一種帶有均衡電路的串連電池組soc估算方法

一種帶有均衡電路的串連電池組soc估算方法
【專利摘要】本發明涉及一種帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法。所述的方法通過在充放電階段對電壓最低或最高的電池單體進行自適應擴展卡爾曼濾波的SOC估算，從而得到串連電池組的SOC。為了消除噪聲對測量信號的影響，并分析非穩態劇烈變化的電壓和電流信號，在自適應擴展卡爾曼濾波前加入小波變換，用于信號的降噪和分析。考慮到各電池參數和開路電壓?荷電狀態（Open Circuit Voltage?State of Charge,OCV?SOC）曲線隨溫度、SOC的變化而變化，本方法可以進行參數的在線更新，提高SOC估算的精度。此種估算方法可以在保證串連電池組安全工作的情況下，準確估算電池組的SOC，適用于主動和被動均衡。同時，本方法可以有效消除噪聲的影響，并對電壓、電流信號進行有效分析。
【專利說明】
一種帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法
技術領域
[0001 ]本發明公開了一種帶有均衡電路的串連電池組S0C估算方法，屬于電動汽車動力 電池管理系統技術領域。
【背景技術】
[0002] 近年來，新能源汽車如電動汽車正快速發展，而動力電池作為電動汽車的心臟，需 要高效可靠的管理，這樣才能保障汽車的安全性、經濟性，延長電池的使用壽命。
[0003] 電池荷電狀態是指電池的剩余荷電容量與電池額定容量的比值，它在經過一定轉 換之后可以反映電動汽車的續航里程。同時，對電池 S0C的準確估計可以防止電池在充放電 過程中發生過充和過放，從而保障電池的安全使用，延長電池使用壽命。目前S0C的估算方 法主要包括以下幾種：1)開路電壓法;2)安時積分法;3)擴展卡爾曼濾波法及其改進算法； 4)神經網絡法; 5)模糊邏輯法等。其中，開路電壓法需要長時間靜置得到開路電壓，再查表 得到S0C，因此，該方法不適合電動汽車的實時應用場合。安時積分法簡單易行，是目前很多 電動汽車廠商采用的S0C估算方法，但是該算法受初始值影響大，并存在累積誤差。神經網 絡法和模糊邏輯法等智能算法可以得到精度較高的S0C估計值，但是這一類算法需要大量 的實驗數據作為支撐，同時，它們的算法也比較復雜，難于應用到現在的電動汽車場合。擴 展卡爾曼濾波法以及很多改進的算法基于電池等效電路模型或其余模型，可以進行電池狀 態的最優估計，同時，這一類算法還可以消除初始值不準確帶來的估算誤差。
[0004] 由于電池單體的差異，各個電池單體在充放電過程中狀態會有所區別，因此，現有 的先進電池管理系統都包含均衡電路，采用的均衡策略包括主動均衡和被動均衡。在充電 和放電末期，某些電池單體的電壓會先到達電壓上限或下限的數值，為保障電池的安全和 高效使用，需要在電池的充放電過程中，開啟均衡電路進行電池均衡。同時，在充電和放電 的過程中，電池的均衡和充放電控制是由單體電壓為V max和Vmin的電池單體所決定。傳統的 S0C估算方法是基于電池組的特性進行估算的，然而這種算法估算得到的S0C忽略了電池單 體的差異，也忽略了實際決定電池充放電和均衡的電池單體的特性。因此，為了保障電池的 安全使用，同時為了得到電池組準確的S0C估算數值，需要在充電和放電過程中，分別對電 池電壓為v max和Vmin的電池單體進行S0C估算，在估算的過程中也需要考慮均衡電路的差異 和均衡電流的影響。
[0005] 實際的電動汽車的電磁環境十分復雜，這將帶來電磁干擾等問題，因此，電池管理 系統(Battery Management System,BMS)采集的很多電信號都是含有大量噪聲的，這些噪 聲將會帶來測量誤差。如果不對測量的電壓、電流等信號進行降噪處理，將會帶來S0C估算 誤差。另一方面，實際工況下，電動汽車的電流和電壓變化是隨機且劇烈的，因此，也需要一 種可以有效分析這一類信號的方法。小波變換作為一種新興的數學分析工具，它可以有效 的對非平穩信號進行分析，同時，通過一定的方法，它也可以實現信號的濾波降噪。
[0006] 在電動汽車的使用過程中，電池單體所處的狀態是隨時變化的，例如溫度、S0C等 都會不斷變化，這些變化將會引起電池單體參數發生變化。如果在建立電池模型的時候，不 考慮這些變化，那么在進行SOC估算的時候將會帶來估算誤差。為了消除由于狀態變化帶來 的誤差，需要時刻對電池單體參數進行修正，使得電池模型與所處狀態保持一致。

【發明內容】

[0007] 本發明針對現有技術的缺陷和不足，提出了一種帶有均衡電路的串連電池組荷電 狀態(State ofCharge，S0C)估算方法。它可以在保障所有電池單體安全工作的情況下，實 現串連電池組S0C的準確估算，適合被動和主動均衡；同時，它可以實現非平穩信號的分析 和降噪；在考慮電池參數變化的情況下，AEKF估算電池組的S0C可以提高算法的精度，并實 現算法的自適應和初始誤差的修正。
[0008] 本發明的具體技術方案如下：
[0009] 一種帶有均衡電路的串連電池組S0C估算方法，包括如下步驟：
[0010] (1)建立改進的電池等效電路模型；
[0011] (2)對電池組中任選的電池單體進行不同溫度、不同S0C下的電池等效電路模型中 的0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容各參數的測試，再進行多項式擬合得到不同溫度下 電池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容各參數與S0C的關系式；
