[發明專利]鋰電池低頻參數測量方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202010410280.9 | 申請日: | 2020-05-15 |
| 公開(公告)號: | CN111551869A | 公開(公告)日: | 2020-08-18 |
| 發明(設計)人: | 孫耀杰;吉凡;錢敏華;夏俊臣;顧月明;董昊;吳煜;黃國江;李永軍;李煒 | 申請(專利權)人: | 江蘇科尚智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/396 | 分類號: | G01R31/396;G01R31/389;G01R31/367;G01R31/378 |
| 代理公司: | 上海凱瑪頓知識產權代理事務所(普通合伙) 31359 | 代理人: | 劉國華 |
| 地址: | 215332 江蘇省蘇州市昆*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 鋰電池 低頻 參數 測量方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種鋰電池低頻參數測量方法,用于對鋰電池組中的每一節單體電池的包含歐姆內阻、極化內阻、極化電容以及電池容量在內的低頻參數進行實時在線測量,其特征在于,包括以下步驟:
步驟S1,檢測所述鋰電池組是否處于工作狀態;
步驟S2,當檢測所述鋰電池組處于工作狀態時,發出數據測量信號;
步驟S3,將單體電池的節號數i初始化為1;
步驟S4,判斷所述節號數i是否小于所有所述單體電池的總節數itotal;
步驟S5,當判斷所述節號數i小于所述總節數itotal時,獲取第i節所述單體電池的測量參數數據,該測量參數數據包含流經該第i節所述單體電池的電流測量數據以及對應的輸出電壓測量數據;
步驟S6,根據等效電池模型以及所述測量參數數據,采用卡爾曼濾波算法確定該第i節所述單體電池在當前狀態下的所述低頻參數;
步驟S7,令i=i+1,重復執行步驟S4,直至所有的所述單體電池的所述低頻參數被完成確定為止,
其中,所述步驟S6是根據以下步驟實現:
步驟S6-1,根據等效電池模型的電路結構建立第i節所述單體電池的電池狀態空間模型,并把該單體電池的電流測量值、輸出電壓測量值、歐姆內阻、極化內阻、極化電容以及電池容量分別設定為Ii、V0i、R1i、R2i、C1i以及Cbati;
步驟S6-2,忽略R1i、R2i、C1i以及Cbati隨時間的變化,建立第i節所述單體電池的卡爾曼濾波所需的狀態方程和觀測方程:
選取xi=[1/C1i,R1i,1/R2i,VC1i,V0i]作為第i節所述單體電池的狀態變量,并設定[x1i,x2i,x3i,x4i,x5i]=[1/C1i,R1i,1/R2i,VC1i,V0i],
選取作為第i節所述單體電池的控制量,并選取yi=[V0i]作為第i節所述單體電池的觀測變量,建立第i節所述單體電池的狀態方程和觀測方程所需的空間矩陣:
定義狀態轉移矩陣Ai:
觀測矩陣:
Ci=[0,0,0,0,1]
測量過程:
hi=[0,0,0,0,1]T
步驟S6-3,根據單體電池系統的噪聲水平和單體電池系統狀態的數學期望值設定第i節所述單體電池的狀態變量xi的協方差矩陣Pi的初始值Pi0,并選取對應的過程噪聲的協方差矩陣為Qi和觀測噪聲的協方差矩陣為Ri;
步驟S6-4,在計算周期內,利用擴展卡爾曼濾波算法對第i節所述單體電池的狀態變量、卡爾曼增益、考慮測量過程以及協方差矩陣進行更新估計:
狀態變量更新:
xi←AixiΔt+xi
卡爾曼增益更新
考慮測量過程
xi←xi+Ki(yi-hixi)
協方差矩陣更新
其中,←表示賦值,Δt為計算周期;
步驟S6-5:輸出第i節所述單體電池的低頻參數變量值:
R1i=x2i
把所述低頻參數變量值作為該第i節單體電池在當前狀態下的低頻參數測量結果。
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