[發明專利]多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略

在審

• 申請號: 202210017043.5
• 申請日: 2022-01-07
• 公開（公告）號: CN114336884A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 馮飛;宋斌;柴毅;李云隆
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: H02J7/00
• 分類號: H02J7/00;H01M10/44
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 葛鐘

1.一種多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略，其特征在于，包括：

建立單體最小容量-差異模型；所述單體最小容量差異模型包括單體最小容量模型和單體差異模型；

基于所述單體最小容量-差異模型，通過雙擴展卡爾曼濾波器，在多時間尺度下估計電池組中每個單體荷電狀態和容量；

基于每個單體的荷電狀態和容量估計結果，計算每節電池需要均衡的安時積分量，并輸出均衡電流。

2.根據權利要求1所述的多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略，其特征在于，所述建立單體最小容量-差異模型，包括：

基于一階RC模型來建立單體最小容量模型；

基于Rint模型建立單體差異模型；

基于所述所述單體最小容量模型和所述單體差異模型，得到所述單體最小容量-差異模型。

3.根據權利要求1所述的多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略，其特征在于，所述基于所述單體最小容量-差異模型，通過雙擴展卡爾曼濾波器，在多時間尺度下估計電池組中每個單體荷電狀態和容量，包括：

基于所述單體最小容量模型，通過雙擴展卡爾曼濾波器，估計MCC的荷電狀態和參數，并基于所述荷電狀態估計結果，通過擴展卡爾曼濾波器估計MCC的容量；其中，所述MCC表示最小容量單體；

基于單體差異模型，通過雙擴展卡爾曼濾波器，估計其他單體的ΔSOC和Δ參數，并將所述其他單體的ΔSOC和所述MCC的SOC共同載入容量估計EKF，得到剩余單體容量估計。

4.根據權利要求1所述的多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略，其特征在于，所述基于每個單體的荷電狀態和容量估計結果，計算每節電池需要均衡的安時積分量，并輸出均衡電流，包括：

在未達到均衡狀態時，持續輸出均衡電流，直至達到均衡狀態；其中，所述均衡狀態為在被動均衡條件下，電池組容量等于MCC容量；其中所述MCC為最小容量單體。

5.根據權利要求4所述的多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略，其特征在于，所述電池組容量等于MCC容量為：

所述MCC可釋放容量等于所有單體最小可釋放容量，且所述MCC可充電容量等于所有單體最小可充電容量；

或為電池組可釋放容量或電池組可充電容量一致。

6.根據權利要求2所述的多時間尺度的基于荷電狀態和容量的均衡策略，其特征在于，所述基于一階RC模型來建立的單體最小容量模型的狀態空間方程為：

U_T，k＝U_OCV，k(SOC_k)-U_P，k-R_O，k(I_k+I_Equ，k-1)；

其中，k為當前執行周期，k-1為上一個執行周期，Δt為執行周期時長，SOC_k為MCC荷電狀態，η為MCC庫倫效率，C_k-1為MCC的容量，I_k和I_Equ，k-1分別為主回路中的電流和均衡電流，正號為放電，負號為充電，U_T，k代表MCC端電壓，R_P，k和τ_k分別為極化內阻和時間常數，U_P，k為RC電路的端電壓，R_O，k為歐姆內阻，U_OCV，k代表OCV，OCV和SOC之間的關系可以用多項式函數來擬合，具體為：

U_OCV＝α₁SOC⁶+α₂SOC⁵+α₃SOC⁴+α₄SOC³+α₅SOC²+α₆SOC¹+α₇；

其中，α₁～α₇為擬合系數，MCC表示最小容量單體。