[发明专利]基于模型的蓄电池荷电状态估计方法

权利要求书

1.基于模型的蓄电池荷电状态估计方法，其特征在于：

1)数据采集

对电池模型参数辨识，需要采集电池的电流和电压信息作为模型的数据向量；考虑到电池在实车行驶中的动态变化，采用混合脉冲功率特性测试HPPC作为数据采集的动态实验；

2)模型选取

本方法选取的等效电路模型为二阶RC模型，该模型由一个电阻和两个RC模块组成；

3)参数辨识

本发明采用含遗传因子的最小二乘算法进行二阶RC模型参数辨识，就是将工作状态下的电池视为一个动态系统，电流I作为系统输入u，电压U作为系统输出y，对这样一个单输入单输出系统进行系统辨识，得到含有模型参数的差分方程系数，从而求得电池模型参数；

4)仿真验证

通过动态工况实验和模型参数辨识，可以得到时变工况下的模型参数；反之，在得到模型参数后，建立仿真模型，通过实时电流可以估计电池的端电压；将估计的端电压同动态工况采集的实际电压作对比，进行误差分析，既可验证参数辨识方法的合理性，也可评估模型的精确性，即为端电压比较法；

5)状态估计

动力电池的模型参数会随着荷电状态SOC的不同而变化，通过建立模型参数与SOC对应的数据库，即可将两者联系在一起；通过实时的模型参数辨识，再将辨识参数与数据库信息比对，判断电池所处荷电状态。

2.根据权利要求1所述的基于模型的蓄电池荷电状态估计方法，其特征在于步骤3)中参数辨识具体如下：

根据二阶RC模型的电路关系，得频域下的状态方程：

U(s)-UOC(s)=-I(s)(R0+R1R1C1s+1+R2R2C2s+1)---(1)]]>

式中：s为频域符号；U(s)为端电压的频域形式；U_OC(s)为开路电压的频域形式；I(s)为电流的频域形式；

令U′(s)=U(s)-U_OC(s)，则可以得到相应的传递函数，如下所示：

G(s)=U′(s)I(s)=-(R0+R1R1C1s+1+R2R2C2s+1)---(2)]]>

对（2）式进行z变换，可通过双线性代换（T为采样时间）实现：

G(z-1)=U′(z-1)I(z-1)=k3+k4z-1+k5z-21-k1z-1-k2z-2---(3)]]>

式中，k₁、k₂、k₃、k₄和k₅为待定系数；

由公式（3）可以得到模型状态方程的差分方程形式：

U′(k)=k₁U'(k-1)+k₂U'(k-2)+k₃I(k)+k₄I(k-1)+k₅(k-2)      （4）

式中：k、k-1、k-2分别表示电压或电流的第k项值、第k-1项值和第k-2项值；

由于电池的开路电压U_OC与荷电状态SOC、工作温度Tem和寿命L有很强的关联性，而这三个量均为时间t的函数，因此定义U_OC为SOC、Tem和L的函数，如下式：

U_OC=f(SOC(t),Tem(t),L(t))           （5）

对时间t求导得：

dUOCdt=∂UOC∂SOC∂SOC∂t+∂UOC∂Tem∂Tem∂t+∂UOC∂L∂L∂t---(6)]]>

在此，作如下假设：

①动力电池单位采样时间T内消耗或再生的电量相比额定容量可以被忽略，因此成立；

②动力电池的工作温度由于受到电池管理系统实时监控并被有效地控制，在通风以及冷却设施设置合理的情况下，动力电池的温度变化比较缓慢，单个采样时间T内可视为不变，即，；

③单位采样时间T相较于电池寿命L而言，也是可以忽略的；因而成立；

在上述假设成立的情况下，可将公式（6）简化为：

dUOCdt=UOC(k)-UOC(k-1)T=UOC(k-1)-UOC(k-2)T≈0---(7)]]>

ΔU_OC(k)=U_OC(k)-U_OC(k-1)=U_OC(k-1)-U_OC(k-2)≈0       （8）

则公式（4）整理可得：

U(k)=(1-k₁-k₂)U_OC(k)+k₁U(k-1)+k₂U(k-2)+k₃I(k)+k₄I(k-1)+k₅(k-2)  （9）

公式（9）可以写成最小二乘形式：

θ=[(1-k₁-k₂)U_OC,k₁,k₂,k₃,k₄,k₅]^T                （12）

式中，(k)为数据向量，θ为待估系数向量；

由FFRLS算法可对θ进行估计，从而求得k₁、k₂、k₃、k₄和k₅：

θ^(k)=θ^(k-1)+K(k)e(k)---(13)]]>

式中：e(k)为U(k)的估计误差；(k)为θ的估计值；K(k)为算法增益；P(k)为协方差矩阵；λ为遗传因子，λ=0.95～1；

由k₁、k₂、k₃、k₄和k₅与电池模型参数的关系可得：

R0=-k3+k4-k51+k1-k2,]]>R1C1R2C2=T2(1+k1-k2)4(1-k1-k2),]]>R1C1+R2C2=T(1+k2)1-k1-k2]]>   （14）

R0+R1+R2=-k3-k4-k51-k1-k2,]]>R0R1C1+R0R2C2+R2R1C1+R1R2C2=T(k5-k3)1+k1-k2]]>

为了解决参数计算中出现的多解问题，令τ₁=R₁C₁，τ₂=R₂C₂，τ₁取求得时间常数的极小值，τ₂取极大值；至此，完成电池模型参数R₀、R₁、R₂、C₁和C₂的辨识。