[發明專利]一種基于濾波的鋰電池核心與表面溫度估計方法

在審

• 申請號: 202110227064.5
• 申請日: 2021-03-01
• 公開（公告）號: CN113076681A
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 王子赟;王培宇;王艷;占雅聰;紀志成
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06F30/25
• 分類號: G06F30/25;G06F119/08
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 林娟

本發明公開了一種基于濾波的鋰電池核心與表面溫度估計方法，屬于狀態估計技術領域。所述方法通過利用濾波方法進行系統狀態的迭代，不需要提前知道系統噪聲和擾動的先驗分布，增加了狀態變量方法的適用性；在狀態變量迭代的過程中，用多胞體對粒子濾波中每個粒子進行包裹，同步進行粒子濾波粒子的迭代和空間體的迭代，使用多胞體對粒子的擴散范圍進行區域限制，使粒子的分布更加接近真實值且更為密集；粒子分布密集意味著粒子的權重更加接近，小權值的粒子數量更少，避免了在重采樣過程中被替換，保留了粒子的多樣性，從而解決傳統粒子濾波算法過程中出現的粒子匱乏導致的系統魯棒性較差的問題。

技術領域

本發明涉及一種基于濾波的鋰電池核心與表面溫度估計方法，屬于狀態估計技術領域。

背景技術

鋰電池儲能系統以其在功率密度、能量密度、循環壽命、自放電率以及價格等方面的優勢，成為清潔電能緩沖和電動汽車動力源的主要選擇之一。為了使其時刻工作在正常的工作狀態下，就需要對其工作溫度(核心與表面溫度)作出實時的估計。

作為一種狀態估計的智能算法，粒子濾波算法因其對系統模型和噪聲分布的低依賴性，在狀態估計領域有著廣泛應用。然而，現有方法中，由于噪聲的存在導致粒子濾波算法中粒子的擴散不可控，會產生遠離真實值的小權值粒子，小權值粒子會在重采樣過程中被大權值粒子替代，降低了重采樣過程后粒子樣本的多樣性?，F有方法中往往會通過構造馬爾科夫鏈，采用馬爾科夫蒙特卡洛的方法移動粒子后對粒子進行重采樣，但是馬爾科夫鏈的構造往往相當困難。

由于現有方法降低了重采樣過程后粒子樣本的多樣性，所以導致大權值粒子在迭代過程中占主導地位，對于系統參數變化的應對不靈敏，降低了系統的魯棒性。

發明內容

為了保持粒子樣本的多樣性，從而進一步提高對于鋰電池工作溫度的實時估計的準確性，本發明提供了一種基于濾波的鋰電池核心與表面溫度估計方法，所述方法包括：

建立鋰電池電熱耦合狀態空間模型，基于鋰電池電熱耦合狀態空間模型采用粒子濾波方法得到鋰電池核心與表面溫度的狀態估計區域；所述粒子濾波方法在狀態變量迭代的過程中，用多胞體對粒子濾波中每個粒子進行包裹，同步進行粒子濾波粒子的迭代和空間體的迭代，使用多胞體對粒子的擴散范圍進行區域限制。

可選的，所述方法包括：

步驟一：建立鋰電池電熱耦合狀態空間模型；

鋰電池電熱耦合模型的狀態空間表達式如下式(1)所示：

其中，x(k)為系統狀態向量，y(k)為系統輸出矩陣，u(k)為系統輸入矩陣；表示狀態擾動，表示系統測量噪聲，擾動和噪聲都是有界的，即|ω(k)|≤σ、|v(k)|≤γ；A、B、c、F為系統給定矩陣；

系統狀態變量x＝[T_c T_s]^T，T_c為電池核心溫度，T_s為電池表面溫度；系統輸入矩陣u＝[Q_gen T_e]^T，Q_gen為電池核心發熱功率，T_e為環境溫度；當矩陣c＝[1 1]^T時，系統輸出矩陣y＝T_c+T_s，表示電池核心溫度與表面溫度之和；

步驟二：設定初始粒子分布情況和粒子數目，得到一組隨機的初始粒子集合，并以初始粒子為中心點，以給定的形狀矩陣為初始形狀矩陣，構建系統狀態變量對應的多胞體集合；

步驟三：根據k-1時刻的粒子集合和式(1)所示的狀態空間表達式求解k時刻的預測粒子集合；

步驟四：根據k-1時刻的系統狀態變量對應的多胞體集合構建k時刻的狀態變量可行集的多胞體集合并根據k時刻系統輸出構建帶狀空間；