本發(fā)明涉及電子技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展，移動電話、筆記本等便攜式的終端大量出現(xiàn)，電動車也逐漸普及。人們更需要對終端的電池電量、電動車的電池電量進(jìn)行監(jiān)測，以便合理的管理電源能量。

電池管理是電動汽車及儲能系統(tǒng)的心臟，而電池荷電狀態(tài)估算(SOC)是電池管理系統(tǒng)的重中之重。在實(shí)際應(yīng)用中，國內(nèi)主流的SOC估算方法多為簡單有效地開路電壓法和安時(shí)積分法。開路電壓法利用電池的開路電壓與電池的荷電狀態(tài)之間的對應(yīng)關(guān)系，通過測量電池的開路電壓來估算SOC。安時(shí)積分法通過累積電池在充電或者放電期間的電量來估算電池的SOC。開路電壓法在電池充放電過程中無法使用，且需要靜置足夠長的時(shí)間，而安時(shí)積分法對電流采樣精度要求較高，且隨著積累誤差會有所增加，精度會變得越來越差。因此，實(shí)際應(yīng)用中常常將開路電壓法與安時(shí)積分法相結(jié)合使用從而得到更好的估算精度。然而，無論使用哪種方法，都必須得到不同參數(shù)條件下電池剩余電量與電池開路電壓的關(guān)系曲線(OCV-SOC曲線)。

已公布的專利技術(shù)中，針對OCV-SOC曲線的問題提出了解決方案。例如專利CN20130630382提出了一種利用OCV-SOC曲線修正SOC的方法，在OCV-SOC曲線中設(shè)置特征點(diǎn)并將當(dāng)前電池最低單體電壓與特征點(diǎn)對應(yīng)的SOC值進(jìn)行比較，從而輸出SOC或?qū)OC修正為特征點(diǎn)的SOC。該專利通過特征點(diǎn)的設(shè)置修正了SOC，得到修正后的OCV-SOC曲線，但仍需基于已有的OCV-SOC曲線；又如專利CN20150997073提出了根據(jù)實(shí)際的測試數(shù)據(jù)，預(yù)設(shè)OCV-SOC數(shù)據(jù)關(guān)系，基于該預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)關(guān)系，逐步建立當(dāng)前影響因子值與電動車電池的剩余電量之間的數(shù)據(jù)關(guān)系，進(jìn)而獲取當(dāng)前剩余電量，該專利提出了一種快速便捷獲取OCV-SOC的方法，但該專利采用線性擬合方法獲取新的OCV-SOC曲線，大大降低了SOC估算的精度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：提供一種實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法和裝置，其能提高預(yù)測OCV-SOC曲線與實(shí)際測試的OCV-SOC曲線的相近度。

本發(fā)明的解決方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法，包括以下步驟：

S1、獲取電池在某個(gè)影響因子固定時(shí)，其他影響因子變化條件下的OCV-SOC曲線，并將所得的曲線作為基準(zhǔn)OCV-SOC曲線，曲線中的影響因子值設(shè)定為基準(zhǔn)影響因子值；

S2、獲取電池當(dāng)前狀態(tài)下的所有影響因子值；

S3、根據(jù)獲取到的當(dāng)前影響因子值，將基準(zhǔn)OCV-SOC曲線在相應(yīng)影響因子下通過非線性算法進(jìn)行擬合，從而獲取電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，所述影響因子至少包括第一影響因子、第二影響因子和第三影響因子。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，所述影響因子至少包括溫度、電流和電壓。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，在所述步驟S3中，電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值的獲取步驟具體為：

S31、在第一基準(zhǔn)影響因子為第一基準(zhǔn)值Y11，第二基準(zhǔn)影響因子分別為第一基準(zhǔn)值Y21、第二基準(zhǔn)值Y22條件、第三基準(zhǔn)值Y23條件下，在相應(yīng)基準(zhǔn)OCV-SOC曲線中分別確定當(dāng)前OCV所對應(yīng)的SOC值；

S32、將上述得到的數(shù)據(jù)通過非線性算法進(jìn)行擬合，得到第二影響因子與電池剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線；

