[发明专利]一种动力电池的荷电状态估计方法及系统有效
申请号: | 201510483161.5 | 申请日: | 2015-08-03 |
公开(公告)号: | CN104977545B | 公开(公告)日: | 2017-12-19 |
发明(设计)人: | 黄大贵;冯代伟;陈岳航 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01R31/36 | 分类号: | G01R31/36;G06F19/00 |
代理公司: | 四川力久律师事务所51221 | 代理人: | 林辉轮,王芸 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 动力电池 状态 估计 方法 系统 | ||
1.一种动力电池的荷电状态估计方法,其特征在于,包括:
基于实验室环境与标准电池二阶模型对各类动力电池建立等效模型并拟合至少一个电池参数,其中所述至少一个电池参数至少包括OCV-SOC曲线;
根据所述等效模型建立电池输入输出线性系统的状态空间方程;
根据系统上次结束时的终止状态,以及开路电压测量值,综合设置实际动力电池系统启动时的SOC初始估计值,同时根据实际动力电池系统中的电池型号确定对应的电池参数,设置H∞滤波算法运行所必须的噪声权函数;
设置参数后动力电池系统开始运行,在运行过程中,实时采集电池每个采样时刻的电压、电流、温度数值,在每一采样时刻将采集的电压、电流、温度数值代入所述状态空间方程以及所述噪声权函数,根据H∞滤波算法实时计算出每个时刻的SOC估计值;
其中,所述状态空间方程表示为:
公式(1)中,将电池视为以电流为输入,电压为输出的线性系统,系统的内部状态x包括电池的荷电状态SOC、以及所述标准电池二阶模型中两个RC环节的分压大小与即内部状态的更新由输入电流导致,输入电流导致电池的充电或者放电,SOC随之发生变化,同时根据电路相关原理,二阶模型中的电容两端电压也根据电流的变化呈指数函数变化,公式(1)中Cap表示电池的总电量,采样周期为△t,τ1,τ2为时间常数,其中τ1=R1C1,τ2=R2C2;每个时刻电池的电压值和电池当前的开路电压值,内阻分压,以及两个RC环节的分压大小有关,满足以下公式:
其中R0为电池的内阻;
所述噪声权函数包括初始值选取误差权函数P0,电流采集误差权函数Wk,电压采集误差权函数Vk,SOC估计误差权函数Qk,以及噪声误差上限参数γ;
所述根据H∞滤波算法实时计算出每个时刻的SOC估计值,具体为:
H∞滤波算法流程本质上是求解噪声权值函数supJ<1/γ,J满足方程wk表示电流采集误差,vk表示电压采集误差;其中,实际求解的未知量为即每个时刻估计的SOC数值;根据H∞滤波理论将该方程转化为Ricatti方程求解,运算过程具体如下:
实时输入数据:每个时刻获得的电流值uk电压值yk;
算法在每个时刻的输出:电池的SOC的估计值;其中每个时刻所处理的参数仅和上一时刻相关;
初始设定系统状态估计初值算法执行次数计数变量k=0,以及观测矩阵M=(100),按照电池参数由公式(1)设置矩阵并设定运行所需的噪声权函数;
在整个采样过程中,不断重复执行以下步骤:
a)输出当前时刻的SOC估计
b)根据公式(2),构建观测矩阵
c)设置矩阵
d)设置求解控制增益
e)预测下一个时刻的系统状态:
其中
f)更新控制矩阵Pk+1=APkLkAT+BWBT;
g)算法计数器增加k=k+1。
2.根据权利要求1所述的动力电池的荷电状态估计方法,其特征在于,还包括:根据所述SOC估计值,给出电池运行剩余使用时间。
3.一种动力电池的荷电状态估计系统,其特征在于,包括:
建模单元,用于基于实验室环境与标准电池二阶模型对各类动力电池建立等效模型并拟合至少一个电池参数,其中所述至少一个电池参数至少包括OCV-SOC曲线;
状态空间方程建立单元,用于根据所述等效模型建立电池输入输出线性系统的状态空间方程;
荷电状态计算单元,用于当设置参数后动力电池系统开始运行时,在运行过程中,实时采集电池每个采样时刻的电压、电流、温度数值,在每一采样时刻将采集的电压、电流、温度数值代入所述状态空间方程以及噪声权函数,根据H∞滤波算法实时计算出每个时刻的SOC估计值;
其中,所述状态空间方程表示为:
公式(1)中,将电池视为以电流为输入,电压为输出的线性系统,系统的内部状态x包括电池的荷电状态SOC、以及所述标准电池二阶模型中两个RC环节的分压大小与即内部状态的更新由输入电流导致,输入电流导致电池的充电或者放电,SOC随之发生变化,同时根据电路相关原理,二阶模型中的电容两端电压也根据电流的变化呈指数函数变化,公式(1)中Cap表示电池的总电量,采样周期为△t,τ1,τ2为时间常数,其中τ1=R1C1,τ2=R2C2;每个时刻电池的电压值和电池当前的开路电压值,内阻分压,以及两个RC环节的分压大小有关,满足以下公式:
其中R0为电池的内阻;
所述噪声权函数包括初始值选取误差权函数P0,电流采集误差权函数Wk,电压采集误差权函数Vk,SOC估计误差权函数Qk,以及噪声误差上限参数γ;
所述荷电状态计算单元根据H∞滤波算法实时计算出每个时刻的SOC估计值,具体为:
H∞滤波算法流程本质上是求解噪声权值函数supJ<1/γ,J满足方程wk表示电流采集误差,vk表示电压采集误差;其中,实际求解的未知量为即每个时刻估计的SOC数值;根据H∞滤波理论将该方程转化为Ricatti方程求解,运算过程具体如下:
实时输入数据:每个时刻获得的电流值uk电压值yk;
算法在每个时刻的输出:电池的SOC的估计值;其中每个时刻所处理的参数仅和上一时刻相关;
初始设定系统状态估计初值算法执行次数计数变量k=0,以及观测矩阵M=(100),按照电池参数由公式(1)设置矩阵并设定运行所需的噪声权函数;
在整个采样过程中,不断重复执行以下步骤:
a)输出当前时刻的SOC估计
b)根据公式(2),构建观测矩阵
c)设置矩阵
d)设置求解控制增益
e)预测下一个时刻的系统状态:
其中
f)更新控制矩阵Pk+1=APkLkAT+BWBT;
g)算法计数器增加k=k+1。
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