[发明专利]一种储能电站电池组SOC实时修正方法及系统

说明书

本发明公开了一种储能电站电池组SOC实时修正方法及系统。本发明利用电池组的历史运行数据，先选择SOC参考点，再将电池组的实际容量和循环次数进行回归分析，利用回归方程计算各次循环中电池组实际容量，最后对电池组当前SOC值进行计算，再对BMS所预测的SOC值进行修正。本发明从已投入运行的BMS中采集一些运行数据后即可使用，可用于评估BMS的预测准确度，便于用户观测电池组和BMS实际运行情况；也可写入BMS内部作为SOC修正模块算法，从而提升电池的利用率，延长电池组的使用寿命。

技术领域

本发明涉及SOC实时校核方法，特别是一种基于历史运行数据的储能电站电池组SOC实时修正方法及系统。

背景技术

对储能电站电池组的SOC(State of Charge，电池荷电状态)的正确估计，对提升储能电站电池组寿命、提高电池利用率有着重要意义。在当前的BMS(BatteryManagementSystem，电池管理系统)中，实际应用的SOC的预测算法主要有安时积分法和卡尔曼滤波等。

安时积分法由于其算法简单可靠，是目前使用较广的算法，但由于电流测量的误差或数据丢失，导致误差会随着使用时间不断增大；卡尔曼滤波预测SOC需要非常精准的电池模型，但精确的参数往往难以获得，也会导致预测偏差。

针对目前BMS存在的SOC预测误差问题，需要设计一种对储能电站电池组SOC进行实时修正的方法，从而提升电池的利用率，同时也便于用户判断BMS的准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于历史运行数据的储能电站电池组SOC实时修正方法及系统，其通过对电池历史数据的分析，对BMS所做出的SOC预测值进行实时校核。

为实现上述目的，本发明采用的一种技术方案是：基于历史运行数据的储能电站电池组SOC实时修正方法，其包括如下步骤：

S1、以时间序列的格式采集储能电站电池组BMS的历史运行数据；

S2、从步骤S1得到的历史运行数据中，选取SOC参考点，并计算每次充放电循环的电池组历史容量参考值；

S3、对步骤S2中得到的充电和放电电池组历史容量参考值，分别进行回归分析，预测各次充放电循环电池组实际容量；

S4、利用步骤S3中的回归分析结果，结合步骤S2中的SOC参考点，对电池组当前SOC值进行计算，再对BMS所预测的SOC值进行修正。

进一步地，在步骤S1中，所述的以时间序列的格式采集储能电站电池组BMS的历史运行数据，含义如下：每隔Δt时间BMS上传一次数据，在t时刻，BMS将电池组电压V_t、电池组电流I_t、电池组SOC_t、电池组累计充电量Q_Ct和累计放电量Q_Dt数据上传。

进一步地，在步骤S2中，所述的选取SOC参考点，其选取方法为：综合考虑安时积分误差和电池容量的衰减情况，取p个充放电循环前的时刻t_b及其SOC值SOC_tb，作为SOC参考点，记作(t_b，SOC_tb)。

更进一步地，p值可结合实际数据情况进行选取，优选范围为20～60。

进一步地，在步骤S2中，所述的计算每次充放电循环的电池组历史容量参考值，其计算方法为：

1)对充电而言，计算公式如下：

Q_kc＝(Q_kcmax-Q_kcmin)/(SOC_kcmax-SOC_kcmin)，