一种用于锂电池储能系统的组soc趋近算法
技术领域
1.本发明属于锂电池储能系统技术领域，具体涉及一种用于锂电池储能系统的组soc趋近算法。
背景技术：2.soc是储能系统的关键指标，单体soc精度在国标中都有明确指标，单体soc算法也越来越精确，但组soc精度却没有明确指标，行业内关注度也比较少。在实际项目应用中，组soc是直接面向客户，其值的精度及连续性直接影响客户的体验和满意度。
3.目前行业内，组soc有两种算法，组soc为所有单体soc的平均值，即或者充电时，组soc取单体soc最大值；放电时，组soc取单体soc最小值。
4.组与电池的充放电能量状态不一致，组soc精度较差，体验感差，不利于客户验收；充电时，组soc取单体soc最大值；放电时，组soc取单体soc最小值，该方法存在组soc跳变问题，尤其在充放电状态切换时尤其明显。
5.因此，亟需开发一种新的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，以解决上述问题。
技术实现要素：6.本发明的目的是提供一种用于锂电池储能系统的组soc趋近算法。
7.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其包括：获取各单体电池的soc值；根据各单体电池的soc值计算得到最大soc值、最小soc值和平均soc值；设定soc值上限阈值和soc值下限阈值；根据最大soc值、最小soc值、平均soc值、soc值上限阈值和soc值下限阈值计算组soc。
8.进一步，获取bms电池系统内各单体电池的soc值，且bms电池系统根据各单体电池的soc值计算soc
max
、soc
min
和soc
avg
；其中soc
max
为最大soc值，soc
min
为最小soc值，soc
avg
为平均soc值。
9.进一步，bms电池系统设定soc
up
和soc
low
；其中soc
up
为soc值上限阈值，soc
low
为soc值下限阈值。
10.进一步，当各单体电池充电时，若soc
low
＜soc
avg
＜soc
up
，则其中socg为组soc。
11.进一步，若soc
up
＜soc
avg
，则socg取soc
max
。
12.进一步，在各单体电池充电充满时，socg校准为100％。
13.进一步，当各单体电池放电时，若soc
low
＜soc
avg
＜so
cu
p，则
14.进一步，若soc
avg
＜soc
low
，则socg取soc
min
。
15.进一步，在各单体电池电池放空时，socg校准为0％；其中socg为组soc。
16.进一步，soc
up
设为90％，soc
low
设为10％。
17.本发明的有益效果是，本发明通过多项数据进行结合计算组soc，能够解决组soc跳变问题，提升组soc精度，同时不依赖于电池的充放电状态，与电池的当前容量保持一致，实现组soc的自动校准，能够避免组soc出现跳变问题。
18.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
19.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本发明的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法的流程图；
22.图2是本发明的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法的算法流程图；
23.图3是本发明的组soc的曲线图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.实施例1
26.在本实施例中，如图1至图3所示，本实施例提供了一种用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其包括：获取各单体电池的soc值；根据各单体电池的soc值计算得到最大soc值、最小soc值和平均soc值；设定soc值上限阈值和soc值下限阈值；根据最大soc值、最小soc值、平均soc值、soc值上限阈值和soc值下限阈值计算组soc。
27.在本实施例中，本实施例通过多项数据进行结合计算组soc，能够解决组soc跳变问题，提升组soc精度，同时不依赖于电池的充放电状态，与电池的当前容量保持一致，实现组soc的自动校准，能够避免组soc出现跳变问题。
28.在本实施例中，获取bms电池系统内各单体电池的soc值，且bms电池系统根据各单体电池的soc值计算soc
max
、soc
min
和soc
avg
；其中soc
max
为最大soc值，soc
min
为最小soc值，soc
avg
为平均soc值。
29.在本实施例中，bms电池系统在非启动状态时对组soc进行计算，同时各单体电池处于静置状态时，组soc不变。
30.在本实施例中，组soc实时保存在bms电池系统的flash中，同时在bms电池系统启动时，bms电池系统在flash中读取组soc。
31.在本实施例中，bms电池系统设定soc
up
和soc
low
；其中soc
up
为soc值上限阈值，soc
low
为soc值下限阈值。
32.在本实施例中，soc
up
和soc
low
根据各单体电池的电芯特性及运行工况进行设定，且soc
up
和soc
low
能够进行配置。
33.在本实施例中，当各单体电池充电时，若soc
low
＜soc
avg
＜soc
up
，则其中socg为组soc。
34.在本实施例中，若soc
up
＜soc
avg