[0012] (3)根據帶有均衡電路的串聯電池組上個充放電過程結束時電池管理系統記錄的 S0C終值初始化本次充放電的S0C初值，并判斷充放電狀態；
[0013] ⑷放電時選擇端電壓最低，即端電壓為Vmin的電池單體作為電池組S0C估算對象； 充電時選擇端電壓最高，即端電壓為V maJ^電池單體作為電池組S0C估算對象;充放電過程 中出現的不充不放階段，仍選擇上一時刻選擇的電池單體作為電池組S0C估算對象；
[0014] (5)讀取所選電池單體的端電壓、母線電流、均衡電流和溫度；
[0015] (6)對步驟(5)中讀取的端電壓、母線電流、均衡電流進行小波分解、降噪和重構， 得到降噪后的端電壓、母線電流和均衡電流；
[0016] (7)根據步驟(5)中讀取的溫度，分別選擇當前溫度下電池等效電路模型中電池單 體0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容與S0C的關系式;再根據上一個估算循環估算得到的 S0C估算值，求出當前溫度和S0C狀態下的電池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容的數 值;對于第一次循環，由上個充放電過程結束時電池管理系統記錄的S0C終值求出當前溫度 和S0C狀態下的電池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容的數值；
[0017] (8)由步驟(6)得到的降噪后的電池單體端電壓、母線電流、均衡電流，以及步驟 (7)得到的當前溫度和S0C下的0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容，通過AEKF估算帶有均 衡電路的電池組的S0C，得到當前時刻的S0C估算值；
[0018] (9)判斷充電或放電是否結束，結束則停止估算，電池管理系統記錄步驟(8)估算 得到的S0C估算值作為S0C終值;未結束則繼續步驟(4)-(9)，其中，步驟(8)得到的S0C估算 值，用于下一個估算循環的步驟(7)估算電池等效電路模型中的各個參數。
[0019] 進一步地，在進行S0C估算之前，需要確定均衡判斷依據和均衡策略，電池均衡判 斷依據為電池組的所有電池單體電壓的數值和設置的電池單體電壓差值的閾值，具體包 括：
[0020] a.根據實際均衡的要求，設置合適的電池單體電壓差值的閾值；
[0021 ] b.若BMS采用被動均衡，則對電池單體電壓與Vmin差值大于閾值的電池單體進行放 電，對電池單體電壓與Vmin差值小于閾值的電池單體不做均衡；
[0022] c.若BMS采用主動均衡，則對電池單體電壓與Vmin差值大于閾值的電池單體進行放 電，對電池單體電壓與Vmin差值小于閾值的電池單體進行充電；
[0023] d.均衡結束的標志為所有電池單體的電壓與Vmin差值小于閾值。
[0024] 進一步地，步驟(1)中，建立改進的電池等效電路模型，該模型具體包括如下部分：
[0025] a.可變電壓源:用于模擬隨著S0C和溫度變化的0CV數值；
[0026] b. -個串聯電阻:用于模擬電池歐姆內阻；
[0027] c.兩個并聯的RC環節:用于模擬電池的極化特性，分別是極化電阻和極化電容； [0028] d.三個環節串聯構成電池的等效電路模型。
[0029] 進一步地，步驟(2)中具體包括如下步驟：
[0030] (2-1)在不同溫度、不同S0C下進行電池單體的0CV測試，將不同溫度下的0CV-S0C 數值曲線進行多項式擬合得到一組不同溫度下0CV與S0C的關系式；
[0031] (2-2)在不同溫度、不同S0C下進行電池單體的歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極 化電容的測試，將不同溫度下的電池單體歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極化電容數值曲 線進行多項式擬合，分別得到多組不同溫度下電池單體歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極 化電容與S0C的關系式。
[0032] 進一步地，步驟(3)中具體包括如下步驟：
[0033] (3-1)根據帶有均衡電路的串聯電池組上個充放電過程結束時電池管理系統記錄 的S0C終值，初始化為本次充放電的S0C初值；
[0034] (3-2)由BMS接收到的電池組母線電流數值的正負判斷電池組處于充電或放電狀 態。若電流為正，則電池組處于放電狀態;若電流為負，則電池組處于充電狀態；
[0035] 進一步地，步驟(4)中具體包括如下步驟：
[0036] (4-1)若電池組處于放電狀態，則為保證串連電池組中所有電池單體處于安全工 作電壓范圍內，選擇電池單體端電壓為Vmin的電池單體作為電池組S0C估算對象；
[0037] (4-2)若電池組處于充電狀態，則為保證串連電池組中所有電池單體處于安全工 作電壓范圍內，選擇電池單體端電壓為VmaJ^電池單體作為電池組S0C估算對象；
[0038] (4-3)若電池組沒有進行充放電，而上個時刻電池組處于放電狀態，則依舊選擇電 池單體端電壓為Vmin的電池單體作為電池組S0C估算對象;若上個時刻電池組處于充電狀 態，則依舊選擇電池單體端電壓為Vmx的電池單體作為電池組S0C估算對象。
[0039] 進一步地，步驟(5)中具體包括如下步驟：