S33、將獲取到的電池當(dāng)前第二影響因子值Y20帶入通過非線性算法進(jìn)行擬合得到的曲線，得到參數(shù)為第一影響因子值為第一基準(zhǔn)值Y11、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC1；

S34、重復(fù)上述步驟，將第一基準(zhǔn)影響因子分別換成第二基準(zhǔn)值Y12、第三基準(zhǔn)值Y13，得到參數(shù)為第一影響因子值為第二基準(zhǔn)值Y12、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC2以及參數(shù)為第一影響因子值為第三基準(zhǔn)值Y13、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC3；

S35、將步驟S33及步驟S34中求得的點(diǎn)通過非線性算法進(jìn)行擬合，得到第一影響因子與電池剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線；

S36、將第一影響因子的當(dāng)前值Y10代入上述曲線，預(yù)測出電池在當(dāng)前參數(shù)條件下的SOC值。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，還提供了一種實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的裝置，其包括：

第一獲取單元，用于獲取電池在某個(gè)影響因子固定時(shí)，其他影響因子變化條件下的OCV-SOC曲線，并將所得的曲線作為基準(zhǔn)OCV-SOC曲線，曲線中的影響因子值設(shè)定為基準(zhǔn)影響因子值；

第二獲取單元，用于獲取電池當(dāng)前狀態(tài)下的所有影響因子值；

第三獲取單元，用于根據(jù)獲取到的當(dāng)前影響因子值，將基準(zhǔn)OCV-SOC曲線在相應(yīng)影響因子下通過非線性算法進(jìn)行擬合，從而獲取電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，所述影響因子至少包括第一影響因子、第二影響因子和第三影響因子。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，所述影響因子至少包括溫度、電流和電壓。

本發(fā)明的另一技術(shù)方案在于在上述基礎(chǔ)之上，在所述第三獲取單元中，電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值的獲取步驟具體為：

S31、在第一基準(zhǔn)影響因子為第一基準(zhǔn)值Y11，第二基準(zhǔn)影響因子分別為第一基準(zhǔn)值Y21、第二基準(zhǔn)值Y22、第三基準(zhǔn)值Y23條件下，在相應(yīng)基準(zhǔn)OCV-SOC曲線中分別確定當(dāng)前OCV所對應(yīng)的SOC值；

S32、將上述得到的數(shù)據(jù)通過非線性算法進(jìn)行擬合，得到第二影響因子與電池剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線；

S33、將獲取到的電池當(dāng)前第二影響因子值Y20帶入通過非線性算法進(jìn)行擬合得到的曲線，得到參數(shù)為第一影響因子值為第一基準(zhǔn)值Y11、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC1；

S34、重復(fù)上述步驟，將第一基準(zhǔn)影響因子分別換成第二基準(zhǔn)值Y12、第三基準(zhǔn)值Y13，得到參數(shù)為第一影響因子值為第二基準(zhǔn)值Y12、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC2以及參數(shù)為第一影響因子值為第三基準(zhǔn)值Y13、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC3；

S35、將步驟S33及步驟S34中求得的點(diǎn)通過非線性算法進(jìn)行擬合，得到第一影響因子與電池剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線；

S36、將第一影響因子的當(dāng)前值Y10代入上述曲線，預(yù)測出電池在當(dāng)前參數(shù)條件下的SOC值。

從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實(shí)施例具有以下優(yōu)點(diǎn)：

在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，只需要提前通過實(shí)際試驗(yàn)測試得到每個(gè)參數(shù)下的三組曲線。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)實(shí)時(shí)采集到的參數(shù)值，通過非線性算法進(jìn)行擬合的方式即可實(shí)時(shí)在線計(jì)算出相應(yīng)參數(shù)值條件下的OCV對應(yīng)的SOC值。本發(fā)明一方面大量減少了開發(fā)過程中的測試工作，縮短了開發(fā)周期；另一方面，需要保存的OCV-SOC曲線大量減少，節(jié)約了CPU的資源，同時(shí)摒棄傳統(tǒng)的查表法，采用通過非線性算法進(jìn)行擬合的方式實(shí)時(shí)計(jì)算SOC，進(jìn)一步提高了預(yù)測OCV-SOC曲線與實(shí)際測試的OCV-SOC曲線的相近度，提高了SOC估算的精度，同時(shí)也提升了SOC估算的速度。

