[發明專利]一種多參數修正的動力電池SOC估計方法及估計系統

在審

• 申請號: 202011320658.2
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112379275A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 胡斌;趙春陽;周思達;王淼;史更新
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第十八研究所
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/387;G01R31/388
• 代理公司: 天津市鼎和專利商標代理有限公司 12101
• 代理人: 蒙建軍

1.一種多參數修正的動力電池SOC估計方法，其特征在于，至少包括：

S1：對動力電池進行充放電測試；具體為：以采樣間隔Δt為間隔對動力電池外特性進行采樣，獲取電池端電壓Ut，電流I和溫度T；

S2：基于測試獲得的數據建立動力電池二階等效電路模型，建立系統模型對應的離散方程；

S3：采用智能優化算法對動力電池等效電路模型參數進行辨識，獲取系統模型對應的模型內參數；

S4：基于濾波算法對動力電池SOC進行估計；

S5：在S4進行過程中，按一定的間隔對模型參數進行修正，修正方法為：短時域內修正濾波器參數，長時域內修正動力電池容量。

2.根據權利要求1所述的多參數修正的動力電池SOC估計方法，其特征在于，所述離散方程為：

上式中：

R_o為所述動力電池的歐姆內阻；

R_p為所述動力電池的電化學極化電阻；

C_p為所述動力電池的電化學極化電容；

R_d為所述動力電池的濃差極化電阻；

C_d為所述動力電池的濃差極化電容；

U_L為所述動力電池的端電壓；

I_L為所述動力電池的電流；

U_p為所述動力電池的電化學極化電壓；

U_d為所述動力電池系統在k時刻的濃差極化電壓；

所轉化成的系統狀態空間方程如下所示：

3.根據權利要求1所述的多參數修正的動力電池SOC估計方法，其特征在于，所述動力電池等效電路模型參數包括：動力電池電化學極化內阻、電化學極化電容、濃差極化電阻、濃差極化電容，以及歐姆內阻；將待辨識參數表示為下述向量形式：

X＝[R_o R_p C_p R_d C_d]^T。

4.根據權利要求1所述的多參數修正的動力電池SOC估計方法，其特征在于，在S3中使用的參數辨識算法，使用粒子群優化算法完成；下式為算法狀態更新方程

v_k+1＝ω_iv_k+c₁rand₁[p_opt，k-x_k]+c₂rand₂[g_opt，k-x_k]

x_k+1＝x_k+v_k

式中：v是粒子群優化速度；x是當前優化解；ω_i是慣性權重；c₁和c₂是學習率因子；p_opt和g_opt是優化函數。

5.根據權利要求4所述的多參數修正的動力電池SOC估計方法，其特征在于，使用模型擬合的端電壓曲線與實際的電壓曲線之間的均方誤差，參數辨識算法使用過程如下：

S3.1：初始化參數，指定算法內參數，給定待辨識向量初始參數，按高斯概率分布以初始參數為均值隨機生成一定數量的粒子；

S3.2：對每個粒子，按當前辨識參數迭代擬合端電壓曲線，與真實采樣曲線比對計算方差作為優化函數；

S3.3：對所有粒子，計算其當前時刻的個體最優解與群體最優解；

S3.4：計算每個粒子的更新速度，計算更新后狀態，作為下一時刻迭代的初值；

S3.5：重復進行S3.2-S3.4，直至擬合誤差小于目標值或迭代次數達到上限。