[0040] (5-1)對于放電狀態，如果電池組采用被動均衡，則讀取端電壓為Vmin的電池單體 的負載電流，即母線電流，以及電池單體的端電壓和溫度，此時V min電池單體沒有均衡電流； 如果電池組采用主動均衡，則讀取端電壓為Vmin電池單體的負載電流，即母線電流，以及均 衡電流、端電壓和溫度；
[0041] (5-2)對于充電狀態，無論電池組采用被動均衡或主動均衡，均需要讀取Vmax電池 單體的充電電流，即母線電流，以及均衡電流、端電壓和溫度；
[0042] (5-3)對于充放電過程中的不充電不放電狀態，無論電池組采用被動均衡或主動 均衡，均需要讀取步驟(4-3)中選擇的電池單體的均衡電流，端電壓和溫度，此時電池單體 沒有母線電流。
[0043] 進一步地，步驟(6)中具體包括如下步驟：
[0044] (6-1)建立8階或者階數更高、更低的2"階小波變換矩陣WTM，其中，8階矩陣形式為
[0046] (6-2)將步驟(5)中讀取的含噪聲的電池單體的端電壓、母線電流以及均衡電流信 號序列NS分別左乘小波變換矩陣，可以分別得到端電壓、母線電流和均衡電流小波分解系 數矩陣CFD，表示如下：
[0047] CFD=ffTM*NS (2)
[0048] (6-3)計算電池單體端電壓、母線電流和均衡電流信號降噪需要設置的閾值，閾值 計算表達式如下：
[0050] 〇是步驟(6-2)中小波分解得到的系數矩陣CH)的細節系數的標準差，Nd是小波分 解得到的系數矩陣CFD的長度是降噪需要設置的閾值。
[0051] (6-4)對電池單體端電壓信號分解得到的系數矩陣cro中的系數進行軟閾值降噪， 對電池單體母線電流和均衡電流信號分解得到的系數矩陣CH)中的系數進行硬閾值降噪。 軟閾值表述如下：
[0055] cDk是小波分解得到的系數矩陣CFD中的系數。
[0056]經過系數的降噪處理，得到降噪之后的新的小波分解系數矩陣DC。
[0057] (6-5)通過對新的小波分解系數矩陣DC左乘小波變換矩陣的逆矩陣IWTM，可以將 原來的含噪聲的電池單體端電壓、母線電流和均衡電流信號恢復成消除噪聲的電池單體端 電壓、母線電流和均衡電流信號DS，表述如下：
[0058] DS = IWTM · DC (6)
[0059] 這里WTM采用的是8階(23)矩陣，可以建立階數更低或者更高(2n)的小波變換矩陣， 矩陣形式可類比8階矩陣進行推導得到，但是對應的信號序列包含的信號數也要改變。當 WTM為8階時，電池單體端電壓、母線電流以及均衡電流信號序列均需要讀取連續的8個信 號。在進行一次小波變換降噪之后，可以得到降噪之后的連續的8個信號。因此，在算法最開 始的8次測量時，可以先不進行小波變換降噪。當電池單體端電壓、母線電流以及均衡電流 的信號讀取數超過8個時，每次進行S0C估算時，將本次讀取的信號與前7次讀取的信號形成 信號序列進行降噪，得到降噪后的連續的8個信號，本次測量信號降噪后的信號值為序列的 最后一個數值。
[0060] 進一步地，步驟(7)中具體包括如下步驟：
[0061] (7-1)根據溫度檢測值，選擇當前溫度下擬合得到的對應的0CV-S0C關系式，再根 據上一個估算循環估算得到的S0C估算值或者上個充放電過程記錄的S0C終值，求得當前溫 度和S0C狀態下的電池單體0CV數值；
[0062] (7-2)根據溫度檢測值，選擇當前溫度下擬合得到的電池單體歐姆內阻，以及各個 極化電阻和極化電容的關系式，再根據上一個估算循環估算得到的S0C估算值或者上個充 放電過程記錄的S0C終值，求得當前溫度和S0C狀態下的電池單體歐姆內阻，以及各個極化 電阻和極化電容的數值。
[0063] 進一步地，步驟(8)中具體包括如下步驟：
[0064] (8-1)根據改進的電池等效電路模型，選擇當前狀態下的S0C和兩個RC并聯環節的 電壓作為狀態變量，降噪后的電池單體的母線電流和均衡電流作為輸入變量，電池單體端 電壓估算值作為輸出變量，建立電池的狀態空間：
[0067] 是狀態方程，是計算電池單體端電壓估算值的測量方程;下標 和上標的k代表上一時刻，k+Ι代表當前時刻；S0C，Upl和Up2是電池狀態變量，U pl和Up2是兩個 RC并聯環節的電壓；A t是彳目號米樣時間;η是庫倫效率;Cnorm是電池單體額定容量;Rpl、Rp2是 電池單體兩個極化電阻;Cpl、C p2是電池單體兩個極化電容;τρ1、τρ2是兩個RC并聯環節的時間 常數，其中，τΡι = RPiCPi，τρ2 = Rp2CP2; U是電池單體端電壓;Uco是電池單體開路電壓；Ic是電 池單體母線電流，Ib是電池單體均衡電流，加減符號取決于電池單體均衡電流與母線電流 方向是否一致;Rci是電池單體歐姆內阻；
[0068] (8-2)根據上述步驟(7)得到的當前狀態下的電池單體各個參數更新建立的電池 狀態空間，再由步驟(6)得到的降噪后的電池單體母線電流、均衡電流、端電壓，步驟(8)進 一步的進行AEKF估算，步驟如下：
[0076] 下標的k代表上一時刻，k+Ι代表當前時刻;Q、R分別是過程噪聲協方差和測量噪聲 協方差，A和C是計算所需的兩個雅克比矩陣， χΛ-是狀態估計值，Σ:是狀態協方差估計值，L是 卡爾曼增益，是狀態最優估計值，y是電池單體端電壓測量值，g是狀態協方差最優估計 值，I是單位矩陣；
[0077] 為了實現自適應，需要在每個循環更新一次協方差矩陣，更新過程如下：
[0081 ]其中，下標的k和i代表k時刻和i時刻，d是電壓測量值和估算值的誤差，W是窗口長 度，Cd是新息估算方差；
[0082]當本次循環估算完成后，可以得到當前時刻的S0C估算值。
