[发明专利]动力电池模型最优阶次确定方法及系统

权利要求书

1.一种动力电池模型最优阶次确定方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一获取步骤，获取动力电池在第k个采样时刻的端电压测量值U_m,k；

第二获取步骤，获取动力电池模型在第k个采样时刻的输出电压U_t,k；

考评值确定步骤，根据所述端电压测量值U_m,k和所述输出电压U_t,k确定在第k个采样时刻各阶次动力电池模型的BIC考评值；

最优阶次确定步骤，将最小的BIC考评值所对应的阶次确定为动力电池模型在第k个采样时刻的最优阶次；

所述第二获取步骤中动力电池模型的参数按如下方法进行辨识：

根据所述端电压测量值U_m,k和所述输出电压U_t,k的差值，并利用自适应参数辨识算法在线辨识所述动力电池模型在第k个采样时刻的参数；

其中，通过如下公式确定所述动力电池模型在第k个采样时刻的输出电压U_t,k为：

式中：a₁，a₂…a_n，a_n+1，a_n+2…a_2n+1为动力电池模型的待辨识参数，U_oc,k为动力电池在第k个采样时刻的开路电压，n为动力电池模型阶次，U_t,k-1、U_t,k-2……U_t,k-n分别为动力电池模型在第k-1个、k-2个……k-n个采样时刻的输出电压，i_L,k、i_L,k-1……i_L,k-n分别为动力电池模型在第k个、k-1个……k-n个采样时刻的电流；

还包括对所述动力电池模型在第k个采样时刻的输出电压U_t,k进行如下处理以便应用于自适应参数辨识方法，处理后的形式如下：

上式中，θ_k为动力电池模型在第k个采样时刻的参数矩阵，θ_k-1为动力电池模型在第k-1个采样时刻的参数矩阵，Φ_k-1为动力电池模型在第k-1个采样时刻的数据矩阵，和分别为动力电池模型的先验和后验输出电压；

动力电池模型广义输出误差为：

应用线性补偿器产生动力电池模型在第k个采样时刻的广义输出误差的补偿状态量和ζ_k分别为：

上式中，e_k为广义误差矩阵，d_k为广义误差系数矩阵；

构建动力电池模型参数矩阵和数据矩阵的扩展矩阵如下：

上式中，ξ_k-1＝U_m,k-1-U_t,k-1，ξ_k-n＝U_m,k-n-U_t,k-n；U_m,k-1、U_m,k-n分别为动力电池在第k-1个、k-n个采样时刻的端电压测量值；

所述的自适应参数辨识方法是基于超稳定性理论建立动力电池模型参数的稳定自适应辨识方法；所述参数确定步骤包括如下子步骤：

计算子步骤，确定动力电池模型待辨识参数的计算公式如下：

式中：为动力电池模型在第k个采样时刻的扩展参数矩阵的估计值；为动力电池模型在第k-1个采样时刻的扩展参数矩阵的估计值；为动力电池模型的数据矩阵的估计值；表示中元素数，T表示转置，λ＞0.5；

当电压U_t,k为形式如下式所示时，

所述动力电池模型待辨识参数的计算公式中：

的表达式为：

的表达式为：

的表达式为：

初值设定子步骤，设定G_k和λ的初始值，其中，G_k的初始值为任意3n+2阶正定对称矩阵；

参数确定子步骤，按照计算子步骤中的公式进行迭代，得到动力电池模型在第k个采样时刻的待辨识参数值。