【技术实现步骤摘要】
一种基于BMS的电流采样自学习的方法
[0001]本专利技术涉及可移动电源电参数采集的
,尤其涉及一种基于BMS的电流采样自学习的方法。
技术介绍
[0002]动力电池SOC计算精度高度依赖BMS对动力电池的电流采集精度,虽然电池系统在出厂时,BMS会对电流采集进行标定,但由于电流传感器(霍尔或者分流器)随着电池使用周期会老化,BMS采集的电流误差会逐步增大,导致电池系统SOC精度降低。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中所述存在的不足,本方案提供了一种基于BMS的电流采样自学习的方法,其解决了采集的电流误差较大而影响电池系统的SOC精度的问题。
[0004]根据本专利技术的实施例,一种基于BMS的电流采样自学习的方法,包括如下步骤:
[0005]S1,BMS识别电池,并根据当前单体电压信息查OCV曲线表,获取并记录存储当前真实SOC1;
[0006]S2,BMS识别由S1状态进入充电且达到满充状态的电流值,BMS根据该单体电压信息查询OCV曲线表得到当前真实的SOC2并记录存储;
[0007]S3,BMS计量并发送本次充电Ah容量A_BMS至大数据平台,大数据平台对本次充电 Ah容量A_BMS进行存储记录;
[0008]S4,大数据平台通过SOC变化计算实际充电Ah容量A_pla=(SOC2‑
SOC1)*标定容量;
[0009]S5,计算电流采样误差修正系数K并进行记录存储,K=(A_pla)/(A_BMS);
[0010 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于BMS的电流采样自学习的方法,其特征在于:包括如下步骤:S1,BMS识别电池,并根据当前单体电压信息查OCV曲线表,获取并记录存储当前真实SOC1;S2,BMS识别由S1状态进入充电且达到满充状态的电流值,BMS根据该单体电压信息查询OCV曲线表得到当前真实的SOC2并记录存储;S3,BMS计量并发送本次充电Ah容量A_BMS至大数据平台,大数据平台对本次充电Ah容量A_BMS进行存储记录;S4,大数据平台通过SOC变化计算实际充电Ah容量A_pla=(SOC2‑
SOC1)*标定容量;S5,计算电流采样误差修正系数K并进行记录存储,K=(A_pla)/(A_BMS)...
【专利技术属性】
技术研发人员:马兹林,曹政,王景平,王艳,张智靖,
申请(专利权)人:重庆标能瑞源储能技术研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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