时的时间，从100％SOC放电到Vlow时的时间和指定时间内的开路电压由下式而估计恒定电流放电的电池SOC：

[0079] SOCu(t)＝(t-tlow)/(tlow-thigh) (VIII)

[0080] Vu(t)＝(V(t)-Vlow)/(Vhigh-Vlow) (IX)

[0081] 其中thigh对应于从100％SOC放电到Vhigh时的时间。tlow对应于从100％SOC放电到Vlow时的时间。

[0082] SOC＝SOCj-SOCu(t) (X)

[0083] 其中，SOCj为第j个区间的最高SOC，例如表1中划分的不同区间的SOC。

[0084] 由于电流测量会出现误差，而这种误差积累在长时间内会比较大从而给SOC测量造成较大误差，因此本发明人利用电压测量的办法在一定条件下给予校准。又因为电池充放电电流在汽车运行过程中经常变化，这种校准只宜于在较恒定电流放电情况下进行，在一定时间的恒定电流充放电情况(如可以短至几秒钟)下，可以利用公式(VIII)到(X)与步骤(3)中储存在记忆芯片中的电池归一化充电、放电曲线进行比较校正来得到电池SOC值。

[0085] 进而，在混合动力电动汽车处于停机状态或电池组系统休眠时，进一步进行电池系统整个系统的SOC测量的自我校准并测量电池系统的健康状态。这时可以考虑电池的温度补偿效应。

[0086] 综上所述，本发明的技术方案是根据归一化方法和安时法的结合来测定动态状态下的电池实时SOC，在静止状态下采用开路电压与SOC的唯一性关系测量SOC，进一步进行电池系统整个系统的SOC测量的自我校准并测量电池系统的健康状态测量，这种SOC测量技术与前述各种电池SOC测定方法不同，较为实用和简单易行并具有较高精度。

[0087] 上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。