[發明專利]一種基于在線參數辨識的鋰電池SOC估計方法在審

申請號：	202110264962.8	申請日：	2021-03-08
公開（公告）號：	CN112858928A	公開（公告）日：	2021-05-28
發明（設計）人：	張夢龍;凌六一;郭敏;秦曉偉;汪晴晴;邢鎮委	申請（專利權）人：	安徽理工大學
主分類號：	G01R31/3835	分類號：	G01R31/3835;G01R31/367;G01R31/36
代理公司：	暫無信息	代理人：	暫無信息
地址：	232001 安徽***	國省代碼：	安徽;34
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于在線參數辨識鋰電池 soc 估計方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于在線參數辨識的鋰電池SOC估計方法，該方法包括建立鋰電池二階等效電路模型；確定等效電路各參數與SOC的函數關系，建立基于鋰電池在線參數的狀態空間方程，再對SOC狀態變量和參數狀態變量初始化；在微觀時間尺度下，用擴展卡爾曼濾波算法估計鋰電池SOC；當鋰電池SOC估計達到預設時間后，切換時間尺度，宏觀時間尺度下，用無跡卡爾曼濾波算法辨識等效電路參數，最后更新鋰電池等效電路參數和狀態空間方程，進行下一輪計算；本發明通過無跡卡爾曼濾波算法對鋰電池模型進行在線參數辨識，并結合擴展卡爾曼濾波算法估計鋰電池SOC，解決了鋰電池工作過程中參數變化的問題，提高了鋰電池SOC估計的精度，具有實用意義。

技術領域

本發明涉及鋰電池SOC估計領域，具體來說是一種基于在線參數辨識的鋰電池SOC估計方法。

背景技術

隨著不可再生能源的消耗和環境污染問題的愈演愈烈，采用綠色能源替代傳統不可再生能源成為當下研究一大熱點，因此新能源電動汽車得到快速的發展。鋰電池因能量密度高、循環次數高、適應溫度范圍廣且無記憶效應等優點，在電動汽車中得到廣泛應用。

鋰電池SOC估計作為電動汽車電池管理系統的核心，其估計精度直接影響到鋰電池充放電限度、壽命和行駛安全。目前鋰電池SOC估計主要方法有安時積分法、開路電壓法、卡爾曼濾波算法、神經網絡算法、模糊邏輯算法等，其中研究最多的是根據鋰電池充放電特性建立數學模型結合卡爾曼濾波技術進行鋰電池SOC估計。

目前，鋰電池等效電路模型結合卡爾曼濾波技術估計SOC的方法，絕大部分都是以離線電池模型為基礎，即通過離線的參數辨識得到鋰電池離線等效電路模型，再采用卡爾曼濾波算法估計鋰電池SOC。該種方法所建立的鋰電池等效電路模型的參數是固定不變的，但鋰電池在實際工作時，其內部參數往往發生緩慢變化，且其參數也隨著循環次數的變化而改變。因此固定的離線電路模型并不能很好契合鋰電池實際工況，造成估計精度不足。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提出了一種基于在線參數辨識的鋰電池SOC估計方法。

本發明所采用的技術方案是：

一種基于在線參數辨識的鋰電池SOC估計方法，主要包括以下步驟：

步驟1：建立鋰電池二階等效電路模型

步驟2：確定等效電路各參數與SOC的函數關系，建立基于鋰電池在線參數的狀態空間方程

步驟3：初始化SOC狀態變量和參數狀態變量

步驟4：微觀時間尺度下，用擴展卡爾曼濾波算法估計鋰電池SOC

步驟5：當鋰電池SOC估計達到預設時間后，切換時間尺度

步驟6：宏觀時間尺度下，用無跡卡爾曼濾波算法辨識等效電路參數

步驟7：更新鋰電池等效電路參數和狀態空間方程，返回步驟4進行下一輪計算

較佳地，鋰電池等效電路模型采用整數階二階等效電路模型，電路參數包括：歐姆內阻R₀，極化電阻R₁、R₂，極化電容C₁、C₂。