[0083] 進一步地，步驟(9)中具體包括如下步驟：
[0084] (9-1 )BMS判斷充電或放電是否結束；
[0085] (9-2)若充電或放電結束，則電池管理系統記錄步驟(8)估算得到的S0C估算值作 為S0C終值；
[0086] (9-3)若充電或放電未結束，貝賺續步驟(4)-(9)，其中，步驟(8)得到的S0C估算 值，用于下一個估算循環的步驟(7)估算電池等效電路模型中的各個參數。
[0087] 本發明相比現有技術具有如下優點：
[0088] 1.本發明可以保障電池組所有電池單體都在安全工作范圍內，延長電池使用壽 命，并實現串連電池組S0C的精確估算；
[0089] 2.本發明適合被動均衡和主動均衡情況；
[0090] 3.本發明提出的小波變換方法可以實現非平穩信號的分析和降噪，從而獲得準確 的電壓和電流等信息；
[0091] 4.本發明考慮了溫度、S0C等狀況的變化對電池參數的影響，對模型進行實時修 正，使模型更為精確；
[0092] 5.本發明所提出的自適應擴展卡爾曼濾波(Adaptive Extended Kalman Filter, AEKF)可以實現算法的自適應，提高了SOC估算的精度，同時，也具有對初始誤差的修正作 用；
[0093] 6.本發明算法可以在ARM等嵌入式芯片內編程實現。
【附圖說明】
[0094]附圖用來提供對本發明的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本發明的實 例一起用于解釋本發明，并不構成對本發明的限制。
[0095]圖1為改進型PNGV電池等效電路模型圖；
[0096]圖2為HPPC電池測試電流圖；
[0097] 圖3為HPPC電池測試電壓響應圖；
[0098]圖4為放電狀態被動均衡示意圖；
[0099]圖5為放電狀態主動均衡示意圖；
[0100]圖6為充電狀態被動均衡示意圖；
[0101] 圖7為充電狀態主動均衡示意圖；
[0102] 圖8為本發明小波分解、降噪、重構示意圖；
[0103] 圖9為本發明帶有均衡電路的串連電池組S0C估算流程圖。
【具體實施方式】
[0104] 為了使本領域的技術人員更好地理解本發明的技術方案，下面結合附圖對本發明 進行詳細描述。
[0105] 本發明的一種帶有均衡電路的串連電池組S0C估算方法具體過程為：
[0106] 首先，在進行S0C估算之前，需要確定均衡判斷依據和均衡策略，電池均衡判斷依 據為電池組的所有電池單體電壓的數值和設置的電池單體電壓差值的閾值，具體包括：
[0107] a.根據實際均衡的要求，設置合適的電池單體電壓差值的閾值；
[0108] b.若BMS采用被動均衡，則對電池單體電壓與Vmin差值大于閾值的電池單體進行放 電，對電池單體電壓與Vmin差值小于閾值的電池單體不做均衡；
[0109] c.若BMS采用主動均衡，則對電池單體電壓與Vmin差值大于閾值的電池單體進行放 電，對電池單體電壓與Vmin差值小于閾值的電池單體進行充電；
[0110] d.均衡結束的標志為所有電池單體的電壓與Vmin差值小于閾值。
[0111] -種帶有均衡電路的串連電池組S0C估算方法，具體包括如下步驟：
[0112] 步驟一:建立改進的電池等效電路模型，如圖1所示，該模型具體包括如下部分：
[0113] a.可變電壓源:用于模擬隨著S0C和溫度變化的0CV數值；
[0114] b.-個串聯電阻:用于模擬電池歐姆內阻；
[0115] c.兩個并聯的RC環節:用于模擬電池的極化特性，分別是極化電阻和極化電容；
[0116] d.三個環節串聯構成電池的等效電路模型。
[0117] 步驟二:對電池組中任選的電池單體進行不同溫度、不同S0C下的電池等效電路模 型中的0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容各參數的測試，再進行多項式擬合得到不同溫 度下電池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容各參數與S0C的關系式，具體包括如下步 驟：
[0118] (2-1)在不同溫度、不同S0C下進行電池單體的0CV測試，可以得到不同狀態下的 0CV數值，進一步地，將不同溫度下的0CV-S0C數值曲線進行多項式擬合，從而可以得到一組 不同溫度下的ocv-soc關系式，進而可以根據溫度和S0C估算值得到當前狀態下的0CV數值；
[0119] (2-2)在不同溫度、不同S0C下進行HPPC測試，如圖2所示，測試過程為：1)電池單體 靜置至穩態；2)進行電流為5C的40s脈沖放電實驗;3)電池單體靜置200s ;4)進行電流為5C 的40s脈沖充電實驗；5)電池靜置200s。在測試期間，BMS記錄電池單體端電壓數值，端電壓 響應曲線如圖3所示；
[0120] (2-3)由ti，t2時刻的電池單體端電壓突變值可以求得電池單體歐姆內阻數值，由 trtdPts-ts的端電壓響應曲線可以在Matlab里進行曲線擬合得到電池單體極化電阻和極 化電容的數值。
[0121] (2-4)將不同溫度、不同S0C下的電池單體歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極化電 容數值曲線進行多項式擬合，可以分別得到不同溫度下電池單體歐姆內阻、電池單體兩個 極化電阻和兩個極化電容與S0C的關系式，進而可以根據溫度和S0C估算值得到當前狀態下 電池單體各參數數值。
