电动汽车充电剩余时间估算

电动汽车充电剩余时间估算

作者|赵振熙等，北汽福田汽车股份有限公司

来源|电气学校

介绍

随着动力锂离子电池技术的成熟，推动电动汽车的发展。 电动汽车的核心是安全、动力、快充等技术。 与汽油车的加油时间相比，充电时间长是当前电动汽车技术发展的瓶颈之一。 用户非常关心剩余充电时间。 准确预测剩余充电时间对于电动汽车的安全性和电池寿命也具有重要的指导意义。

1 行业比较

通过动力电池的当前荷电状态（SOC）、当前电流等参数可以预测剩余充电时间，但仅考虑上述两个参数的方法在准确性和适用性上都有很大的局限性。 文献提出了一种基于多参数融合面的充电特性分析方法。 它结合多参数识别和电池充放电特性，建立电池充电过程中电池参数与时间关系的模型。 然而，它涉及大量的参数数据和不同的阶段。 对应不同型号，实用性和通用性有限。 文献提出将充电过程分别分为涓流、恒流、恒压三阶段过程，并建立三阶段过程的充电模型。 对多参数下的实际使用有一定的参考作用，但可靠性不足。 对异常情况缺乏反应。 文献主要集中在通过电流估算剩余充电时间。 涉及的参数过于单一，没有考虑充电过程中温度等因素的变化。 说明剩余充电时间与真实剩余充电时间会有过大的偏差。

充电时间不允许跳跃。 针对这一问题，目前主要有三种估算策略：实时估算法、数据库、“实时判断+数据驱动”。 估算策略的类型、优缺点如表1所示。

基于估算精度、数据复杂度、算法适应性等几个关键维度，“实时判断+数据驱动”是车载应用的最优解决方案。 本文也是基于该方案进行研究编写，实现剩余充电时间的准确预测。

2 剩余时间预估

针对业界常用的剩余充电时间估算方法，以提高剩余充电时间估算的准确性和通用性。 本文估算从当前状态到SOC97%（校准值）的剩余充电时间，使用类似的方法构建简单的热模型和SOC估算模型，简化3秒内模拟电池充电过程，并输出模拟温度和SOC电池充电过程中的状态。 当模拟的SOC达到97%时，输出计时值。 该值是当前状态下电池充电至SOC 97%的预计时间。 算法逻辑图如图1所示。

2.1 温度模拟变化

1）单个电芯产生的热量（内阻产生的热量+加热板产生的热量-液冷能力+自然散热）。

根据加热充电需求+此时实际输入电流值的平方与单体电池内阻的积分-液冷需求+自然散热，则此时单体电池的加热能量为求得，单位为J。

2）估计单电池温度的实时变化值。 利用单体电池的发热量与单体电池的比热容之比得到单体电池的温度变化值。

ΔT=q/CM(1)

其中：q为单电池的发热量，C为单电池的比热容，M为单电池的质量。

3）估算单节电池的实时温度值。 估算单电池温度实时累积变化值ΔT+初始温度。

2.2 SOC仿真变化

该算法基于安时积分法进行 SOC 估计。

1）估算单电池SOC的实时变化值。 利用累计快充电流值与电芯容量的比值得到单电芯SOC的实时变化值ΔSOC。

2）估算单个电芯的实时SOC值。 估算单节电池SOC实时累积变化值ΔT+初始SOC。

2.3 模拟定时器输出估算充电时间

当电池开始充电时，定时器同步工作。 当SOC达到97%时，同步输出定时器相应的值。 该值是当前状态下电池充电到97%的预计时间。 由于实际使用中模拟时间可能会过长，影响实际用户使用，因此本节按比例缩放模拟时间。

2.4 充电结束时的标定策略

本文采用的充电结束剩余充电时间标定策略是由实车数据驱动的。 充电结束电流减小后，剩余充电时间相对固定，因此采用实时跟踪。 该算法基于设定的终端下行策略的变化。 下面以173Ah磷酸铁锂电池为研究对象。 终端段标定策略设计如图2所示，标定点如表2所示。

2.5 异常处理

本文估算的剩余充电时间是通过模拟电池充电过程获得的，因此对充电过程中涉及的异常情况非常敏感。 考虑到充电过程是由电池和充电桩双方交互完成的，而从电池角度来看充电点主要是根据充电温度和SOC选择所需的充电电流，这个数据是由电芯决定的类型，这里不做深入讨论。 因此重点关注电池充电过程中充电电流与实际要求值不匹配等问题。

3、正常状态下剩余充电时间的估算与验证

本文以一辆搭载173Ah电池组的车辆数据为测试对象。 通过对上述策略的简单描述，影响充电估算的因素主要是SOC初始值、温度等参数。 考虑到电池活性在低温下受到抑制，充电时间分析在较高温度下更具有代表性； 因此，在测试过程中，以高功率和低电量为目标，并区分常温和低温分别进行验证。

将采集到的数据分别按照SOC：0~50%和50%~100%、温度：0℃以下和0℃以上分别进行验证。 数据对比结果如表3所示（因为0℃以下只发热不充电，且是在实际车辆中使用，不会等待电池与环境一致后再充电，所以初始温度0℃以下不在此列出）。

通过将模拟估算数据与实际数据进行比较进行验证，可以分析出以下内容。

1）该剩余时间估算算法在工程项目中可行，能够满足实际车辆的需求。

2）该剩余时间估算算法与实际结果在室温下偏差在2分钟以内。

低温时偏差在5分钟左右，优于现有工程项目。

3）该算法适用于不同的启动温度和初始SOC，可用于估算车辆充电时间。

4。结论

本文提出一种基于快速模拟整个电池充电过程的估计方法，以准确预测电动汽车的剩余充电时间。 该方法具有以下优点：①结构简单，避免了依赖大数据进行自学习，从而降低了依赖样本数据的策略的不确定性。 ②考虑到电池充电时的温度变化、充电电流随温度变化等因素，初步估算准确度较高，符合用户的实际关注点。 ③灵活性高，可根据不同电芯、电池组进行参数调整匹配。 根据本文收集的实际车辆数据验证结果分析，该方法能够合理预测剩余充电时间，并且在实际应用中在估计速度和准确性方面具有很大优势，并且具有良好的通用性。

结尾

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