[发明专利]电池管理系统

说明书

本发明涉及电池管理系统，包括车载电池管理单元和基于电池历史数据的云计算系统组成，车载电池管理单元利用电池信息采集单元测量的电压、电流、温度进行电池模型参数辨识，利用辨识出的参数，进行状态SOC和SOE估计、基于模型参数实现多目标优化的充放电能力SOP估计、电池的短路故障检测、传感器故障检测及传感器在线标定、以及电池的自加热和热均衡功能等。利用云服务器存储量大，计算能力强的特点实现基于在线的电池容量即健康状态SOH估计，利用模型参数、SOC信息进行电池组一致性估计、剩余里程预测；对参数慢时变的内短路状态进行估计；以及利用历史充电数据进行剩余寿命预测(RUL)；并利用无线传输将计算的结果回传至车载电池管理单元。

技术领域

电动汽车动力电池及储能电池领域，尤其涉及一种电动汽车的电池管理系统。

背景技术

当前电池管理系统集成在车载硬件上，由于车载硬件计算能力有限，无法实现大规模复杂精细计算，造成当前电池管理系统功能不全。

当传感器出现故障，将引起电池管理系统较大的噪声波动，往往会造成模型参数的发散；当前的电池管理中的故障诊断功能单一，只进行电池故障的判断，且方法简单，只采用若干级故障等级进行判断，系统的误报率较高，且当传感器出现故障时，易引发故障类型判断失误，无法区分时电池故障还是传感器故障。

发明内容

为解决不同算法计算需求不同和当前电池管理系统功能不全的问题，本发明的电池管理系统有两部分组成，包括高实时性的车载电池管理单元和基于电池历史数据的云计算系统组成。车载电池管理单元包括模型参数在线辨识模块、多算法融合状态估计模块、多目标约束最优充放电策略模块、传感器故障检测及在线标定模块、基于模型的短路故障诊断模块、电池自加热及热均衡管理模块。车载控制器的功能包括：采用多算法融合的状态估计模块实现SOC和SOE估计，采用健康状态估计模块实现SOH估计，采用多目标约束最优充放电策略模块实现SOP估计，采用基于模型的短路故障诊断模块、传感器故障检测及在线标定模块、故障类型判断模块这三个模块实现电池传感器故障判断和电池故障判断，采用电池自加热及热均衡管理模块实现电池的热管理。云计算系统的功能包括：电池剩余可用容量估计、剩余使用寿命预测、电池组一致性状态估计、电池内短路故障状态估计、剩余里程预测。

针对传感器出现故障，引起较大的噪声波动时，往往会造成模型参数的发散；为解决这个问题，本发明中电池模型参数辨识模块除了利用电池的电压、温度、电流外，还采用传感器故障信息作为参数辨识模块的输入信号，当电压传感器和温度传感器发生故障时，参数辨识模块自动切换离线参数辨识算法。离线参数辨识是基于SOC-温度-欧姆内阻三维曲面、SOC-温度-极化电阻三维曲面、SOC-温度-极化电容三维曲面，计算出参数值。传感器无故障时采用在线参数辨识方法。

此外本发明的多算法融合的状态估计，引入传感器故障检测及传感器在线标定模块输出的测量噪声统计值作为其中输入信号之一，利用多算法概率融合的方式进行电池SOC、极化电压的估计。

为解决不占用车载控制器运算能力的基础上准确估计内短路的问题，利用云端服务器实时估算内短路阻值，根据SOC、电压和所述云计算系统估计的内短路的阻值来进行最终的内短路故障判断。

附图说明

图1电池管理系统功能架构图；

图2车载电池管理单元的工作流程图；

图3电池模型参数辨识模块和多算法融合状态估计流程图；

图4剩余寿命预测算法流程图；

图5故障类型判断模块流程图；

图6传感器故障检测及在线标定模块流程图；

具体实施方式

本发明中，除外部环境温度外，温度皆指电池温度；