[0122]步驟三:根據帶有均衡電路的串聯電池組上個充放電過程結束時電池管理系統記 錄的S0C終值初始化本次充放電的S0C初值，并判斷充放電狀態，具體包括如下步驟：
[0123] (3-1)根據帶有均衡電路的串聯電池組上個充放電過程結束時電池管理系統記錄 的S0C終值，初始化為本次充放電的S0C初值；
[0124] (3-2)由BMS接收到的電池組母線電流數值的正負判斷電池組處于充電或放電狀 態。若電流為正，則電池組處于放電狀態;若電流為負，則電池組處于充電狀態；
[0125] 步驟四：放電時選擇端電壓最低，即端電壓為Vmin的電池單體作為電池組S0C估算 對象;充電時選擇端電壓最高，即端電壓為V maJ^電池單體作為電池組S0C估算對象;充放電 過程中出現的不充不放階段，仍選擇上一時刻選擇的電池單體作為電池組S0C估算對象，具 體包括如下步驟：
[0126] (4-1)若電池組處于放電狀態，則為保證串連電池組中所有電池單體處于安全工 作電壓范圍內，選擇電池單體端電壓為Vmin的電池單體作為電池組S0C估算對象；
[0127] (4-2)若電池組處于充電狀態，則為保證串連電池組中所有電池單體處于安全工 作電壓范圍內，選擇電池單體端電壓為Vm aJ^電池單體作為電池組S0C估算對象；
[0128] (4-3)若電池組沒有進行充放電，而上個時刻電池組處于放電狀態，則依舊選擇電 池單體端電壓為Vmin的電池單體作為電池組S0C估算對象;若上個時刻電池組處于充電狀 態，則依舊選擇電池單體端電壓為Vm X的電池單體作為電池組S0C估算對象。
[0129]步驟五:讀取所選電池單體的端電壓、母線電流、均衡電流和溫度，具體包括如下 步驟：
[0130] (5-1)圖4為放電狀態被動均衡示意圖，圖中，假設第n-1節電池單體為Vmin電池單 體，第l、n節等電池單體電壓與Vmin差值大于閾值，需要均衡;而第2、n-l節等電池單體電壓 與Vmin差值小于閾值，不需要均衡。對于放電狀態的被動均衡，需要讀取Vmin電池單體的負載 電流，即母線電流，以及電池單體的端電壓和溫度，此時V min電池單體沒有均衡電流；
[0131] (5-2)圖5為放電狀態主動均衡示意圖，圖中，假設第n-1節電池單體為Vmin電池單 體，第l、n節等電池單體電壓與V min差值大于閾值，需要放電均衡;雖然第2、n-l節等電池單 體電壓與Vmin差值小于閾值，但是需要充電均衡。對于放電狀態的主動均衡，需要讀取V min電 池單體的負載電流，即母線電流，以及電池單體的充電均衡電流、端電壓和溫度；
[0132] (5-3)圖6為充電狀態被動均衡示意圖，圖中，假設第1節電池單體為Vmax電池單體， 第Un節等電池單體電壓與 Vmin差值大于閾值，需要均衡；而第2、n-l節等電池單體電壓與 Vmin差值小于閾值，不需要均衡。對于充電狀態的被動均衡，需要讀取Vmax電池單體的負載電 流，即母線電流，以及電池單體的放電均衡電流、端電壓和溫度；
[0133] (5-4)圖7為充電狀態主動均衡示意圖，圖中，假設第1節電池單體為Vmax電池單體， 第 Un節等電池單體電壓與Vmin差值大于閾值，需要放電均衡;雖然第2、n-l節等電池單體電 壓與V min差值小于閾值，但是需要充電均衡。對于充電狀態的主動均衡，需要讀取Vmax電池單 體的負載電流，即母線電流，以及電池單體的放電均衡電流、端電壓和溫度；
[0134] (5-5)對于充放電過程中的不充電不放電狀態，無論電池組采用被動均衡或主動 均衡，均需要讀取步驟(4-3)中選擇的電池單體的均衡電流，端電壓和溫度，此時電池單體 沒有母線電流。
[0135] 步驟六:對步驟五中讀取的端電壓、母線電流、均衡電流進行小波分解、降噪和重 構，得到降噪后的端電壓、母線電流和均衡電流，執行過程如圖8所示，具體包括如下步驟：
[0136] (6-1)建立8階或者階數更高、更低的2"階小波變換矩陣WTM，其中，8階矩陣形式為
[0138] (6-2)將步驟五中讀取的含噪聲的電池單體的端電壓、母線電流以及均衡電流信 號序列NS分別左乘小波變換矩陣，可以分別得到端電壓、母線電流和均衡電流小波分解系 數矩陣CFD，表示如下：
[0139] CFD=ffTM*NS (2)
[0140] (6-3)計算電池單體端電壓、母線電流和均衡電流信號降噪需要設置的閾值，閾值 計算表達式如下：
[0142] 〇是步驟(6-2)中小波分解得到的系數矩陣CH)的細節系數的標準差，Nd是小波分 解得到的系數矩陣CFD的長度是降噪需要設置的閾值。
[0143] (6-4)對電池單體端電壓信號分解得到的系數矩陣CTO中的系數進行軟閾值降噪， 對電池單體母線電流和均衡電流信號分解得到的系數矩陣CH)中的系數進行硬閾值降噪。 軟閾值表述如下：
[0147] cDk是小波分解得到的系數矩陣CFD中的系數。
[0148] 經過系數的降噪處理，得到降噪之后的新的小波分解系數矩陣DC。
[0149] (6-5)通過對新的小波分解系數矩陣DC左乘小波變換矩陣的逆矩陣IWTM，可以將 原來的含噪聲的電池單體端電壓、母線電流和均衡電流信號恢復成消除噪聲的電池單體端 電壓、母線電流和均衡電流信號DS，表述如下：
[0150] DS = IWTM · DC (6)
[0151] 這里WTM采用的是8階(23)矩陣，可以建立階數更低或者更高(2n)的小波變換矩陣， 矩陣形式可類比8階矩陣進行推導得到，但是對應的信號序列包含的信號數也要改變。當 WTM為8階時，電池單體端電壓、母線電流以及均衡電流信號序列均需要讀取連續的8個信 號。在進行一次小波變換降噪之后，可以得到降噪之后的連續的8個信號。因此，在算法最開 始的8次測量時，可以先不進行小波變換降噪。當電池單體端電壓、母線電流以及均衡電流 的信號讀取數超過8個時，每次進行S0C估算時，將本次讀取的信號與前7次讀取的信號形成 信號序列進行降噪，得到降噪后的連續的8個信號，本次測量信號降噪后的信號值為序列的 最后一個數值。
