一种在充电过程估算电池性能指标的方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，特别指一种在充电过程估算电池性能指标的方法。

背景技术

电动汽车(BEV)是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆，由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好。

电动汽车搭载的电池的健康状态直接影响电动汽车的驾乘体验以及安全性，一般采用SOH值来表征当前电池相对于新电池存储电能的能力，SOH值即电池健康状态值(StateOf Health)。虽然电动汽车的BMS会周期性的更新电池的SOH值，但BMS并未将SOH值开放给充电桩，使得充电桩与BMS交互的过程中，无法直接获取SOH值，导致充电桩无法基于SOH值对电动汽车进行更好的运维。

因此，如何提供一种在充电过程估算电池性能指标的方法，实现动态估算电池的健康状态，便于电动汽车的运维，进而提升电动汽车的安全性，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种在充电过程估算电池性能指标的方法，实现动态估算电池的健康状态，便于电动汽车的运维，进而提升电动汽车的安全性。

本发明是这样实现的：一种在充电过程估算电池性能指标的方法，包括如下步骤：

步骤S10、充电桩设定一初始SOC值以及一SOC梯度，基于所述初始SOC值以及SOC梯度划分若干个SOC区间；

步骤S20、充电桩与电动汽车建立连接后，设定电动汽车的充电电流，实时获取电动汽车的电池信息；

步骤S30、充电桩基于所述充电电流给电动汽车进行充电，基于所述SOC区间记录充电过程中，电动汽车电池的实时SOC值达到各所述SOC区间下限和上限时的充电时间；

步骤S40、充电桩基于所述充电时间以及充电电流计算各SOC区间的充电安时数；

步骤S50、充电桩基于所述充电安时数、SOC梯度以及电池信息，动态估算电池的SOH值。

进一步地，所述步骤S10具体为：

充电桩设定一初始SOC值a％以及一SOC梯度b％，基于所述初始SOC值a％以及SOC梯度b％划分n个SOC区间；

其中a的取值范围为(20，40)；b的取值范围为(0，20)；n＝int((100-a％)/b％)。

进一步地，所述步骤S20具体为：

充电桩与电动汽车建立连接后，与电动汽车的BMS进行充电握手，设定电动汽车的充电电流m，实时获取电动汽车的电池信息；

其中m的取值范围为(0，1C)，C表示充电倍率；所述电池信息至少包括实时SOC值以及电池额定容量B。

进一步地，所述步骤S40中，所述充电安时数的计算公式如下：

ΔAh(i)＝m*(T

其中T

进一步地，所述步骤S50中，所述SOH值的计算公式如下：

SOH＝(SOH(1)+SOH(2)+…+SOH(n-1))/(n-1)；

SOH(k)＝ΔAh(i)/(b％*B)*100％；

其中k为正整数，取值范围为[1，n-1]；SOH(k)表示各SOC区间对应的等效SOH值；B表示电池额定容量。

进一步地，还包括：

步骤S60、充电桩设定一波动阈值deta，其中deta的取值范围为(0，1)；充电桩基于各所述充电安时数、电池额定容量以及SOC梯度计算SOC波动系数：

a(i)＝abs(ΔAh(i)-B*b％)/(B*b％)；

其中a(i)表示各SOC区间对应的SOC波动系数；ΔAh(i)表示各SOC区间对应的充电安时数；B表示电池额定容量；

充电桩实时监测a(i)是否大于deta，若是，则提示BMS的SOC值需要校准；若否，则继续监测。

进一步地，还包括：

步骤S70、充电桩基于各所述充电安时数以及电池额定容量计算电池的SOC满充度：

M＝1-abs(ΔAh(n)-AVG(ΔAh(1),ΔAh(2),…，ΔAh(n-1)))/B*100％；

其中M表示SOC满充度。

本发明的优点在于：

1、通过充电桩设定初始SOC值以及SOC梯度进而划分n个SOC区间，充电桩通过设定的充电电流给电动汽车充电，并实时获取电动汽车的实时SOC值，记录实时SOC值达到各SOC区间下限和上限时的充电时间，进而利用充电时间以及充电电流计算各SOC区间的充电安时数，再利用充电安时数、SOC梯度以及电池额定容量即可计算各SOC区间对应的SOH值，计算各SOC区间的SOH值的平均值即得到电池最终的SOH值，即充电桩不需要依赖BMS也能估算出电池的SOH值，且能掌握电池在充电过程中各SOC区间对应的SOH值，即实现动态估算电池的健康状态，便于电动汽车的运维，进而极大的提升了电动汽车的安全性。

