[發(fā)明專利]一種基于參數在線辨識的鋰離子電池SOC估計方法

在審

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• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113420444A
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發(fā)明（設計）人: 李俊紅;李磊;劉慧霞;商亮亮;蔣澤宇;褚云琨;李政;蔣一哲
• 申請（專利權）人: 南通大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G01R31/367;G06F119/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 張俊俊

本發(fā)明提供了一種基于參數在線辨識的鋰離子電池SOC估計方法，包括以下步驟：步驟1)通過間歇放電靜置法測取SOC從1到0的鋰離子電池端電壓、負載電流數據，確定OCV?SOC的關系；步驟2)建立鋰離子電池的雙極化電路模型，確定電池參數辨識向量以及離散空間的狀態(tài)空間方程；步驟3)構建RB算法的辨識流程，對電池模型參數進行在線辨識；步驟4)構架自適應卡爾曼濾波算法估計流程；步驟5)構建RB和AEKF聯合估計算法，兩部分交叉進行，對模型參數和狀態(tài)向量進行同步更新。本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明通過電池模型建立狀態(tài)空間方程，將SOC作為狀態(tài)變量，采用該方法的前提是高保真的電池模型和準確的模型參數辨識。

技術領域

本發(fā)明涉及技術領域，尤其涉及一種基于參數在線辨識的鋰離子電池SOC估計方法。

背景技術

近年來，新能源汽車不斷發(fā)展，作為其核心部件的動力電池已成為各國研究的熱點。鋰離子電池具有壽命長、循環(huán)穩(wěn)定、自放電效應小、比能量比功率高等優(yōu)點，成為電池的主要儲能元件。荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)不僅可以為電池管理系統(tǒng)(batterymanagement system，BMS)控制電動汽車提供準確的控制策略，而且對保護電池安全、提高使用壽命具有重要作用。然而，SOC不能直接通過傳感器測量獲得，而BMS只能采集終端電壓、負載電流和環(huán)境溫度，這是一個典型的黑匣子系統(tǒng)。在現實中，從上述已知的可測量信號中推斷SOC仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。

目前現有的SOC估計方法中，安時積分法依賴于SOC初始值并且無法校正累積誤差；開路電壓法需要電池長時間靜置，此方法只適用于實驗室等特定環(huán)境中；基于數據的方法包括模糊控制器，神經網絡和支持向量機，對訓練集數據的數量與質量有著極大地要求，存在高計算量、過擬合等問題。

如何解決上述技術問題為本發(fā)明面臨的課題。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于參數在線辨識的鋰離子電池SOC估計方法，本發(fā)明提出的方法基于雙極化模型，利用遞推貝葉斯算法(recursive bayesian，RB)和(adaptive extended Kalman filter，AEKF)的聯合估計框架實現在線模型參數識別和SOC估計，實時獲得模型參數辨識和SOC估計，兩部分結果交互運行，有利于提高電池荷電狀態(tài)估計性能，解決了離線辨識得到的固定參數值不能適應外部時變環(huán)境的問題，將自適應協(xié)方差匹配方法與擴展卡爾曼濾波算法進行結合，可以實時計算噪聲值，其優(yōu)點是不增加太多運算量，且噪聲值可通過新息進行校正。

本發(fā)明是通過如下措施實現的：一種基于參數在線辨識的鋰離子電池SOC估計方法，其中，具體包括以下步驟：

步驟1)通過間歇放電靜置法測取SOC從1到0的鋰離子電池端電壓、負載電流數據。

確定OCV-SOC的關系；

步驟2)建立鋰離子電池的雙極化電路模型，確定電池參數辨識向量以及離散空間的狀態(tài)空間方程；

步驟3)構建RB算法的辨識流程，對電池模型參數進行在線辨識；

步驟4)構架自適應卡爾曼濾波算法估計流程；

步驟5)構建RB和AEKF聯合估計算法，兩部分交叉進行，對模型參數和狀態(tài)向量進行同步更新；

作為本發(fā)明提供的一種基于參數在線辨識的鋰離子電池SOC估計方法進一步優(yōu)化方案，所述步驟2)具體包括如下步驟：

步驟2-1)建立鋰離子電池的雙極化模型得到參數辨識模型，根據基爾霍夫定律，系統(tǒng)的傳遞函數可以得到：