[0152] 步驟七:根據步驟五中讀取的溫度，分別選擇當前溫度下電池等效電路模型中電 池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容與S0C的關系式;再根據上一個估算循環估算得 到的S0C估算值或者上個充放電過程記錄的S0C終值，求出當前溫度和S0C狀態下的電池單 體0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容的數值，具體包括如下步驟：
[0153] (7-1)根據溫度檢測值，選擇當前溫度下擬合得到的對應的0CV-S0C關系式，再根 據上一個估算循環估算得到的SOC估算值或者上個充放電過程記錄的SOC終值，求得當前溫 度和S0C狀態下的電池單體0CV數值；
[0154] (7-2)根據溫度檢測值，選擇當前溫度下擬合得到的電池單體歐姆內阻，以及各個 極化電阻和極化電容的關系式，再根據上一個估算循環估算得到的S0C估算值或者上個充 放電過程記錄的S0C終值，求得當前溫度和S0C
[0155] 狀態下的電池單體歐姆內阻，以及各個極化電阻和極化電容的數值。
[0156] 步驟八：由步驟六得到的降噪后的電池單體端電壓、母線電流、均衡電流，以及步 驟七得到的當前溫度和S0C下的0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容，通過AEKF估算帶有均 衡電路的電池組的S0C，得到當前時刻的S0C估算值，具體包括如下步驟：
[0157] (8-1)根據改進的電池等效電路模型，選擇當前狀態下的S0C和兩個RC并聯環節的 電壓作為狀態變量，降噪后的電池單體的母線電流和均衡電流作為輸入變量，電池單體端 電壓估算值作為輸出變量，建立電池的狀態空間：
[0160] /d&j是狀態方程，g(x二是計算電池單體端電壓估算值的測量方程;下標 和上標的k代表上一時刻，k+Ι代表當前時刻；soc，upl和Up2是電池狀態變量，U pl和Up2是兩個 RC并聯環節的電壓；A t是彳目號米樣時間;η是庫倫效率;Cnorm是電池單體額定容量;Rpl、Rp2是 電池單體兩個極化電阻;Cpl、C p2是電池單體兩個極化電容;τρ1、τρ2是兩個RC并聯環節的時間 常數，其中，τ Ρι = RPiCPi，τρ2 = Rp2CP2; U是電池單體端電壓;Uco是電池單體開路電壓；Ic是電 池單體母線電流，Ib是電池單體均衡電流，加減符號取決于電池單體均衡電流與母線電流 方向是否一致;Rci是電池單體歐姆內阻；
[0161] (8-2)根據上述步驟七得到的當前狀態下的電池單體各個參數更新建立的電池狀 態空間，再由步驟六得到的降噪后的電池單體母線電流、均衡電流、端電壓，步驟八進一步 的進行AEKF估算，步驟如下：
[0169] 下標的k代表上一時刻，k+1代表當前時刻;Q、R分別是過程噪聲協方差和測量噪聲 協方差，A和C是計算所需的兩個雅克比矩陣，是狀態估計值，巧是狀態協方差估計值，L是 卡爾曼增益，是狀態最優估計值，y是電池單體端電壓測量值，ΣΙ是狀態協方差最優估計 值，I是單位矩陣；
[0170] 為了實現自適應，需要在每個循環更新一次協方差矩陣，更新過程如下：
[0174] 其中，下標的k和i代表k時刻和i時刻，d是電壓測量值和估算值的誤差，W是窗口長 度，Cd是新息估算方差；
[0175] 當本次循環估算完成后，可以得到當前時刻的S0C估算值。
[0176] 步驟九具體包括如下步驟：
[0177] (9-1 )BMS判斷充電或放電是否結束；
[0178] (9-2)若充電或放電結束，則電池管理系統記錄步驟八估算得到的S0C估算值作為 S0C終值；
[0179] (9-3)若充電或放電未結束，則繼續步驟四到步驟九，其中，步驟八得到的S0C估算 值，用于下一個估算循環的步驟七估算電池等效電路模型中的各個參數。
[0180]圖9是帶有均衡電路的串連電池組S0C估算流程圖，由圖中可以看出，本發明可以 在充電、放電以及不進行充放電的狀況下，對帶有均衡電路的電池組進行S0C估算。在估算 過程中，不斷調整由于電池狀態改變而變化的電池參數。同時，通過運用小波變換的方法， 可以實現非平穩含噪信號的分析和濾波。
[0181] 綜上所述，為了實現帶有均衡電路的串連電池組S0C的準確估算，本發明提出了一 種帶有均衡電路的串連電池組S0C估算方法。其主要優點有：1)在保障所有電池單體安全工 作的情況下，實現串連電池組S0C的準確估算;2)適合被動均衡和主動均衡的情況;3)實現 非平穩信號的分析和降噪，可以獲得準確的電壓、電流等信息;4)考慮了溫度、S0C等狀況的 變化對電池參數的影響，模型更為精確；5)所提出的AEKF可以實現算法的自適應，提高了 S0C估算的精度，同時，也具有對初始誤差的修正作用。
