基于充電電壓曲線的電池組健康狀態在線估算方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于電動汽車技術領域，具體涉及電動汽車動力電池組狀態參數預估。
【背景技術】
[0002] 精確估算電池組健康狀態（State of Health, S0H)可避免應用中的電池組出現 "過充/過放"，保證電池組使用安全，提高電池組使用壽命。但實際應用過程中，電池老化 機理復雜，SOH在線估算較為困難。
[0003] 目前多通過電池內阻增加或容量降低幅度來衡量電池老化程度，比較典型的算法 是雙時間尺度擴展卡爾曼濾波算法，在用于求解電池荷電狀態（State of Capacity, S0C) 的擴展卡爾曼濾波算法的基礎上，增加描述電池容量或電池內阻的狀態方程，通過不同的 時間尺度分別求解出電池 SOH及S0C，但這種算法的估算精度受制于電池模型及電池開路 電壓（Open circuit voltage, 0CV)與SOC關系的精度。且實際應用過程中，電池模型參 數隨電池老化狀態而變化，這也對雙時間尺度擴展卡爾曼濾波算法的精度及實用性帶來挑 戰。
[0004] 依據電池在嵌鋰過程中的分期現象在電池充電曲線上的反映，一些研究者提出對 表征電池充電過程中電壓V與容量Q的關系的V-Q或Q-V曲線進行微分，通過微分曲線特 征點的變化描述電池老化狀態。但前人對這些方法的研究多處于單體電池化學機理特性的 研究分析階段，未將其應用到電池組SOH的在線估算中。
【發明內容】
[0005] 為了解決上述電池組SOH的在線估算問題，本發明提出了基于充電電壓曲線的電 池組健康狀態在線估算方法，采用的技術方案如下：
[0006] 基于充電電壓曲線的電池組健康狀態在線估算方法，包括如下步驟：
[0007] 步驟1，采用中心最小二乘法求取電池充電差分電壓（Differential Voltage，簡 稱為DV)曲線，包括如下步驟：
[0008] 步驟1. 1，實時采集電池電壓及電流，利用安時積分法計算電池容量；
[0009] 步驟1. 2,利用中心最小二乘法計算電池 DV曲線；
[0010] 步驟2,基于DV曲線特征點估算電池 SOH ;
[0011] 步驟3,基于DV曲線變換估算電池 S0H。
[0012] 進一步，所述步驟1. 2的具體實現過程包括如下步驟：
[0013] 步驟1. 2. 1，利用一階函數y = aQ+alX逼近一組實測數據中的若干個數據點，將DV 曲線的求解轉化為對參數％的求解；
[0014] 步驟1. 2. 2,定義若干個數據點坐標分別為：
[0015]
1 '根據中心最小二乘法求得， LlN 丄UOlOSbys /\ I ^ Z/O JM
-，進而求解電池充電DV曲線。
[0016] 進一步，所述步驟2的實現過程包括如下步驟：
[0017] 步驟2. 1，建立歸一化第二駐點位置與歸一化電池容量間的關系；
[0018] 步驟2. 2,建立歸一化兩駐點位置差與歸一化電池容量間的關系；
[0019] 步驟2. 3,實際電池充電過程中實時判斷電池 DV曲線是否到達第一駐點，若到達 第一駐點，則對步驟1. 1中所述的安時積分法求解的電池容量進行校準；否則執行步驟1 ;
[0020] 步驟2. 4,判斷電池 DV曲線是否到達第二駐點，若達到第二駐點位置，則依據步 驟2. 1所述的歸一化第二駐點位置與歸一化電池容量間的關系、以及步驟2. 2所述的歸一 化兩駐點位置差與歸一化電池容量間的關系估算該電池 S0H，否則執行步驟1，直到充電結 束。
[0021] 進一步，所述步驟3的實現過程包括如下步驟：
