[发明专利]电动汽车动力电池剩余电量的实时评估方法及装置无效

专利信息
申请号: 201310469717.6 申请日: 2013-10-09
公开(公告)号: CN103576096A 公开(公告)日: 2014-02-12
发明(设计)人: 罗敏;孙卫明;肖勇;赵伟;张永旺 申请(专利权)人: 广东电网公司电力科学研究院
主分类号: G01R31/36 分类号: G01R31/36;G08C17/02
代理公司: 广州知友专利商标代理有限公司 44104 代理人: 周克佑
地址: 510080 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了电动汽车动力电池剩余电量实时评估方法及装置:数据采集终端的控制单元通过控制内部CAN接口与电池管理系统通信,采集电池组的电池数据,然后再由控制单元将采集的数据传送给GPRS模块,通过GPRS模块发送到GPRS无线网络和互联网,上位机通过互联网接收数据,并应用Mamdani模糊推理方法建立基于模糊预测算法的电动汽车动力电池SOC估算模型,精确估算出SOC值。最后再通过互联网、GPRS无线网络将计算出的SOC值发送给数据采集终端显示,并将从电池管理系统采集到的SOC与模糊预测出的SOC以曲线图的方式进行对比,从而达到对电动汽车动力电池剩余电量的实时精确评估。
搜索关键词: 电动汽车 动力电池 剩余 电量 实时 评估 方法 装置
【主权项】:
一种电动汽车动力电池剩余电量的实时评估方法,其特征是:包括以下步骤:S1首先数据采集终端从电池管理系统中采集电池组的电压、电流和温度的电池数据,然后将采集到的电池数据无线传送给上位机;S2上位机软件通过模糊预测算法对数据进行分析处理,最后将上位机软件计算出的SOC值无线发送、显示,并与从电池管理系统采集到的SOC进行对比,实现SOC校正;所述的步骤S2包括以下子步骤:S2‑1SOC预测模型以电池的总电压U和工作电流I作为输入,动力电池的SOC作为输出,SOC预测模型的输入量U的模糊集合为{VL、L、M、H、VH},即{很低、低、中等、高、很高},论域[78.5,84.5];输入量I的模糊集合也为{VL、L、M、H、VH},论域[0,20];模糊输出值SOC的模糊集合为{ALARM、L、M、H、VH},即{过低报警、低、中等、高、很高},论域[0,100];其中VL、ALARM和VH取梯形隶属度函数,其余取三角形隶属度函数;然后做出模糊子集及隶属函数分布图,分布图包括电流模糊子集及隶属函数分布图、电压模糊子集及隶属函数分布图和SOC模糊子集及隶属函数分布图;S2‑2采用的模糊控制规则表达为:If…and…then…,共计20条,建立的模糊规则库为:(1).If(U is VL)and(I is H)then(SOC is ALARM) (1)(2).If(U is VL)and(I is VH)then(SOC is L) (1)(3).If(U is L)and(I is VL)then(SOC is ALARM) (1)(4).If(U is L)and(I is L)then(SOC is ALARM) (1)(5).If(U is L)and(I is M)then(SOC is ALARM) (1)(6).If(U is L)and(I is H)then(SOC is L) (1)(7).If(U is L)and(I is VH)then(SOC is M) (1)(8).If(U is M)and(I is VL)then(SOC is ALARM) (1)(9).If(U is M)and(I is L)then(SOC is L) (1)(10).If(U is M)and(I is M)then(SOC is M) (1)(11).If(U is M)and(I is H)then(SOC is M) (1)(12).If(U is M)and(I is VH)then(SOC is H) (1)(13).If(U is H)and(I is VL)then(SOC is L) (1)(14).If(U is H)and(I is L)then(SOC is M) (1)(15).If(U is H)and(I is M)then(SOC is H) (1)(16).If(U is H)and(I is H)then(SOC is H) (1)(17).If(U is H)and(I is VH)then(SOC is VH) (1)(18).If(U is VH)and(I is VL)then(SOC is M) (1)(19).If(U is VH)and(I is L)then(SOC is H) (1)(20).If(U is VH)and(I is M)then(SOC is VH) (1);所述的模糊集合为{VL、L、M、H、VH}可从模糊子集及隶属函数分布图上得出;S2‑3将模糊控制量进行模糊判决得出确切的预测量并将其输出。
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