[发明专利]基于修正的RC电池模型的荷电状态估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及新能源汽车技术领域，电池模型的荷电状态估计的方法，基于修正的RC电池模型的荷电状态估计方法，与传统的电池模型的荷电状态估计方法相比较，该电池模型的荷电状态估计方法具有明显的优势，在荷电状态估计领域具有很好的应用前景。

背景技术

发展电动汽车，非常有益减轻当前的环境压力和缓减石油常规能源的紧缺，电池及电池管理系统在电动汽车中起着举足轻重的地位，电动汽车电池管理系统是电池动力系统的核心部件之一，而电池荷电状态估计是电动汽车车用动力电池系统研究的难点之一，电池剩余电量估算的精度直接关系到电动汽车的使用性能，而电池模型的建立是电池荷电状态估计的基础。

电池模型描述了电池内部状态变量与外部特性之间的特定关系，准确的电池荷电状态估计是需要建立一个有效的电池模型作为保障的。

目前，电池模型主要有电化学模型、热模型及性能模型构成，电化学模型是一种基于物理、化学反应原理建立的电池模型，可以很好模拟出电池的极化、扩散等电化学过程。电化学的模型参数可用有限元法进行辨识，但电化学模型涉及很多电化学参数，需建立很多微分方程，而且有些电池模型参数难以测量，因而很少应用在实际中。热模型是主要研究电池的生热和传热过程。建立模型的相关理论基础是电能、化学能、热能的相互转化和能量守恒原理。同样电池的内部电场、热场及其化学反应的参数均难以测量，因而热模型的实际应用也微乎其微。性能模型包括等效电路模型和神经网络模型等，神经网络模型具有多输入，非线性的特点，可以很好的描述电池的动态特性，但需要的训练样本数据很大，而且受训练方法的约束；等效电路模型可以很好的描述电池的内部变化过程，且电池模型参数都具有相对应的明确物理意义，建模后通过实验方法对参数进行辨识，可以为电池剩余电量估计提供较为准确的模型。

等效电路模型是通过电阻、电容、电压源等电路元件组成电路网络，通常有内阻模型、阻容模型、GNL模型和PNGV模型等经典模型。内阻模型结构形式比较简单，由恒压源与直流内阻两个简单的电路元件构成，然而，该模型还是不能很好的模拟电池在变电流工况下的动态特性，因为电池是一个非线性的动态系统，且电池的外部特性与电池的内部状态变量之间的关系互相耦合，并非简单的线性关系。因而电池的内阻模型很难广泛应用于实际中。GNL模型的准确与否在一定程度上取决于电池的类型，而且电池自放电对电池模型的影响需要在长时间的数据积累才能辨识出电池的自放电内阻，需要做大量的基础实验测试。对于PNGV模型，SOC的细微变化，会引起PNGV模型参数较大的波动，另外，在PNGV模型中，由于影响SOC的因数(如内部温度、老化因子)无法直接获得，因此，无法用递归法对SOC进行修正。若考虑增加电池模型的参数如极化因子等来对电量进行估计，这样，又会使得PNGV模型变得更加复杂，算法实现就更困难。RC模型结构简单，可模拟电池的迟滞效应，有阻容并联电路能很好的描述出电池的非线性动态特性，对于处理器中的基于RC模型算法移植要求较小，且算法的运算量小，提升运算速度，更好应用于工程领域。

然而，传统的RC模型存在两个问题：一是电池内阻是随着电池的充放电状态而变化的一个动态数值。电池温度、电池当前的剩余电量、充放电倍率及充放电方向都是影响电池内阻的重要因数，而该模型把电池内阻看成是一个固定值，不随其他条件的影响而改变；电池的充放电倍率、电池温度以及当前的SOC都是影响电池开路电压的因数，而RC模型仅仅考虑了电池当前SOC与电池的开路电压的关系。但电池RC模型中的电池内阻和开路电压不仅是某一个影响因数的关系，而是多个因数综合的结果，如电池的剩余电量、电池温度、充放电方向及放电倍率。因而需要对现有RC模型进行适当的修正，使其在更好的应用于实际情况。

发明内容

基于上述背景技术，针对经典的等效电路RC模型存在的不足，本发明充分考虑了充放电状态、温度、当前SOC和充放电倍率对电池模型的影响，建立能更好模拟电池动态性能的RC修正模型，并运用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对电池电量进行估计。

本发明给出了一种基于修正的RC电池模型的荷电状态估计方法，基于修正的RC电池模型的荷电状态估计方法，其特征在于，具体过程为：

1)建立RC修正模型：

用二极管将电池在充放电不同工况下的电阻分开，根据电池RC修正模型，建立以下电路的数学方程表达式：

充电时：

U_o(t)＝U_voc(SOC,T)-U_p(t)-i(t)*R_c(T,SOC,I)；