[發明專利]一種基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法和系統有效
| 申請號： | 201610070670.X | 申請日： | 2016-02-01 |
| 公開（公告）號： | CN105607009B | 公開（公告）日： | 2018-05-01 |
| 發明（設計）人： | 田勇;田勁東;李東;夏必忠 | 申請（專利權）人： | 深圳大學 |
| 主分類號： | G01R31/36 | 分類號： | G01R31/36 |
| 代理公司： | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司44205 | 代理人： | 唐致明 |
| 地址： | 518060 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 動態 參數 模型 動力電池 soc 估計 方法 系統 | ||
1.一種基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
對動力電池進行間歇性放電-靜置實驗，根據所得實驗數據擬合出SOC-OCV的關系表達式；
在不同的SOC處對電池進行恒定電流的脈沖放電-靜置實驗，記錄期間的電壓響應，根據所得電壓響應曲線辨識出不同SOC值所對應的電池等效電路模型的參數值；
建立用于參數在線辨識的電池系統離散狀態空間模型；
根據所述離散狀態空間模型對電池參數進行在線辨識；
得到電池的動態參數模型；
建立用于SOC估計的電池系統離散狀態空間模型；
對電池SOC進行在線估計；
所述電池參數采用無跡卡爾曼濾波器進行在線辨識。
2.根據權利要求1所述的基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于：所述無跡卡爾曼濾波器的系數矩陣包括過程噪聲協方差矩陣和測量噪聲協方差矩陣。
3.根據權利要求2所述的基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于：所述在線辨識得到的電池參數進行濾波處理。
4.根據權利要求3所述的基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于：所述濾波方法采用滑動均值濾波。
5.根據權利要求4所述的基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于：所述SOC估計的算法采用自適應非線性觀測器進行在線估計。
6.根據權利要求5所述的基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于：所述自適應非線性觀測器的增益矩陣的取值根據系統觀測誤差自適應地進行調整。
7.根據權利要求6所述的基于動態參數模型的動力電池SOC估計方法，其特征在于：所述SOC估計是基于電池動態參數模型來實現的。
8.一種基于動態參數模型的動力電池SOC估計系統，其特征在于，包括：
動力電池SOC-OCV關系表達式確定模塊，用于對動力電池進行間歇性放電-靜置實驗，根據所得實驗數據擬合出SOC-OCV的關系表達式；
動力電池參數離線辨識模塊，用于在不同的SOC處對電池進行恒定電流的脈沖放電-靜置實驗，記錄期間的電壓響應，根據所得電壓響應曲線辨識出不同SOC值所對應的電池等效電路模型的參數值；
動力電池參數在線辨識離散狀態空間模型確定模塊，用于建立用于參數在線辨識的電池系統離散狀態空間模型；
電池參數在線辨識模塊，用于根據所述離散狀態空間模型對電池參數進行在線辨識；所述電池參數采用無跡卡爾曼濾波器進行在線辨識；
電池動態參數確定模塊，用于得到電池的動態參數模型；
動力電池SOC估計離散狀態空間模型確定模塊，用于建立用于SOC估計的電池系統離散狀態空間模型；
動力電池SOC估計模塊，用于對電池SOC進行在線估計。
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