电动汽车中SOC的估计方法及分析

电动汽车中SOC的估计方法及分析主要内容1.SOC的定义2.SOC估计的估计对象—车用蓄电池比较3.SOC估计的基本方法及分析4.目前SOC估计研究的主要趋势5.已做工作计划和进一步打算1.SOC的定义1.1SOC的基本定义：SOC=QC/CI式中：QC为蓄电池剩余的容量；CI为蓄电池以恒定电流I放电时所具有的容量。目前较统一的是从电量角度定义SOC，如美国先进电池联合会(USABC)在其《电动汽车电池实验手册》中定义SOC为1.SOC的定义1.2原定义存在问题和改进方案电动汽车尤其混合动力汽车是处在变电流放电情况下，就会对SOC定义出现认识上的模糊，使得定义得出的SOC结果似乎是自相矛盾的。原因：不同放电电流放电到相同的SOC时，所能放出的电量不同，而SOC的定义是一个相对值；电流、温度等影响的可恢复性没有考虑。(1)SOC新定义的提出：根据能量守恒原理，提出了一种新SOC的概念，详见文献[1]。1.SOC的定义1.SOC的定义(2)对电量定义SOC的修正实际使用的电动汽车，基本上从电量定义SOC。由于SOC受充放电倍率、温度、自放电、老化等影响，实车中要对SOC的定义进行调整，不同电动汽车对SOC定义的使用形式一般不一致。日本本田公司电动汽车EVPlus定义SOC为：容量衰减因子额定容量剩余容量SOC其中：剩余容量=额定容量—净放电量—自放电量—温度补偿容量1.SOC的定义1.3目前SOC定义尚未解决的难题上述SOC定义是以电池单体为研究对象得出的，而目前电动汽车使用电池组，如何定义模块不够均匀电池组的SOC，仍是一个课题。当前的解决方法是简单地将电池组等效为一个电池单体。为确保电池的安全性，常使用性能最差电池单体的SOC来定义电池组的SOC。2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较目前电动汽车主要使用铅酸电池，镍氢电池和锂电池：2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较1)铅酸电池优点：可靠性高、容量大、承受冲击负荷能力强、工作温度范围宽、原材料易得、价格低且可回收的优点，广泛应用于汽车、轮船、发电厂和变配电所中。缺点：电池存在体积大，能量密度低、寿命短、维护操作复杂的缺点，使用过程中产生氢、氧气体，并伴随酸雾，污染环境。改进型铅酸电池—阀控式铅酸电池：克服了传统铅酸电池的缺点，具有免维护功能、大电流放电能力强、体积小、寿命长、不存在镍镉电池记忆效应。2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较2)镍氢电池优点：比能量高；比功率高；在大电流工作时也能平稳放电；低温放电性能好；循环寿命长；安全可靠，免维护；工作环境温度跨度大，高低温工作容量损失少；对环境不存在任何污染问题，可再生利用，符合持续发展的理念。缺点：Ni-MH蓄电池成本太高，价格昂贵。另外Ni-MH电池的记忆效应和充电发热等方面的问题也需要解决。2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较3)锂离子电池优点：比能量高，是当前比能量最高的蓄电池；比功率高、工作电压平坦、自放电小、无记忆效应、循环特性好、可快速放电、且效率高、工作温度范围宽、无环境污染等。缺点：价格也相对昂贵。2.SOC的估计对象—车用蓄电池比较比能量太低比功率太低使用寿命低价格昂贵充电时间长镍氢电池锂电池铅酸电池70%11%15%60%其他当今电动汽车市场蓄电池占有率电动汽车蓄电池存在的问题3.SOC估计的基本方法及分析3.1SOC基本方法的归类A.通过计算累积电量来进行SOC估计：放电实验法，Ah计量法放电实验法：采用恒定电流进行连续放电，放电电流与时间的乘积即为剩余电量。Ah计量法：如果充放电起始状态为SOC0，那么当前状态的SOC为：tNIdCSOCSOC001NC其中，为额定容量；为电池电流；为充放电效率，不是常数。I3.SOC估计的基本方法及分析B.通过可测参数与SOC对应关系来估计SOC值：开路电压法，内阻法，线性模型法开路电压法：电池的开路电压在数值上接近电池电动势。内阻法：将交流电注入到蓄电池，然后通过交流电的电压和电流值计算蓄电池的内阻，最后通过内阻和容量的关系判断蓄电池当前容量。线性模型法：该方法是基于SOC变化量、电流、电压和上一个时间点SOC值，建立的线性方程：)()1()()1()()()(3210iSOCiSOCiSOCiSOCiIiUiSOC3.SOC估计的基本方法及分析C.通过模拟电池非线性动态特性估计SOC值：神经网络法神经网络法：神经网络具有非线性的基本特性，具有并行结构和学习能力，对于外部激励，能给出相应的输出，故能够模拟电池动态特性，以估计SOC。D.估计值向真实值收敛：卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法：卡尔曼滤波理论的核心思想，是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估计。一套包括SOC估计值和反映估计误差的、协方差矩阵的递归方程，协方差矩阵用来给出估计误差范围。3.SOC估计的基本方法及分析3.2影响SOC估计的因素a)充放电倍率不同充电倍率下充电效率实验研究不同充电倍率下充电效率的实验流程如下：(1)按照规定方法放空电量，静置1h后，再以4A充电，实验终止条件是端电压在充电过程中达到充电限制电压14.7v。