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[發(fā)明專利]一種電池電量剩余值估算方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201811059519.1 申請日: 2018-09-12
公開(公告)號: CN109061509A 公開(公告)日: 2018-12-21
發(fā)明(設計)人: 張懷 申請(專利權)人: 蕪湖楚睿智能科技有限公司
主分類號: G01R31/36 分類號: G01R31/36
代理公司: 上海正旦專利代理有限公司 31200 代理人: 張磊
地址: 241000 安徽省蕪湖市弋江區(qū)*** 國省代碼: 安徽;34
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 狀態(tài)變量 觀測變量 遞推 電池電量 狀態(tài)預測 電池剩余電量計算 估算 觀測 擴展卡爾曼濾波 等效電路模型 電池剩余電量 鋰離子電池 電池電壓 極化電壓 極化內(nèi)阻 理論預測 修正處理 有效容量 預測誤差 狀態(tài)方程 狀態(tài)修正 內(nèi)阻抗 時間步 自修正 組電池 預測 電池 修正 更新
【說明書】:

發(fā)明涉及一種電池電量剩余值估算方法,將鋰離子電池等效電路模型中三個極化內(nèi)阻對應的極化電壓與SOC設為第一組狀態(tài)變量X,另一組電池當前容量設為第二組狀態(tài)變量Y,將電池電壓作為雙擴展卡爾曼濾波中的觀測變量。根據(jù)上一個時間步中更新獲得的內(nèi)阻抗狀態(tài)修正電池當前有效容量,分別通過狀態(tài)方程對當前時刻k的狀態(tài)變量Xk*、Yk*進行初步預測,獲得狀態(tài)變量為一次狀態(tài)預測值。該一次狀態(tài)預測值是理論預測值,為得到較為精確的估計值,需要利用觀測變量Z對遞推過程中得到的初步預測值進行修正處理。本發(fā)明中,通過觀測電壓同時對兩個狀態(tài)變量的遞推值進行修正,狀態(tài)變量的修正值由觀測變量的實際觀測值與遞推值之差以及卡爾曼增益K共同確定。本發(fā)明可使電池剩余電量對預測誤差具有自修正能力,提高電池剩余電量計算的精確度。

技術領域

本發(fā)明涉及一種鋰電池儲能技術領域,具體涉及一種電池電量剩余值估算方法。

背景技術

隨著全球化石能源枯竭與環(huán)境污染問題的日益加劇,新能源革命正在如火如荼地展開。水電、風電、太陽能、潮汐能、核能以及生物質(zhì)能等可再生清潔能源在人類能源消費中所占比例越來越大。為克服新能源輸出不穩(wěn)定,以及緩解其引起的電網(wǎng)壓力等問題,常常通過電池儲能技術實現(xiàn)新能源的轉(zhuǎn)換、暫存與穩(wěn)定輸出,以此來滿足人類生活中的各種用電需要。

與此同時,為了實現(xiàn)電池工作狀態(tài)的實時監(jiān)測、過渡放電限壓預警以及單體電量均衡控制等功能,以提高儲能系統(tǒng)效率和降低安全隱患,電池管理系統(tǒng)的開發(fā)也就顯得十分重要。在電池管理系統(tǒng)中,電池剩余電量是電池工作過程中的一項基本評定指標。包括過充過放電預警、單體電量均衡在內(nèi)的各項功能都要依賴于電池剩余電量來進行設計。因此,電量估算是電池管理系統(tǒng)的一項基本功能,電量估算精度的高低將影響整個系統(tǒng)的使用性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙擴展卡爾曼濾波的電池電量剩余值估算方法。

本發(fā)明提出的電池電量剩余值估算方法,所述電池電量為鋰離子電池SOC,采用雙擴展卡爾曼濾波方法,具體步驟如下:

(1)將鋰離子電池等效電路模型中三個極化內(nèi)阻對應的極化電壓與SOC設為第一組狀態(tài)變量,記作,X=[SOC u1 u2 u3]T,雙擴展卡爾曼濾波的另一組電池當前容量作為第二組狀態(tài)變量,記作,Y=[RΩ]T,將電池電壓作為雙擴展卡爾曼濾波中的觀測變量,記作,Z=uB,觀測方程如式(3.8)所示:

式中,由特征方程確定;其中,擬合系數(shù)用矩陣G表示,vk為觀測噪聲,由傳感器性能決定;

(2)根據(jù)電池等效電路模型和所定義的第一組狀態(tài)變量以及第二組狀態(tài)變量,建立第一組電池狀態(tài)方程式(3.9)、第二組電池狀態(tài)方程式(3.10);

Yk*=Y(jié)k-1+rk-1 (3.10)

式中,為過程變量,ωk-1為過程噪聲,rk-1為隨機微小擾動,以此表示電池內(nèi)阻在整個過程中的緩慢變化,[Xk*,Yk*]為第一組狀態(tài)變量初步預測值和第二組狀態(tài)變量初步預測值;

(3)根據(jù)上一個時間步長中更新獲得的內(nèi)阻抗狀態(tài)修正鋰離子電池當前有效容量然后分別通過第一組狀態(tài)方程和第二組狀態(tài)方程對當前時刻k的第一組狀態(tài)變量Xk*、第二組狀態(tài)變量Yk*進行初步預測,此時獲得的第一組狀態(tài)變量和第二組狀態(tài)變量均為一次狀態(tài)預測值;

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