，则socg取soc
max
。
35.在本实施例中，在各单体电池充电充满时，socg校准为100％。
36.在本实施例中，当各单体电池放电时，若soc
low
＜soc
avg
＜soc
up
，则
37.在本实施例中，若soc
avg
＜soc
low
，则socg取soc
min
。
38.在本实施例中，在各单体电池电池放空时，socg校准为0％；其中socg为组soc。
39.在本实施例中，soc
up
设为90％，soc
low
设为10％。
40.在本实施例中，通过能够计算组soc，能够与电池的充放电能量状态一致，并提高组soc精度及体验感，同时充放电状态切换时不会出现soc跳变问题。
41.综上所述，本发明通过多项数据进行结合计算组soc，能够解决组soc跳变问题，提升组soc精度，同时不依赖于电池的充放电状态，与电池的当前容量保持一致，实现组soc的自动校准，能够避免组soc出现跳变问题。
42.本技术中选用的各个器件(未说明具体结构的部件)均为通用标准件或本领域技术人员知晓的部件，其结构和原理都为本技术人员均可通过技术手册得知或通过常规实验方法获知。
43.在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
44.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
45.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接
耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
46.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
47.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
48.以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
技术特征：1.一种用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，包括：获取各单体电池的soc值；根据各单体电池的soc值计算得到最大soc值、最小soc值和平均soc值；设定soc值上限阈值和soc值下限阈值；根据最大soc值、最小soc值、平均soc值、soc值上限阈值和soc值下限阈值计算组soc。2.如权利要求1所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，获取bms电池系统内各单体电池的soc值，且bms电池系统根据各单体电池的soc值计算soc
max
、soc
min
和soc
avg
；其中soc
max
为最大soc值，soc
min
为最小soc值，soc
avg
为平均soc值。3.如权利要求2所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，bms电池系统设定soc
up
和soc
low
；其中soc
up
为soc值上限阈值，soc
low
为soc值下限阈值。4.如权利要求3所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，当各单体电池充电时，若soc
low
＜soc
avg
＜soc
up
，则其中soc
g
为组soc。5.如权利要求4所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，若soc
up
＜soc
avg
，则soc
g
取soc
max
。6.如权利要求5所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，在各单体电池充电充满时，soc
g
校准为100％。7.如权利要求3所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，当各单体电池放电时，若soc
low
＜soc
avg
＜soc
up
，则8.如权利要求7所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，若soc
avg
＜soc
low
，则soc
g
取soc
min
。9.如权利要求8所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，在各单体电池电池放空时，soc
g
校准为0％；其中soc
g
为组soc。10.如权利要求3所述的用于锂电池储能系统的组soc趋近算法，其特征在于，soc
up
设为90％，soc
low
设为10％。
技术总结本发明属于锂电池储能系统技术领域，具体涉及一种用于锂电池储能系统的组SOC趋近算法，本组SOC趋近算法包括：获取各单体电池的SOC值；根据各单体电池的SOC值计算得到最大SOC值、最小SOC值和平均SOC值；设定SOC值上限阈值和SOC值下限阈值；根据最大SOC值、最小SOC值、平均SOC值、SOC值上限阈值和SOC值下限阈值计算组SOC；本发明通过多项数据进行结合计算组SOC，能够解决组SOC跳变问题，提升组SOC精度，同时不依赖于电池的充放电状态，与电池的当前容量保持一致，实现组SOC的自动校准，能够避免组SOC出现跳变问题。避免组SOC出现跳变问题。避免组SOC出现跳变问题。
技术研发人员：宁丽华
受保护的技术使用者：江苏天合储能有限公司
技术研发日：2022.06.23
技术公布日：2022/11/1
