[发明专利]一种SOC的估算方法

说明书

本发明公开了一种SOC的估算方法。本发明通过不断循环修正的两个衰减系数：K1充放电系数，K2电池衰减系数，能够稳定并长期地估算出较精确的SOC；并且将实时采集的电压、电流、温度的值进行滑动平均处理，这样保证了不会因为采集信号的非真实值的波动而导致采集数据误差变大；优化了现有技术，并具有很强的市场应用性。

技术领域

本发明涉及电池技术领域，具体为一种SOC的估算方法。

背景技术

现有的电池组测量SOC经常使用安时积分加开路电压法，这种算法市场上技术成熟，较其他例如卡尔曼滤波算法和AP神经网络算法计算量少，无需大量的训练样本来实现电池SOC的估算。但电池组的这种安时积分加开路电压算法测SOC算法的缺点在于在进行实际操作时，需要将电池充满电量后以固定的放电倍率(一般取1C)进行放电，直到电池的截止电压时停止放电，根据该放电过程获得OCV-SOC关系表。当电池处于实际工作状态时便能根据电池两端的电压值，通过查找OCV-SOC关系表得到当前的电池SOC。

尽管该方法对各种蓄电池都有效，但也存在自身缺陷：(1)没有考虑到实时采集数据非真实性的波动，从而将非真实值使用开路电压法通过查找OCV-SOC关系表引起对SOC的估算误差；(2)没有考虑到电池衰减对安时积分法的影响，从而将电池衰减的对SOC估算的影响不断的通过积分变大，导致SOC估算不断变大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种SOC的估算方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种SOC的估算方法，该方法包括以下步骤：

S1、从掉电存储单元EEPROM中读取电池上一次掉电前的SOC值以及K0，K1数值；

S2、并实时读取传感器采集的电压、温度和电流数值；

S3、对S2读取的采集值都进行一个滑动平均滤波处理；

S4、通过开路电压算法查表，得到ReQmin和ReQmax；

S5、通过安时积分法，求出电池SOC电量的变化量ActQ；

S6、带入S5得到的数据并计算得到此时的SOC；

S7、通过开路电压算法查OCV-SOC的关系表得：MinQ和MaxQ；

S8、计算得到两个衰减参数KO和K1并储存在历史数据库中；

S9、再次进行判断EEPROM中是否有SOC值和K0和K1值的条件判断。

进一步的，在步骤S3中，滑动平均滤波处理过程如下：

①滑动平均值是从一个有n项的时间序列中来计算多个连续m项序列的平均值；

②例如：对于传感器采集的电压值为例，m为2.61V，2.65V，2.8V，2.81V，2.82V其滑动平均值分别为n＝3次的滑动平均值；

③计算过程为：(2.61+2.65+2.8)/3＝2.69，(2.65+2.8+2.81)/3＝2.75，

(2.8+2.81+2.82)/3＝2.81，

④n＝3次的滑动平均值＝(2.69+2.75+2.81)/3＝2.75。

进一步的，在步骤S5中，利用以下公式对ActQ进行计算：

进一步的，在步骤S8中，利用以下公式对两个衰减参数KO和K1进行计算：

K1＝SOC/(K0×(ReQmin-MinQ))

K0＝ActQ/(ReQmax-MaxQ)