附圖說明

構(gòu)成本發(fā)明的一部分的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。

圖1為本發(fā)明一種實(shí)施方式中實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法的流程圖；

圖2為溫度為-10℃時(shí)，電池電壓與電池剩余電量之間的基準(zhǔn)OCV-SOC曲線關(guān)系；

圖3為電壓為3.2V時(shí)，電池電流值與剩余電量之間的關(guān)系曲線a；

圖4為溫度為0℃時(shí)，電池電壓與電池剩余電量之間的基準(zhǔn)OCV-SOC曲線關(guān)系；

圖5為電壓為3.2V時(shí)，電池電流值與剩余電量之間的關(guān)系曲線b；

圖6為溫度為40℃時(shí)，電池電壓與電池剩余電量之間的基準(zhǔn)OCV-SOC曲線關(guān)系；

圖7為電壓為3.2V時(shí)，電池電流值與剩余電量之間的關(guān)系曲線c；

圖8為溫度值T與剩余電量SOC的關(guān)系曲線d。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述，本部分的描述僅是示范性和解釋性，不應(yīng)對本發(fā)明的保護(hù)范圍有任何的限制作用。此外，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本文件的描述，可以對本文件中實(shí)施例中以及不同實(shí)施例中的特征進(jìn)行相應(yīng)組合。

本發(fā)明的說明書和權(quán)利要求書及上述附圖中的術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于區(qū)別類似的對象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的本發(fā)明的實(shí)施例，例如能夠以除了在這里圖示或描述的那些以外的順序?qū)嵤?。此外，術(shù)語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

本發(fā)明實(shí)施例如下，一種實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法，包括以下步驟：

S1、獲取電池在某個(gè)影響因子固定時(shí)，其他影響因子變化條件下的OCV-SOC曲線，并將所得的曲線作為基準(zhǔn)OCV-SOC曲線，曲線中的影響因子值設(shè)定為基準(zhǔn)影響因子值；

S2、獲取電池當(dāng)前狀態(tài)下的所有影響因子值；

S3、根據(jù)獲取到的當(dāng)前影響因子值，將基準(zhǔn)OCV-SOC曲線在相應(yīng)影響因子下通過非線性算法進(jìn)行擬合，從而獲取電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明另一實(shí)施例中，所述影響因子至少包括溫度、電流和電壓。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明另一實(shí)施例中，在所述步驟S3中，電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值的獲取步驟具體為：

S31、在第一基準(zhǔn)影響因子為第一基準(zhǔn)值Y11，第二基準(zhǔn)影響因子分別為第一基準(zhǔn)值Y21、第二基準(zhǔn)值Y22、第三基準(zhǔn)值Y23條件下，在相應(yīng)基準(zhǔn)OCV-SOC曲線中分別確定當(dāng)前OCV所對應(yīng)的SOC值；

S32、將上述得到的數(shù)據(jù)通過非線性算法進(jìn)行擬合，得到第二影響因子與電池剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線；

S33、將獲取到的電池當(dāng)前第二影響因子值Y20帶入通過非線性算法進(jìn)行擬合得到的曲線，得到參數(shù)為第一影響因子值為第一基準(zhǔn)值Y11、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC1；

S34、重復(fù)上述步驟，將第一基準(zhǔn)影響因子分別換成第二基準(zhǔn)值Y12、第三基準(zhǔn)值Y13，得到參數(shù)為第一影響因子值為第二基準(zhǔn)值Y12、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC2以及參數(shù)為第一影響因子值為第三基準(zhǔn)值Y13、第二影響因子值為當(dāng)前值Y20、第三影響因子值為當(dāng)前值Y30時(shí)的SOC3；

S35、將步驟S33及步驟S34中求得的點(diǎn)通過非線性算法進(jìn)行擬合，得到第一影響因子與電池剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線；

