[發(fā)明專利]基于狀態(tài)估計算法的電池實時發(fā)熱功率獲取方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110566420.6 | 申請日: | 2021-05-24 |
| 公開(公告)號: | CN113238150B | 公開(公告)日: | 2022-10-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 呂超;宋彥孔;王立欣;葛亞明;韓依彤 | 申請(專利權(quán))人: | 哈爾濱工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G01R31/367 | 分類號: | G01R31/367;G01R31/382;G01R31/3842 |
| 代理公司: | 哈爾濱華夏松花江知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23213 | 代理人: | 楊曉輝 |
| 地址: | 150001 黑龍*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 狀態(tài) 估計 算法 電池 實時 發(fā)熱 功率 獲取 方法 | ||
基于狀態(tài)估計算法的電池實時發(fā)熱功率獲取方法,屬于鋰離子電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域。本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有在車輛行駛過程中無法準(zhǔn)確估計下一時刻的電池發(fā)熱功率的問題。本申請建立有關(guān)電池發(fā)熱功率估計的狀態(tài)方程和觀測方程,對所述狀態(tài)方程和觀測方程進行離散化,并借助卡爾曼濾波算法實現(xiàn)了電池發(fā)熱功率的準(zhǔn)確估計。它用于估計下一時刻電池的發(fā)熱功率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及鋰離子電池發(fā)熱功率的獲取方法,屬于鋰離子電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域。
背景技術(shù)
鋰離子電池具有高功率密度、高能量密度、循環(huán)壽命長等突出優(yōu)勢,目前已成為新能源汽車的核心儲能部件。隨著電池能量密度與功率密度的不斷增加,有效的熱管理系統(tǒng)是電池系統(tǒng)安全可靠運行的前提。
在對鋰離子電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)優(yōu)化設(shè)計時,需要對電池系統(tǒng)建立準(zhǔn)確的有限元仿真模型。電池的發(fā)熱功率是有限元模型的核心輸入?yún)?shù),嚴(yán)重影響電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)設(shè)計的合理性與有效性。在電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)運行過程中,電池系統(tǒng)的運行參數(shù)的實時調(diào)整同樣受制于電池發(fā)熱功率。
目前,準(zhǔn)確的鋰離子電池的發(fā)熱功率獲取依賴于加速絕熱量熱儀(ARC)。加速絕熱量熱儀是一種價格昂貴的精密儀器,并且整個測試操作流程十分復(fù)雜。此外,ARC中從電池發(fā)熱功率測試需要事先知道電池的工況,無法在車輛行駛過程中實時地對電池的發(fā)熱功率進行測量。
當(dāng)前還存在一種基于Bernardi方程的電池產(chǎn)熱估算方式。但對于大型的商用電池(容量≥20Ah)而言,基于Bernardi方程的產(chǎn)熱計算準(zhǔn)確度較差,計算結(jié)果的精度受熵變系數(shù)的嚴(yán)重影響,無法準(zhǔn)確地估計出電池實時的發(fā)熱功率。因此,當(dāng)前缺乏一種能夠?qū)崟r地準(zhǔn)確計算電池發(fā)熱功率的方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有在車輛行駛過程中無法準(zhǔn)確估計下一時刻的電池發(fā)熱功率的問題,現(xiàn)提供基于狀態(tài)估計算法的電池實時發(fā)熱功率獲取方法。
基于狀態(tài)估計算法的電池實時發(fā)熱功率獲取方法,所述方法包括以下步驟:
步驟1、建立有關(guān)電池發(fā)熱功率的狀態(tài)方程和觀測方程,分別對所述有關(guān)電池發(fā)熱功率的狀態(tài)方程和觀測方程進行離散化,分別得到tk-1時刻和tk時刻的有關(guān)電池發(fā)熱功率的狀態(tài)方程、tk-1時刻和tk時刻的有關(guān)電池發(fā)熱功率的觀測方程,k為大于1的正整數(shù);
步驟2、根據(jù)tk-1時刻和tk時刻的有關(guān)電池發(fā)熱功率的狀態(tài)方程、tk-1時刻和tk時刻的有關(guān)電池發(fā)熱功率的觀測方程,得到tk時刻電池發(fā)熱功率的預(yù)測值;
步驟3、根據(jù)誤差協(xié)方差矩陣預(yù)測方程,得到tk時刻電池發(fā)熱功率的預(yù)測值與tk時刻電池發(fā)熱功率的實際值之間的誤差協(xié)方差矩陣;
步驟4、根據(jù)步驟3得到的誤差協(xié)方差矩陣和卡爾曼增益矩陣方程,得到tk時刻的卡爾曼增益矩陣;
步驟5、根據(jù)tk時刻的卡爾曼增益矩陣、狀態(tài)變量修正方程、測量的溫度與觀測方程計算得到的溫度之間的觀測量誤差和tk時刻電池發(fā)熱功率的預(yù)測值,得到tk時刻電池發(fā)熱功率的估計值,從而實現(xiàn)對下一時刻電池發(fā)熱功率的估計。
優(yōu)選地,所述方法還包括步驟6至步驟7,
步驟6、采用誤差協(xié)方差矩陣估計方程和tk時刻電池發(fā)熱功率的預(yù)測值與tk時刻電池發(fā)熱功率的實際值之間的誤差協(xié)方差矩陣,得到tk時刻電池發(fā)熱功率的估計值與tk時刻電池發(fā)熱功率的實際值之間的誤差協(xié)方差矩陣;
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