CN119496228A 电池管理电路、电池包、电子设备以及电池管理方法 （北京大瞬科技有限公司）

中串并转换电路将电池组的连接模式设置为串压充电模式中串并转换电路将电池组的连接模该电池管理电路能够提高充电速度以及电池单元之间的电压一致性，从而提高电池的使用寿2所述串联恒流充电模式包括：在所述多个电池单元的电压均大于预充电阈值所述预并联模式包括：在所述串联恒流充电模式结束时，利用所述控所述并联恒压充电模式包括：在所述预并联模式结束时，利用所所述预充电模式包括：在所述多个电池单元中存在电压小于所述预充所述串联恒流充电模式还包括：在检测到所述多个电池单元的电压不如果所述多个电池单元中存在电压大于并联恒压充电阈如果所述多个电池单元的充电电流小于预设截止充电二荷电状态与所述第一荷电状态的差值以及所述第3述电池组进行荷电状态估计所得出的值，N表示所述预设算法集合中的荷电状态估计算法end1表示所述第一截止荷电状态的值，SOCcv表示所述电池组进入所述恒压充end2表示所述第二截止荷电状态的值，SOCcc表示所述电池组进入所述恒流充计的所述电池组的荷电状态或者所述基于查找表的荷电状态估计算法估计的所述电池组4根据所述状态信息控制所述电池组的充电模式，所述充电模式包括串联恒流充电模在所述电池组中的多个电池单元的电压均大于预充电阈值时，控制在所述串联恒流充电模式中，利用串并转换电路将所述电在所述串联恒流充电模式结束时，控制所述电池组进入所述预在所述并联恒压充电模式中，利用所述串并转换电路将所述连接模式设置为并联模5并联模式和并联恒压充电模式；在电池组中的多个电池单元的电压均大于预充电阈值时，6[0016]图4示出的是本申请实施例提供的电池组在充放电过程中其荷电状态和电压变化7[0027]在图1所示实施例中，串并转换电路111可以控制电池组120中的电池单元BAT1_[0028]感测电路112可以对电池组120进行感测，以获取电池组120中每个电池单元的状8充电阈值VPRE_CH时，控制电路113可以控制串并转制电路113根据电池组120中每个电池单元的状态信息判断电池单元BAT1_BATN之间的电压是否均衡。在检测到电池单元BAT1_BATN之间的电压不均衡时，控制电路113对电池单元元BAT1_BATN中电压较高的电池单元进行放电，以将电池单元BAT1_BATN中每个电池单元的电池组120进行电池均衡时，控制电路113可以开启电池组120中电压较高的电池单元对应该电池均衡方式可以在不改变电池组120的串联模式的情况下实现电池组1大于电池单元BAT1_BATN中电压较高的电池单元的充电电流，以将电池单元BAT1_BATN中每个电池单元的电压调节至等于或约等于电压最高的电池单元的电压，从而实现电池均衡。该电池均衡方式可以在不改变电池组120的串联模式的情况下实现电池组120的电池均衡，中电压较低的电池单元可以是指电压低于电压最高的电池单元[0037]在一个实施例中，如果电池单元BAT1_BATN中存在电压大于并联恒压充电阈值9电池单元BAT1_BATN进行电池均衡的方式可以包括：利用电池单元BAT1_BATN中电压较高的并转换电路111将电池单元BAT1_BATN之间的连接模式设置为串联模式以及对电池组120进联恒压充电模式中的恒压充电过程可以使各个电池单元之间电压一致并且同时完成充电，[0047]在一个实施例中，所述充电模式还包括预充电模式。控制电路113在控制电池组预充电。其中，如果电池单元BAT1_BATN中存状态信息判断电池单元BAT1_BATN中是否存在电压小于或等于预充电阈值VPRE_CH的电池单或等于预充电SOC阈值(例如0％)的电池单元。