电动汽车动力电池SOC估计专利技术综述

2016-07-05 16:22黄金霞国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心广州510530
山东工业技术 2016年14期
关键词:株式会社内阻电池组

黄金霞(国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心,广州 510530)

电动汽车动力电池SOC估计专利技术综述

黄金霞
(国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心,广州 510530)

电动汽车动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)直接反映了电池组剩余容量的多少,目前SOC的估计方法主要有:开路电压法、电流积分法、电池内阻法、神经网络算法和卡尔曼滤波法。本文主要对目前有关电池电动汽车动力电池SOC估计的专利申请进行了分析。

电池;荷电状态(SOC);SOC

1 电动汽车动力电池SOC估计技术概述

动力电池组的荷电状态(State of Charge,SOC)直接反映了电池组剩余容量的多少,为电池组的使用和维护提供重要依据。对于纯电动车辆SOC数据是防止电池过充和过放的主要依据;对于混合动力车辆,电池组SOC数据是整车控制策略的主要依据。

目前常用的SOC估计方法是通过测量电池组的外特性来对SOC进行估计。EKF方法对SOC的初始误差有较强的修正作用。 Plett[1]在简化电化学模型的基础上提出组合模型。Bhangu等提出RC电路等效模型。Lee等在RC电路模型的基础上提出了改进OCV-SOC关系模型。

2 电动汽车动力电池SOC估计方法

目前常用的有开路电压法、电流积分法、电池内阻法、神经网络算法和卡尔曼滤波法。开路电压法(OCV)简单易行,但对电流波动比较大的场合不适用。电流积分法由于电流测量误差将造成积累误差。因此需要校正,将电池组充满电,SOC将重新标定至100%。电池内阻法同开路电压法一样,用电池的内阻预测SOC值。但内阻测量误差较大,所以靠内阻来判断电池组的SOC准确性很差。神经网络算法的优势在于不需要精确的数学模型。但神经网络在建立较好的网络模型的前提下,需要依靠大量的样本数据进行训练,才能得到较好的精度。卡尔曼滤波法适用于各种电池,尤其适合于电流波动比较剧烈的混合动力汽车电池SOC的估计。但其估计的精度依赖于建立的电池模型的准确性,且运算量较大。

3 专利技术现状分析

电动汽车动力电池SOC估计的国际分类号为G01R31/36,为了对动汽车动力电池SOC估计的专利申请进行分析,在英文专利摘要数据库和中文专利摘要数据库以分类号结合关键词(放电、充电、电量、容量、SOC、State of charge、power、capacity)进行检索,得到如下专利文献:CNABS的文献量为3830、SIPOABS的文献量为26025。

3.1申请量年份分布

电动汽车动力电池SOC估计在国外80年代以前开始发展,到21世纪初已经进入平稳发展状态。我国关于电动汽车的研究始于20世纪60年代,到90年代达到高潮。而电动汽车动力电池SOC估计90年代之前开始发展,之后该技术专利申请量一直呈快速上升趋势。

3.2国家和地区分布

目前关于电动汽车动力电池SOC估计专利申请量在各个国家和地区占比为:日本29%、中国17%、美国13%、欧洲10%、WO PCT6%、德国6%、韩国5%、英国3%、台湾2%、加拿大2%、法国2%、澳大利亚1%和其他国家或地区4%。早期SOC估算所申请的专利主要集中在日本,当前日本的申请量居世界首位(7603件)。中国的申请量位居第二,占世界专利申请总量的17%。

3.3申请人分析

关于电动汽车动力电池SOC估计专利申请量前22位申请人为:TOYOTA MOTOR、MATSUSHITA ELECTRIC IND CO LTD、SONY CORP、SANYO ELECTRIC CO、BOSCH GMBH ROBERT、NISSAN MOTOR、LG CHEMICAL LTD、YAZAKI CORP、SAMSUNG SDI CO LTD、HONDA MOTOR CO LTD、DENSO CORP、CANON KK、HITACHI LTD、PANASONIC CORP、NEC CORP、MIDTRONICS INC、FURUKAWA ELECTRIC、DURACELL INC、MATSUSHITA ELECTRIC WORKS LTD、FURUKAWA LTD、SEIKO EPSON CORP以及GM GLOBAL TECH OPERATIONS INC。

SOC估算的专利申请量前22位的申请人中日本申请人就有16个,而典型的代表为丰田和本田公司。丰田汽车公司关于SOC估算的世界专利申请量位居首位(888件),而本田公司的专利申请量为281件。

3.4中国专利申请人分析

在中国专利申请量前10位申请人为:丰田自动车株式会社、松下电器产业株式会社、三星SDI株式会社、三星SDI株式会社、索尼株式会社、三洋电机株式会社、国家电网公司、通用汽车环球科技运作有限公司、比亚迪股份有限公司、罗伯特.博世有限公司以及惠州市亿能电子有限公司。而在华申请的前10位申请人中属于国内企业的申请人仅3个。

在华申请并属于中国的专利申请量前10位申请人为:国家电网公司、比亚迪股份有限公司、惠州市亿能电子有限公司、中兴通讯股份有限公司、哈尔滨智木科技有限公司、鸿海精密工业股份有限公司(台湾)、奇瑞汽车股份有限公司、哈尔滨工业大学、清华大学以及天津力神电池股份有限公司。

4 前景分析

众多SOC估算方法中,单一方法均各有利弊,安时法、电压测量法和内阻法均存在明显的缺陷,这些方法适合于结合其他方法使用。结合目前形势与实际要求,卡尔曼滤波法有很大的发展潜力,但仍需不断研究实践。

[1]Plett G L. Ex tended Kalman filtering fo r battery ma nag eme nt sy stems of LiPB-ba sed H EV ba tte ry packs[J].J o f Pow er So urces, 2004, 134(02):277-292.

10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.14.044

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