S36、將第一影響因子的當(dāng)前值Y10代入上述曲線，預(yù)測出電池在當(dāng)前參數(shù)條件下的SOC值。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明另一實(shí)施例中，還提供了一種實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的裝置，其包括：

第一獲取單元，用于獲取電池在某個(gè)影響因子固定時(shí)，其他影響因子變化條件下的OCV-SOC曲線，并將所得的曲線作為基準(zhǔn)OCV-SOC曲線，曲線中的影響因子值設(shè)定為基準(zhǔn)影響因子值；

第二獲取單元，用于獲取電池當(dāng)前狀態(tài)下的所有影響因子值；

第三獲取單元，用于根據(jù)獲取到的當(dāng)前影響因子值，將基準(zhǔn)OCV-SOC曲線在相應(yīng)影響因子下通過非線性算法進(jìn)行擬合，從而獲取電池在當(dāng)前狀態(tài)下的SOC值。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，本發(fā)明另一實(shí)施例中，所述影響因子至少包括溫度、電流和電壓。

本發(fā)明所述實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法，摒棄傳統(tǒng)的存儲大量OCV-SOC曲線，并通過查表法查找不同條件下OCV對應(yīng)的SOC值的算法，大大減少了電池測試工作，節(jié)省了人力的同時(shí)縮短了開發(fā)周期，并節(jié)約了CPU內(nèi)存資源，簡化了SOC算法，提高了CPU運(yùn)算速度。另外，該方法迭代采用通過非線性算法進(jìn)行擬合算法，不同于傳統(tǒng)的簡單的線性擬合方式，通過參數(shù)的迭代及通過非線性算法進(jìn)行擬合，將直接求取OCV與SOC的對應(yīng)關(guān)系轉(zhuǎn)換為求取影響因子與SOC的對應(yīng)關(guān)系，從而進(jìn)一步得到OCV對應(yīng)的SOC值，提高了SOC估算的準(zhǔn)確度。

具體地，請參見圖1至圖8，預(yù)設(shè)電池剩余電量的第一影響因子為溫度T，對應(yīng)基準(zhǔn)影響因子值分別為-10℃、0℃、40℃；第二影響因子為電流I，對應(yīng)基準(zhǔn)影響因子值分別為25A、50A、100A；第三影響因子為電壓V，對應(yīng)OCV-SOC曲線中的OCV；欲實(shí)時(shí)在線估算出(25℃，55A，3.2V)對應(yīng)的SOC值，具體方法如下：

①通過實(shí)驗(yàn)獲取第一影響因子溫度T為第一基準(zhǔn)值-10℃，第二影響因子電流I分別為第一基準(zhǔn)值25A、第二基準(zhǔn)值50A、第三基準(zhǔn)值100A，即參數(shù)值為(-10℃，25A)、(-10℃，50A)、(-10℃，100A)時(shí)，電池電壓與電池剩余電量之間的基準(zhǔn)OCV-SOC曲線關(guān)系。

②將當(dāng)前第三影響因子值電壓3.2V帶入上述曲線，如圖2所示，圖示中A、B、C三點(diǎn)分別為電壓為3.2V時(shí)參數(shù)值為(-10℃，25A)、(-10℃，50A)、(-10℃，100A)對應(yīng)的SOC值，通過非線性算法進(jìn)行擬合，例如，通過y＝ax²+bx+c進(jìn)行擬合，得到電池電流值與剩余電量之間的關(guān)系曲線a，如圖3所示，其中，當(dāng)電池電流值為100A時(shí)，電池剩余電量為3％；當(dāng)電池電流值為50A時(shí)，電池剩余電量為11％；當(dāng)電池電流值為25A時(shí)，電池剩余電量為14％。

③將當(dāng)前采集到的第二影響因子電流值55A帶入曲線a，得到(-10℃，3.2V，55A)對應(yīng)的SOC值SOC1為9％；

④通過實(shí)驗(yàn)獲取第一影響因子溫度T為第二基準(zhǔn)值0℃，第二影響因子電流I分別為第一基準(zhǔn)值25A、第二基準(zhǔn)值50A、第三基準(zhǔn)值100A，即(0℃，25A)、(0℃，50A)、(0℃，100A)時(shí)，電池電壓與電池剩余電量之間的OCV-SOC曲線關(guān)系。