[0022] 步驟3. 1，建立不同循環次數下DV曲線變換系數與歸一化電池容量間的關系；
[0023] 步驟3. 2,判斷電池組是否充電結束，若充電沒有結束，則執行步驟1，直到充電結 束；若充電結束，則執行步驟3. 3 ;
[0024] 步驟3. 3,對未達第二駐點位置的電池利用最小二乘法求解電池 DV曲線變換系 數；
[0025] 步驟3. 4,依據步驟3. 1中所述的變換系數與歸一化電池容量之間的關系估算電 池 SOH0
[0026] 和現有技術相比，本發明的有益效果：
[0027] (1)本發明提出了基于電池充電電壓曲線特征點及變換系數的電池組SOH在線估 算方法，該方法和比較常用的基于電池模型的電池 SOH估算方法相比，本發明的方法不受 制于電池模型參數老化的影響，具有高精度特點。
[0028] (2)本發明直接采用充電電壓曲線特征點來估算單節電池 S0H，效率高；
[0029] (3)同時本發明還考慮到由于電池組老化導致某些單節電池在電池組整體充電結 束時未達第二駐點位置，創新性的提出了基于DV曲線變換系數的單節電池 SOH估算。
[0030] (4)本發明還考慮了傳統的安時積分法存在累計效應問題，利用第一駐點位置對 其進行修正；
【附圖說明】
[0031] 圖1為電池組SOH在線估算流程；
[0032] 圖2為利用中心最小二乘法求解的不同循環次數下的電池 DV曲線；
[0033] 圖3為第二駐點位置與電池容量間的關系；
[0034] 圖4為兩駐點位置差與電池容量間的關系；
[0035] 圖5為變換系數與歸一化電池容量間的關系；
[0036] 圖6為不同循環次數下DV曲線平臺期局部放大圖。
【具體實施方式】
[0037] 基于電池充電電壓曲線的電池組在線估算方法包括電池充電DV(dV/dQ-Q)曲線 求取、基于DV曲線特征點電池 SOH估算、基于DV曲線變換電池 SOH估算。
[0038] 上述電池充電DV曲線求取采用中心最小二乘法求解，具體過程如下：
[0039] 對一組實測數據 Yi= f(x J，Xi= X 〇+i · Δ X，i = 〇, 1，2,......，假設在某一小范 圍內的η個數據點可用一階函數y = ao+ap逼近，則DV曲線的求解轉化為對參數S1的求 解。
[0040] 依據中心最小二乘法，定義η個數據點坐標分別為
[0041]
'則由根據最小二乘法求得，
，進而求解電池充電DV曲線。
[0042] 上述基于DV曲線特征點電池 SOH估算先建立單節電池 DV曲線第二個駐點位置 或兩駐點位置差與其容量衰減間的關系曲線，實際電池組使用過程中，通過實時求解單節 電池 DV曲線，判斷第二駐點位置或兩駐點間的位置差，依據建立的關系曲線估算單節電池 SOH0
[0043] 上述基于DV曲線變換電池 SOH估算先建立單節電池 DV曲線變換系數與電池容量 衰減間的關系曲線，實際電池組使用過程中，對于由于老化導致的某些未達到第二駐點位 置的單節電池，對其DV曲線進行變換，求解相應的變換系數，進而估算其SOH。
[0044] 下面結合附圖對本發明作進一步說明。
[0045] 如圖1所示，為本發明提出的電池組SOH在線估算流程圖。電池組SOH估算主要 分為3個階段；第1個階段為電池 DV曲線求解階段，第2個階段為基于DV曲線特征點電池 SOH估算階段，第3個階段為基于DV曲線變換電池 SOH估算階段；下面將對3個階段分別 作進一步說明。
[0046] 所述的電池 DV曲線求解階段包括如下步驟：
[0047] 1.實時采集電池電壓及電流，利用安時積分法計算電池容量；
[0048] 2.利用中心最小二乘法計算電池 DV曲線，如圖2和圖6所示。
[0049] 圖2為利用中心最小二乘法求解的不同循環