[0182] 以上實施例只是用于幫助理解本發明的方法及核心思想，對本技術領域的普通技 術人員而言，在不脫離本發明原理的前提下，通過以上描述與舉例能自然聯想到的其它等 同應用方案，以及對本發明進行的若干改進和修飾，均包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，包括如下步驟： (1) 建立改進的電池等效電路模型； (2) 對電池組中任選的電池單體進行不同溫度、不同SOC下的電池等效電路模型中的 0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容各參數的測試，再進行多項式擬合得到不同溫度下電 池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容各參數與SOC的關系式； (3) 根據帶有均衡電路的串聯電池組上個充放電過程結束時電池管理系統記錄的SOC 終值初始化本次充放電的SOC初值，并判斷充放電狀態； (4) 放電時選擇端電壓最低，即端電壓為Vmin的電池單體作為電池組SOC估算對象;充電 時選擇端電壓最高，即端電壓為VmaJ^電池單體作為電池組SOC估算對象;充放電過程中出 現的不充不放階段，仍選擇上一時刻選擇的電池單體作為電池組SOC估算對象； (5) 讀取所選電池單體的端電壓、母線電流、均衡電流和溫度； (6) 對步驟(5)中讀取的端電壓、母線電流、均衡電流進行小波分解、降噪和重構，得到 降噪后的端電壓、母線電流和均衡電流； (7) 根據步驟（5)中讀取的溫度，分別選擇當前溫度下電池等效電路模型中電池單體 0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容與SOC的關系式;再根據上一個估算循環估算得到的SOC 估算值，求出當前溫度和SOC狀態下的電池單體0CV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容的數值； 對于第一次循環，由上個充放電過程結束時電池管理系統記錄的SOC終值求出當前溫度和 SOC狀態下的電池單體OCV、歐姆內阻、極化電阻、極化電容的數值； (8) 由步驟(6)得到的降噪后的電池單體端電壓、母線電流、均衡電流，以及步驟(7)得 到的當前溫度和SOC下的0CV、歐姆內阻、極化電阻和極化電容，通過自適應擴展卡爾曼濾波 估算帶有均衡電路的電池組的S0C，得到當前時刻的SOC估算值； (9) 判斷充電或放電是否結束，結束則停止估算，電池管理系統記錄步驟(8)估算得到 的SOC估算值作為SOC終值;未結束則繼續步驟(4) -(9 )，其中，步驟(8)得到的SOC估算值，用 于下一個估算循環的步驟(7)估算電池等效電路模型中的各個參數。2. 根據權利要求1所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，在進 行SOC估算之前，需要確定均衡判斷依據和均衡策略，電池均衡判斷依據為電池組的所有電 池單體電壓的數值和設置的電池單體電壓差值的閾值，具體包括： a. 根據實際均衡的要求，設置合適的電池單體電壓差值的閾值； b. 若電池管理系統采用被動均衡，則對電池單體電壓與Vmin差值大于閾值的電池單體 進行放電，對電池單體電壓與V min差值小于閾值的電池單體不做均衡； c. 若電池管理系統采用主動均衡，則對電池單體電壓與Vmin差值大于閾值的電池單體 進行放電，對電池單體電壓與V min差值小于閾值的電池單體進行充電； d. 均衡結束的標志為所有電池單體的電壓與Vmin差值小于閾值。3. 根據權利要求1所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，步驟 (1)中，建立改進的電池等效電路模型，該模型具體包括如下部分： a. 可變電壓源：用于模擬隨著SOC和溫度變化的OCV數值； b. -個串聯電阻：用于模擬電池歐姆內阻； c. 兩個并聯的RC環節:用于模擬電池的極化特性，分別是極化電阻和極化電容； d. 三個環節串聯構成電池的等效電路模型。4. 根據權利要求1-3任一所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在 于，步驟(2)中具體包括如下步驟： (2-1)在不同溫度、不同SOC下進行電池單體的OCV測試，將不同溫度下的OCV-SOC數值 曲線進行多項式擬合得到一組不同溫度下OCV與SOC的關系式； (2-2)在不同溫度、不同SOC下進行電池單體的歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極化電 容的測試，將不同溫度下的電池單體歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極化電容數值曲線進 行多項式擬合，分別得到多組不同溫度下電池單體歐姆內阻、兩個極化電阻和兩個極化電 容與SOC的關系式。5. 根據權利要求1-4所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，步 驟(3)中具體包括如下步驟： (3-1)根據帶有均衡電路的串聯電池組上個充放電過程結束時電池管理系統記錄的 SOC終值，初始化為本次充放電的SOC初值； (3-2)由電池管理系統接收到的電池組母線電流數值的正負判斷電池組處于充電或放 電狀態:若電流為正，則電池組處于放電狀態;若電流為負，則電池組處于充電狀態；6. 根據權利要求1-5所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，步 驟(4)中具體包括如下步驟： (4-1)若電池組處于放電狀態，則為保證串連電池組中所有電池單體處于安全工作電 壓范圍內，選擇電池單體端電壓為Vmin的電池單體作為電池組SOC估算對象； (4-2)若電池組處于充電狀態，則為保證串連電池組中所有電池單體處于安全工作電 壓范圍內，選擇電池單體端電壓為Vmx的電池單體作為電池組SOC估算對象； (4-3)若電池組沒有進行充放電，而上個時刻電池組處于放電狀態，則依舊選擇電池單 體端電壓為Vmin的電池單體作為電池組SOC估算對象;若上個時刻電池組處于充電狀態，則 依舊選擇電池單體端電壓為Vm x的電池單體作為電池組SOC估算對象。