⑤將當(dāng)前第三影響因子值電壓3.2V帶入上述曲線，如圖4所示，圖示中A、B、C三點(diǎn)分別為電壓為3.2V時(shí)參數(shù)值為(0℃，25A)、(0℃，50A)、(0℃，100A)對應(yīng)的SOC值，通過非線性算法進(jìn)行擬合，例如，通過y＝ax²+bx+c進(jìn)行擬合，得到電池第二影響因子電流值I與剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線b；如圖5所示，其中，當(dāng)電池電流值為100A時(shí)，電池剩余電量為9％；當(dāng)電池電流值為50A時(shí)，電池剩余電量為26％；當(dāng)電池電流值為25A時(shí)，電池剩余電量為30％。

⑥將當(dāng)前采集到的第二影響因子電流值55A帶入曲線b，得到(0℃，3.2V，55A)對應(yīng)的SOC值SOC2為23％；

⑦通過實(shí)驗(yàn)獲取第一影響因子溫度T為第三基準(zhǔn)值40℃，第二影響因子電流I分別為第一基準(zhǔn)值25A、第二基準(zhǔn)值50A、第三基準(zhǔn)值100A，即參數(shù)值為(40℃，25A)、(40℃，50A)、(40℃，100A)時(shí)，電池電壓與電池剩余電量之間的OCV-SOC曲線關(guān)系。

⑧將當(dāng)前第三影響因子值電壓3.2V帶入上述曲線，如圖6所示，圖中A、B、C三點(diǎn)分別為電壓為3.2V時(shí)參數(shù)值為(40℃，25A)、(40℃，50A)、(40℃，100A)對應(yīng)的SOC值，通過非線性算法進(jìn)行擬合，例如，通過y＝ax²+bx+c進(jìn)行擬合，得到電池第二影響因子電流值I與剩余電量SOC之間的關(guān)系曲線c；如圖7所示，其中，當(dāng)電池電流值為100A時(shí)，電池剩余電量為19％；當(dāng)電池電流值為50A時(shí)，電池剩余電量為28％；當(dāng)電池電流值為25A時(shí)，電池剩余電量為32％。

⑨將當(dāng)前采集到的第二影響因子電流值55A帶入曲線c，得到(40℃，3.2V，55A)對應(yīng)的SOC值SOC3為27％；

⑩將(-10℃，3.2V,55A)、(0℃，3.2V,55A)、(40℃，3.2V,55A)對應(yīng)的SOC值，通過非線性算法進(jìn)行擬合，例如，通過y＝ax²+bx+c進(jìn)行擬合，得到電池第一影響因子溫度值T與剩余電量SOC的關(guān)系曲線d，如圖8所示；

將當(dāng)前采集到的第一影響因子溫度值25℃帶入曲線d，得到(25℃，3.2V，55A)時(shí)對應(yīng)的SOC值為26％。

綜上所述，本發(fā)明所述的實(shí)時(shí)在線預(yù)測OCV-SOC曲線的方法和裝置，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1.簡潔性。本發(fā)明只需測得預(yù)設(shè)的OCV-SOC曲線作為基準(zhǔn)曲線，無需測得各種條件下的OCV-SOC曲線，減少了曲線的數(shù)量，減輕了測試工作的負(fù)擔(dān)，釋放了更多的內(nèi)存空間。同時(shí)不采用冗余的查表法，使程序輕便快捷。

2.實(shí)時(shí)性。本發(fā)明根據(jù)采集到的參數(shù)值，實(shí)時(shí)在線進(jìn)行OCV-SOC估算，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性。

3.準(zhǔn)確性。本發(fā)明采用迭代的通過非線性算法進(jìn)行擬合方法，進(jìn)一步提高了擬合精度，從而提高了SOC的準(zhǔn)確度。

4.兼容性。本發(fā)明的方法不受影響因子個(gè)數(shù)及數(shù)值的影響，適用于各種情況下的在線估算。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。