2、通过计算电池的SOH值、SOC波动系数以及SOC满充度，实现在充电过程中多维度的估算电池性能指标，即实时掌握电池在充电过程中的健康状态，便于充电桩基于SOH值、SOC波动系数以及SOC满充度及时对电动汽车提出运维建议，极大的提升了电动汽车的安全性。

附图说明

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。

图1是本发明一种在充电过程估算电池性能指标的方法的流程图。

具体实施方式

本申请实施例中的技术方案，总体思路如下：充电桩设定初始SOC值以及SOC梯度进而划分n个SOC区间，充电桩通过设定的充电电流给电动汽车充电，并实时获取电动汽车的实时SOC值，记录实时SOC值达到各SOC区间下限和上限时的充电时间，进而利用充电时间以及充电电流计算各SOC区间的充电安时数，再利用各充电安时数、SOC梯度以及电池额定容量计算电池的SOH值、SOC波动系数以及SOC满充度，以实现动态估算电池的健康状态，便于电动汽车的运维，进而提升电动汽车的安全性。

请参照图1所示，本发明一种在充电过程估算电池性能指标的方法的较佳实施例之一，包括如下步骤：

步骤S10、充电桩设定一初始SOC值以及一SOC梯度，基于所述初始SOC值以及SOC梯度划分若干个SOC区间；

步骤S20、充电桩与电动汽车建立连接后，设定电动汽车的充电电流，实时获取电动汽车的电池信息；

步骤S30、充电桩基于所述充电电流给电动汽车进行充电，基于所述SOC区间记录充电过程中，电动汽车电池的实时SOC值达到各所述SOC区间下限和上限时的充电时间；

步骤S40、充电桩基于所述充电时间以及充电电流计算各SOC区间的充电安时数；

步骤S50、充电桩基于所述充电安时数、SOC梯度以及电池信息，动态估算电池的SOH值。

传统上还存在通过电池内阻或者电池剩余循环次数来计算SOH值的方法，但是存在可操作性不强的缺点，即内阻与SOC、温度有关，不易测量，剩余循环次数和总循环次数无法准确预测；本申请的方法简单，操作性强。

所述步骤S10具体为：

充电桩设定一初始SOC值a％以及一SOC梯度b％，基于所述初始SOC值a％以及SOC梯度b％划分n个SOC区间；

其中a的取值范围为(20，40)；b的取值范围为(0，20)；n＝int((100-a％)/b％)。

所述步骤S20具体为：

充电桩与电动汽车建立连接后，与电动汽车的BMS进行充电握手，设定电动汽车的充电电流m，实时获取电动汽车的电池信息；

其中m的取值范围为(0，1C)，C表示充电倍率；所述电池信息至少包括实时SOC值以及电池额定容量B；所述电池额定容量B的单位为Ah(安时)。

1C表示1倍电池容量的电流，如2600mAh的电池，1C＝2600mA,1h可以充满；同理，0.2C表示0.2倍电池容量的电流＝0.2*2600＝520mA，5h可以充满。

所述步骤S40中，所述充电安时数的计算公式如下：

ΔAh(i)＝m*(T

其中T

所述步骤S50中，所述SOH值的计算公式如下：

SOH＝(SOH(1)+SOH(2)+…+SOH(n-1))/(n-1)；

SOH(k)＝ΔAh(i)/(b％*B)*100％；

其中k为正整数，取值范围为[1，n-1]；SOH(k)表示各SOC区间对应的等效SOH值；B表示电池额定容量；ΔAh(i)/b％表示基于当前SOC区间的充电安时数推算当前电池最大容量值。剔除最后一个SOC区间的SOC值计算平均值，是为了提升SOC值计算的准确度。