7. 根據權利要求1-6所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，步 驟(5)中具體包括如下步驟： (5-1)對于放電狀態，如果電池組采用被動均衡，則讀取端電壓為Vmin的電池單體的負 載電流，即母線電流，以及電池單體的端電壓和溫度，此時Vmin電池單體沒有均衡電流;如果 電池組采用主動均衡，則讀取端電壓為V min電池單體的負載電流，即母線電流，以及均衡電 流、端電壓和溫度； (5-2)對于充電狀態，無論電池組采用被動均衡或主動均衡，均需要讀取Vmax電池單體 的充電電流，即母線電流，以及均衡電流、端電壓和溫度； (5-3)對于充放電過程中的不充電不放電狀態，無論電池組采用被動均衡或主動均衡， 均需要讀取步驟(4-3)中選擇的電池單體的均衡電流，端電壓和溫度，此時電池單體沒有母 線電流。8. 根據權利要求1-7所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，步 驟(6)中具體包括如下步驟： (6-1)建立8階或者階數更高、更低的2"階小波變換矩陣WTM，其中，8階矩陣形式為(6-2)將步驟(5)中讀取的含噪聲的電池單體的端電壓、母線電流以及均衡電流信號序 列NS分別左乘小波變換矩陣，可以分別得到端電壓、母線電流和均衡電流小波分解系數矩 陣CFD，表示如下： CFD=WTM · NS (2) (6-3)計算電池單體端電壓、母線電流和均衡電流信號降噪需要設置的閾值，閾值計算 表達式如下：(3) σ是步驟(6-2)中小波分解得到的系數矩陣CFD的細節系數的標準差，Nd是小波分解得到 的系數矩陣CFD的長度Jd是降噪需要設置的閾值； (6-4)對電池單體端電壓信號分解得到的系數矩陣cro中的系數進行軟閾值降噪，對電 池單體母線電流和均衡電流信號分解得到的系數矩陣CFD中的系數進行硬閾值降噪。軟閾 {!一-cDk是小波分解得到的系數矩陣CFD中的系數； 經過系數的降噪處理，得到降噪之后的新的小波分解系數矩陣DC; (6-5)通過對新的小波分解系數矩陣DC左乘小波變換矩陣的逆矩陣IWTM，可以將原來 的含噪聲的電池單體端電壓、母線電流和均衡電流信號恢復成消除噪聲的電池單體端電 壓、母線電流和均衡電流信號DS，表述如下： DS=IffTM · DC (6) 當WTM為8階時，電池單體端電壓、母線電流以及均衡電流信號序列均需要讀取連續的8 個信號;在進行一次小波變換降噪之后，可以得到降噪之后的連續的8個信號；因此，在算法 最開始的8次測量時，可以先不進行小波變換降噪；當電池單體端電壓、母線電流以及均衡 電流的信號讀取數超過8個時，每次進行SOC估算時，將本次讀取的信號與前7次讀取的信號 形成信號序列進行降噪得到降噪后的連續的8個信號，本次測量信號降噪后的信號值為序 列的最后一個數值。9.根據權利要求1-8所述的帶有均衡電路的串連電池組SOC估算方法，其特征在于，步 驟(8)中具體包括如下步驟： (8-1)根據改進的電池等效電路模型，選擇當前狀態下的SOC和兩個RC并聯環節的電壓 作為狀態變量，降噪后的電池單體的母線電流和均衡電流作為輸入變量，電池單體端電壓 估算值作為輸出變量，建立電池的狀態空間：/Μ# ；)是狀態方程，0彳+1,&+1：(是計算電池單體端電壓估算值的測量方程;下標和上 標的k代表上一時刻，k+Ι代表當前時刻；S0C，Upl和Up2是電池狀態變量，Upl和U p2是兩個RC并 聯環節的電壓；△ t是彳目號米樣時間;η是庫倫效率;Cncxrm是電池單體額定容量;Rpl、Rp2是電池 單體兩個極化電阻；Cpl、c p2是電池單體兩個極化電容；τρ1、τρ2是兩個RC并聯環節的時間常 數，其中，Tpi = RPiCPi, Tp2 = Rp2Cp2;U是電池單體端電壓;Uco是電池單體開路電壓；Ic是電池 單體母線電流，Ib是電池單體均衡電流，加減符號取決于電池單體均衡電流與母線電流方 向是否一致;Ro是電池單體歐姆內阻； (8-2)根據上述步驟(7)得到的當前狀態下的電池單體各個參數更新建立的電池狀態 空間，再由步驟(6)得到的降噪后的電池單體母線電流、均衡電流、端電壓，步驟(8)進一步 的進行AEKF估算，步驟如下：I 12?(13) (14) 下標的k代表上一時刻，k+1代表當前時刻;Q、R分別是過程噪聲協方差和測量噪聲協方 差，A和C是計算所需的兩個雅克比矩陣，；-是狀態估計值，是狀態協方差估計值，L是卡爾 曼增益，士是狀態最優估計值，y是電池單體端電壓測量值，Σ?是狀態協方差最優估計值，I 是單位矩陣； 為了實現自適應，需要在每個循環更新一次協方差矩陣，更新過程如下：其中，下標的k和i代表k時刻和i時刻，d是電壓測量值和估算值的誤差，W是窗口長度，Cd 是新息估算方差； 當本次循環估算完成后，可以得到當前時刻的SOC估算值。
【文檔編號】G01R31/36GK106026260SQ201610470569
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月24日
【發明人】張之梁, 程祥, 陸舟宇, 顧東杰, 楊陽
【申請人】南京航空航天大學