[发明专利]一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法

权利要求书

1.一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述校核和优化方法包括以下步骤：

步骤1：在转鼓试验室进行能源车型的经济性实测，采集相关数据；所述相关数据包括电池SOC；

步骤2：对软件Cruise的参数进行初始化，提取出随工况变化的“时间-SOC”数据，运行软件Cruise得出电池实时的端电压；

步骤3：将步骤2电池实时的端电压与电池理论的端电压进行曲线对比，进行校核。

2.根据权利要求1所述一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述待测新能源整车经过保温舱预处理以后，在转鼓环境仓上进行经济性测试，连接采集线，采集整车控制中心的实时数据，所述步骤1的相关数据包括车速、电池SOC、电压和电流。

3.根据权利要求1所述一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1：将SOC数据进行一维MAP查表，得出随时间变化的瞬时开路电压和瞬时内阻；

步骤2.2：将步骤1的测试数据随时间变化的SOC数据作为软件Cruise的输入数据；运行得出电池实时的端电压。

4.根据权利要求3所述一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述步骤2.1具体为，依据电池组的开路电压特性，搭建“SOC-电压”MAP，将SOC变量输入给开路电压MAP，查表得出随时间的变化的理想电池开路电压；

依据电池组的电池内阻特性，搭建“SOC-电阻”MAP，将SOC变量输入给电阻MAP，查表得出随时间的变化的理想电池内阻；

在经济性工况中，电池充电和放电时的内阻R_int是不同的，但都是关于电池SOC(r_SOC)和电池温度的函数，表示为公式(1)：

其中，R_int为电池内阻，R_discharge为电池放电内阻，T为温度，SOC为电池荷电状态，R_charge为电池充电内阻。

5.根据权利要求3所述一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述步骤2.2具体为，依据欧姆定律，将整车采集的电池电流与内阻相乘，得出内阻消耗的电压，如公式(2)所示；

V_R＝I_b×R (2)

其中，V_R为内阻消耗的电压，I_b为电池电流，R为电池包的整体内阻；

利用欧姆定律，考虑电流的符号，电池的理想端电压可表示为：

V_t＝V_OC+I_b×R_int (3)

其中，V_t为理想的端电压，V_OC为开路电压。

6.根据权利要求1所述一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1：若曲线上各采样点差值，与整车采集的电池包电压相比得到误差率，若误差率1％则进行步骤3.2，若差异≤1％则进行步骤3.4；

步骤3.2：优化电池的内阻特性；

步骤3.3：将步骤6优化后的电池内阻重复步骤2-3，若误差率1％则重复步骤3.2直至电池实时的端电压与电池理论的端电压进行曲线对比差异为小，若误差率≤1％则进行步骤3.4；

步骤3.4：校核结束。

7.根据权利要求6所述一种基于整车数据的电池模型的校核和优化方法，其特征在于，所述步骤3.3具体为，将优化后的电池内阻再重新输入给内阻MAP重新进入步骤2。