[發明專利]一種鋰離子電池荷電狀態動態評估與長效預測融合方法

有效

• 申請號: 201810565223.0
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108872866B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 張鑫;范興明;蔡茂;王超;高琳琳
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G01R31/388
• 分類號: G01R31/388;G01R31/367
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107
• 代理人: 陳躍琳

本發明公開一種鋰離子電池荷電狀態動態評估與長效預測融合方法，首先利用擴展卡爾曼濾波法對鋰離子電池的電池荷電狀態進行評估，得到鋰離子電池荷電狀態SOC_KEF；然后利用回聲狀態神經網絡對鋰離子電池的電池荷電狀態進行預測，得到鋰離子電池荷電狀態SOC_ESN；最后對鋰離子電池荷電狀態SOC_KEF和鋰離子電池荷電狀態SOC_ESN進行加權融合，得到最終鋰離子電池的電池荷電狀態SOC。本發明提高了現有電池SOC檢測方法的適應性和評估精度，克服單一方法進行SOC動態評估的局限性，針對性的選取基于模型和數據驅動的融合方法，兼顧SOC檢測評估動態實時性和長期長效預測的需求。

技術領域

本發明涉及電池荷電狀態評估技術領域，具體涉及一種鋰離子電池荷電狀態動態評估與長效預測融合方法。

背景技術

動力電池是新能源汽車的關鍵部件，其健康狀況和管理水平關系到整車的使用效率和安全運行。電池荷電狀態(SOC)的檢測與估計是電池熱管理、均衡管理和安全可靠性管理的基礎。精確的SOC估計可以平衡單體電池間的差異、優化充放電策略、防止過熱及過充和過放。電池狀態估計可以使電池得到充分合理的利用，延長電池使用壽命，為整車的能量管理提供數據依據，因此電池狀態估計對于電池管理乃至整車能量管理都有著重要的意義。深入研究動力電池SOC估計方法和實現技術對電動汽車產業發展和社會進步產生重要影響。

鋰離子電池是典型的動態、時變、非線性的電化學系統，在線運行時其內部參數難以直接測量，目前針對鋰電池的狀態識別和狀態估計仍存在巨大挑戰，同時針對SOC預測的高級方法多數仍處于理論和方法層面，方法體系研究尚不成熟。目前出現的方法的SOC估計方法雖然各具特點，但總體來講受到估計算法初始值的選擇、隨著電池工況和使用時間的變化估計模型參數不變引起的誤差等，造成現有算法的檢測精度和適應性降低等問題，因此探尋一種較為精確的SOC評估方法和實現手段是實現鋰離子電池智能安全應用的前提條件。

發明內容

本發明針對現有電池SOC估計方法依靠模型參數固定，不能隨著電池實際工況再現調整，而使得電池荷電狀態的檢測精度和適應性降低的問題，提供一種鋰離子電池荷電狀態動態評估與長效預測融合方法。

為解決上述問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

一種鋰離子電池荷電狀態動態評估與長效預測融合方法，具體包括步驟如下：

步驟1、利用擴展卡爾曼濾波法對鋰離子電池的電池荷電狀態進行評估，得到鋰離子電池荷電狀態SOC_KEF；

步驟2、利用回聲狀態神經網絡對鋰離子電池的電池荷電狀態進行預測，得到鋰離子電池荷電狀態SOC_ESN；

步驟3、對步驟1所得到的鋰離子電池荷電狀態SOC_KEF和步驟2所得到的鋰離子電池荷電狀態SOC_ESN進行加權融合，得到最終鋰離子電池的電池荷電狀態SOC，其中

SOC＝SOC_KEF×w+SOC_ESN×(1-w)

其中，w為權重，且0≤w≤1。

上述步驟2的具體過程如下：

步驟2.1、建立回聲狀態網絡模型，并確定回聲狀態網絡的輸入和輸出節點；

步驟2.2、采集M組電池電壓、電流和溫度數據，并對SOC-OCV曲線離散化得到對應M組電池荷電狀態數據，將m組電流、電壓、電溫度和對應的荷電狀態均分為K份數據集，每個數據集中含有M/K組數據，其中M和K均為設定值；