还包括：

步骤S60、充电桩设定一波动阈值deta，其中deta的取值范围为(0，1)；充电桩基于各所述充电安时数、电池额定容量以及SOC梯度计算SOC波动系数：

a(i)＝abs(ΔAh(i)-B*b％)/(B*b％)；

其中a(i)表示各SOC区间对应的SOC波动系数；ΔAh(i)表示各SOC区间对应的充电安时数；B表示电池额定容量；

充电桩实时监测a(i)是否大于deta，若是，则提示BMS的SOC值需要校准；若否，则继续监测。a(i)＞deta，表示电动汽车端的SOC值测量有误。

还包括：

步骤S70、充电桩基于各所述充电安时数以及电池额定容量计算电池的SOC满充度：

M＝1-abs(ΔAh(n)-AVG(ΔAh(1),ΔAh(2),…，ΔAh(n-1)))/B*100％；

其中M表示SOC满充度，值越接近1，分段充电性能越好。

本发明一种在充电过程估算电池性能指标的方法的较佳实施例之二，包括如下步骤：

步骤S10、充电桩设定一初始SOC值30％以及一SOC梯度10％，基于所述初始SOC值以及SOC梯度划分7个SOC区间：

30％-40％，40％-50％，50％-60％，60％-70％，70％-80％，80％-90％，90％-100％；

步骤S20、充电桩与电动汽车建立连接后，与电动汽车的BMS进行充电握手，设定电动汽车的充电电流为0.3C，实时获取电动汽车的实时SOC值以及电池额定容量B；

步骤S30、充电桩基于所述充电电流给电动汽车进行充电，基于所述SOC区间记录充电过程中，电动汽车电池的实时SOC值达到各所述SOC区间下限和上限时的充电时间：

步骤S40、充电桩基于所述充电时间以及充电电流计算各SOC区间的充电安时数：

ΔAh(1)＝0.3C*(T1-T0)/60min；

ΔAh(2)＝0.3C*(T2-T1)/60min；

ΔAh(3)＝0.3C*(T3-T2)/60min；

ΔAh(4)＝0.3C*(T4-T3)/60min；

ΔAh(5)＝0.3C*(T5-T4)/60min；

ΔAh(6)＝0.3C*(T6-T5)/60min；

ΔAh(7)＝0.3C*(T7-T6)/60min；

步骤S50、充电桩基于所述充电安时数、SOC梯度以及电池信息，动态估算电池的SOH值：

SOH＝(SOH(1)+SOH(2)+SOH(3)+SOH(4)+SOH(5)+SOH(6))/6；

SOH(1)＝ΔAh(1)/(10％*B)*100％；

SOH(2)＝ΔAh(2)/(10％*B)*100％；

SOH(3)＝ΔAh(3)/(10％*B)*100％；

SOH(4)＝ΔAh(4)/(10％*B)*100％；

SOH(5)＝ΔAh(5)/(10％*B)*100％；

SOH(6)＝ΔAh(6)/(10％*B)*100％。

步骤S60、充电桩设定一波动阈值deta，其中deta的取值为0.06；充电桩基于各所述充电安时数、电池额定容量以及SOC梯度计算SOC波动系数：

a(i)＝abs(ΔAh(i)-B*10％)/(B*10％)；

其中a(i)表示各SOC区间对应的SOC波动系数；ΔAh(i)表示各SOC区间对应的充电安时数；B表示电池额定容量；

充电桩实时监测a(i)是否大于0.06，若是，则提示BMS的SOC值需要校准；若否，则继续监测。

步骤S70、充电桩基于各所述充电安时数以及电池额定容量计算电池的SOC满充度：

M＝1-abs(ΔAh(7)-AVG(ΔAh(1),ΔAh(2),…，ΔAh(6)))/B*100％。

综上所述，本发明的优点在于：

1、通过充电桩设定初始SOC值以及SOC梯度进而划分n个SOC区间，充电桩通过设定的充电电流给电动汽车充电，并实时获取电动汽车的实时SOC值，记录实时SOC值达到各SOC区间下限和上限时的充电时间，进而利用充电时间以及充电电流计算各SOC区间的充电安时数，再利用充电安时数、SOC梯度以及电池额定容量即可计算各SOC区间对应的SOH值，计算各SOC区间的SOH值的平均值即得到电池最终的SOH值，即充电桩不需要依赖BMS也能估算出电池的SOH值，且能掌握电池在充电过程中各SOC区间对应的SOH值，即实现动态估算电池的健康状态，便于电动汽车的运维，进而极大的提升了电动汽车的安全性。

2、通过计算电池的SOH值、SOC波动系数以及SOC满充度，实现在充电过程中多维度的估算电池性能指标，即实时掌握电池在充电过程中的健康状态，便于充电桩基于SOH值、SOC波动系数以及SOC满充度及时对电动汽车提出运维建议，极大的提升了电动汽车的安全性。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。