(2)将充电电流换为不同充电倍率重复步骤(1)。(3)这里将不同充电倍率下的充入容量规定为充电电流与充电时间的乘积，充电效率为不同充电倍率的充入容量除以4A电流充入的容量。3.SOC估计的基本方法及分析实验流程图3.SOC估计的基本方法及分析实验结果分析3.SOC估计的基本方法及分析b)温度温度对铅酸电池和锂离子电池的影响规律，可通过实验得到。常用的描述温度影响的模型为：C=C20*[1一a*(20一T)]3.SOC估计的基本方法及分析c)自由放电电池自放电源于电池内部的化学反应，在实际使用时，要根据电池生产商提供的曲线进行修正。也可以通过实验数据进行修正：蓄电池等效电路d)老化老化是指容量随着电池循环次数的增加而衰减的现象。3.SOC估计的基本方法及分析3.3SOC估计方法对比表优点缺点适用性放电实验法可靠性高，精确需要大量时间；电池工作必须中断实验室；电动汽车维修Ah计量法简单，可靠若电流测量不准容易累积误差；需要大量实验来建立充放电效率公式在SOC初值准确和电流测量准确情况下可以适用于各种电动汽车电池开路电压法充电初期和末期SOC估计效果较好只能在电池电压稳定的情况下铅酸电池；电动汽车驻车状态内阻法放电后期SOC估计效果较好准确电阻值不易测量铅酸电池线性模型法鲁棒性好只对低电流和SOC缓变效果好理论上适用于各种型号和老化程度的电池神经网络法具有非线性的基本特性，能够模拟电池的动态特性需要大量参考数据进行训练，估计误差受训练数据和方法的影响大适用于所有电池卡尔曼滤波法对电流波动比较剧烈的汽车电池SOC的估计效果好，能很好解决电池自放电问题能力要求高，算法比较复杂，设计成本高适用于所有电池4.当前SOC估计研究的主要趋势4.1优势互补基于各种方法有其自己相应的优缺点，考虑综合两种或者两种以上的方法弥补对方的不足，从而达到效果最佳。例如将神经网络的方法和卡尔曼滤波的方法相结合，详见文献[2]。4.当前SOC估计研究的主要趋势实验结果验证4.当前SOC估计研究的主要趋势4.2对现有算法的改进例如Sigma-Point卡尔曼滤波法对传统扩展卡尔曼滤波法的改进，详见文献[3]。FortheExtendedKalmanFilter(EKF)noteasytoadjust,difficulttoapplyonsystemofupdatingsteptime,anditslinearizationprocessmaygenerateerrorofapproximation.AnewmethodthatSigma-pointKalmanfilterestimateSOCthroughtheuseofweightedstatisticallinearregression(WSLR)methodforsolvinglinearequations.SothismethodcomparedwiththetraditionalEKFmethodcanexpecttoreceiveasmallerlinearizationerror.4.当前SOC估计研究的主要趋势通过改进达到的效果4.当前SOC估计研究的主要趋势4.3通过合理选取实验模型和参数优化SOC估计蓄电池SOC估计是一般通过蓄电池的工作电流、电压和温度这三种便于测量的参数，估计蓄电池实时的荷电状态数值。对上述参数合理地选取，可以设计具有不同输入输出参数的SOC估计模型。详见文献[4]。a.标准模型b.递推模型c.安时模型4.当前SOC估计研究的主要趋势实验结果分析对比5.已做工作和进一步打算设计一个基于Ah-开路电压法的监测系统对电动汽车电池SOC进行估计，并考虑其充放电效率和电池老化因素进行SOC估计修正。Ah计量法ntttnCidtCSOC00放电效率系数修正：ntttnCidtikCSOC00)(dtitCik')(5.1基本算法5.已做工作和进一步打算充电效率系数修正：ntttchnCidtCSOC00开路电压法蓄电池开路电压与SOC值对应关系表5.已做工作和进一步打算5.2硬件设计TMS320LF2407A光电隔离V/F转换电池信号调理光电隔离滤波光电隔离显示屏+-霍尔电流传感器放电电流充电电流5.已做工作和进一步打算5.3软件设计初始化Delay读取DSP存储器中的历史数据电池静置是否大于10小时根据开路电压查表估计SOC值返回NY采样电池电流、电压充电过程？根据充电电流查表得到充电修正系数求得系数计算出SOC充电电流是否大于浮充电流？SOC是否大于97%？C=C*(1-SOC)放电过程？根据放电电流查表得到放电修正系数求得系数计算出SOC放电电压是否大于截止电压？SOC是否大于3%？C=C*SOC返回NYNYYNYNNYYN5.已做工作和进一步打算5.4进一步工作打算完成本设计，在熟悉电动汽车电池SOC估计软硬件设计的基础上研究SOC算法的改进。参考文献[1]胡明辉,秦大同,舒红,蒲斌.混合动力汽车电池管理系统SOC的评价[J].重庆大学学报,2003[2]孔庆.混合动力汽车能量管理策略及SOC估计研究.2009[3]LiyeWang,LifangWang,ChenglinLiao,JunLiu.Sigma-pointKalmanFilterApplicationonEstimatingBatterySOC.2010[4]雷肖,陈清泉,刘开培,马历.电动车电池SOC估计的径向基函数神经网络方法[J].电工技术.2008THANKYOU请老师和同学们指正