[發明專利]一種帶噪聲估計器的電池系統荷電狀態估計方法

在審

• 申請號: 201611121601.3
• 申請日: 2016-12-08
• 公開（公告）號: CN106772074A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 陳沖;彭思敏;李愛琴;沈翠鳳
• 申請（專利權）人: 鹽城工學院
• 主分類號: G01R31/36
• 分類號: G01R31/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于智能電網中MW級電池儲能系統設計與控制技術領域，涉及一種帶噪聲估計器的電池系統荷電狀態估計方法。

背景技術

電池系統作為電池儲能系統(BESS)中能量存儲與釋放的主要載體，確定其所含電量的多少不僅是電池管理系統的主要功能之一，且更直接關系著BESS能否有效運行與控制。由于電池充放電過程是一種復雜的電化學反應過程，而電池電量又不易直接由傳感器量測獲得，目前主要用電池荷電狀態(State of Charge,SOC)即電池有效電量與其額定容量的比值來表征電池電量的多少。

傳統的SOC估計方法主要有安時法、開路電壓法和阻抗法等，近年來相繼出現了幾種新型高級算法，如神經網絡法、模糊邏輯法、卡爾曼濾波法及其改進算法等。安時法簡單且易行，在實際應用中得到廣泛采用，但存在誤差累積的局限；針對非線性系統如BESS的SOC估計，常采用擴展卡爾曼濾法(EKF)進行電池SOC估計,但因EKF本身具有需計算雅可比矩陣、忽略高階項等缺點，其估計精度仍存在一定誤差。為此，當前很多學者和專家采用無跡卡爾曼濾波法(UKF)進行電池SOC估計。但是，由于BESS在實際運行中電池系統的噪聲統計信息(如系統噪聲、量測噪聲等)難以獲得或不準確且存在時變性，導致采用UKF進行SOC估計時其估計精度仍受限，因而其SOC估計的精確性仍有待研究改進。

發明內容

本發明解決的問題是在于提供一種帶噪聲估計器的電池系統荷電狀態估計方法，解決電池系統進行SOC估計時采用EKF算法時需計算雅可比矩陣且噪聲統計信息未知或難以獲得而導致估計精度不高、收斂速度慢的問題，從而達到快速、準確估計電池系統SOC的目的。

本發明目的是通過以下技術方案來實現：

本發明提供一種帶噪聲估計器的電池系統荷電狀態估計方法，該電池系統由電池單體通過m串n并而成的m×n型電池系統，其中m、n均為大于1的自然數。

一種帶噪聲估計器的電池系統荷電狀態估計方法如下：首先根據已知電池系統等效電路模型(1)建立電池系統空間狀態方程(2)，再利用噪聲估計器(3)獲得k+1時刻的噪聲估計值(4)，然后以電池系統空間狀態方程(2)中的電池系統荷電狀態SOC_b、2個RC并聯電路的端電壓作為無跡卡爾曼濾波法UKF(5)的狀態變量，以電池系統空間狀態方程(2)的輸入狀態空間方程、輸出電壓狀態空間方程分別作為無跡卡爾曼濾波法UKF(5)的非線性狀態方程f(·)及測量方程g(·)，以k+1時刻的噪聲估計值(4)作為無跡卡爾曼濾波法UKF(5)的噪聲統計信息，采用無跡卡爾曼濾波法UKF(5)得到k+1時刻的中間狀態量(6)，作為下一時刻噪聲估計器(3)的輸入量，同時輸出k+1時刻的電池荷電狀態SOC_b,k+1，以此循環遞推得電池荷電狀態SOC_b估計值。

所述電池系統等效電路模型(1)為二階等效電路模型，模型主電路由2個RC并聯電路、受控電壓源U_b0(SOC)及電池內阻R_b等組成。根據電池系統模型電路結構及其充放電工作特性，等效電路模型的數學表達式為：

式中,a₀～a₅、b₀～b₅、c₀～c₂、d₀～d₂、e₀～e₂、f₀～f₂均為模型系數，可由電池測量數據經擬合而得；Q₀為電池額定電量；SOC₀為SOC初值，一般為0～1的常數；R_s、R_l分別表示電池單體模型中2個RC并聯電路的電阻和C_s、C_l分別表示電池單體模型中2個RC并聯電路的電容；U₀、R分別表示電池單體的開路電壓、內阻；U_b、I_b分別為電池系統端電壓和電流。