在电池单等于预充电SOC阈值的电池单元时，控制电路113控制串并转换电路111将电池单元BAT1_[0049]预充电模式中的充电过程可以以一个较小的预设电流对电池组120进行充电，以另一个实施例的预充电模式中，控制电路113也可控制串并转换电路111将电池单元BAT1_[0055]图2示出的是本申请实施例中电池管理电路的示例的电路图，图2将结合图1进行路211可以是上述串并转换电路111的一[0056]在图2中，电池组(包括电池单元BAT1和BAT2)可以是上述电池组120的一个实施池组120中的多个电池单元的数量(也即是N[0063]在该实施例中，充电模块215可以通过端口VOUT或者端口VBAT将充电电能提供给电荷泵，具体来说，充电模块215可以包括快速充电电路(fastcharger)和开关充电电路[0065]在上述实施例中，开关S1_S7可以包括金属氧化物半导体场效应晶体管(metal_控制电池组进行一个可能的相对比较完整的充放电在t1时刻电池组的可用SOC减小至0控制电路21[0071]其中，并联放电模式包括：控制电路213控制串并转换电路211将电池单元BAT1、[0078]其中，串联恒流充电模式包括：控制电路213控制串并转换电路211将电池单元[0080]在电池组已经退出串联恒流充电模式时，控制电路213可以控制电池组进入预并元BAT1_BATN中电压较高的电池单元的状态信中电压最低的电池单元的状态信息)估计电池组120的第一荷电状态，能够避免电池组120(SOC1+SOC2)/2。由于电池组120的实际荷电状SOC的取60％+0.4×6260.8％。(SOC1+SOC2)/2。由于电池组120的实际荷电状态与第一荷电状态之间的偏差变大时减少修正的荷电的电池单元的状态信息为辅进行电池组120的SOC估计”的方式还可以被应用于图4中以估[0102]当利用多种荷电状态估计算法来对电池组120进行SOC估计时，控制电路113可以制电路113可以利用预设算法集合来对电池组120的进行SOC估计，以得到估计出的荷电状n(公式3)算法对应的权重值，SOCKn表示利用主状态信息以及第n种荷电状态估计算法对电池组120[0108]上述基于查找表的荷电状态估计算法的执行过程可以包括：控制电路113根据电[0109]上述基于已训练的神经网络模型的荷电状态估计算法(可以简称为AI估计算法)的执行过程可以包括：控制电路113将电池组120的状态信息输入已训练的神经网络模型，[0114]上述基于卡尔曼滤波算法的荷电状态估计算法(可以简称为卡尔曼滤波估计算法)的执行过程可以包括：控制电路113将电池组120的状态信息输入预设的卡尔曼滤波方始荷电状态，该初始荷电状态可以为执行卡尔曼滤波估计算法之前所估计的电池组120的[0119]j表示卡尔曼滤波方程(包括状态方程和测量方程)的迭代次数，Up,j表示第j次迭代中的电池组120的极化电压，Ut,j表示第j次迭代中的电池组120的测量电压(可以是端电前的电池组120的极化电压，SOC0为执行第一次迭代前的电池组120的荷电状态(也即是初AI估计算法估计的电池组120的SOC，基于查找表的荷电状态估计算法估计的电池组120的计算法可以与其他SOC估计算法结合以对电池组120的SSOC1A作为卡尔曼滤波估计算法的测量值输入卡尔曼滤波算法中以进行SOC估计并得到荷电[0128]在卡尔曼滤波估计算法中，电池组120的状态信息还可以包括电池组120的温估计公式估计电池组120在恒压充电阶段截止时的第一截止荷电状态，并根据第一截止荷[0132]SOCend1表示第一截止荷电状态的值，SOCcv表示电池组120进入恒压充电阶段时的荷电状态的值，Icv表示电池组120进入恒压充电阶段时的电流，I表示电池组120的当前电eoc表示电池组120的恒压充电截止电流。[0133]进一步的，根据第一截止荷电状态SOCend1对先前估计出的荷电状态SOCest估计公式估计电池组120在恒流充电阶段截止时的第二截止荷电状态，并根据第二截止荷[0141]SOCend2表示第二截止荷电状态的值，SOCcc表示电池组120进入恒流充电阶段时的荷电状态的值，Ucc表示电池组120进入恒流充电阶段时的电压，U表示电池组120的当前电公式估计电池组120在放电阶段截止时的第三截止荷电状态，并根据第三截止荷电状态对[0145]SOCend3表示第三截止荷电状态的值，SOCds表示电池组120进入放电阶段时的荷电SOCest4进行调整”的执行过程与上述“根据第一截止荷电状态对先前估计出的荷电状态SOC估计方式中的至少两种可以相互结合并应用于上述实施例中的充放电控制过程，对此[0148]图6所示为根据本发明一个实施例的电池管理方法的流程示意图。以下结合图1、