[发明专利]一种动力电池充放电状态估算方法

权利要求书

1.一种动力电池充放电状态估算方法，包括以下步骤：

根据动力电池的OCV-SOC曲线，得到初始SOC值SOC₀；

由卡尔曼滤波不断修正SOC₀，以逼近真实的初始SOC值；

由安时积分法得到具体的SOC值。

2.如权利要求1所述的动力电池充放电状态估算方法，其特征在于：所述动力电池的OCV-SOC曲线的获取包括：

采用电池测试仪对动力电池进行充放电实验；

通过MATLAB拟合曲线得到OCV-SOC关系。

3.如权利要求1所述的动力电池充放电状态估算方法，其特征在于：所述卡尔曼滤波不断修正SOC₀的步骤包括：

实时状态估计：

x(k|k-1)＝Ax(k-1|k-1)+Bu(k)

x(k|k-1)表示前一次状态预测的结果，x(k-1|k-1)是前一次状态的最优结果，u(k)表示当前的控制量，A＝1，η为库伦效率，T为温度，C_A为电池可用容量；

当前状态协方差：

P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)A^T+Q

其中P(k|k-1)是x(k|k-1)对应的协方差，P(k-1|k-1)是x(k-1|k-1)对应的协方差，A^T是A的转置，Q是系统过程噪声的协方差；

卡尔曼增益：

G(k)＝P(k|k-1)C^T(k)/[C(k)P(k|k-1)C^T(k)+R]

其中R为测量过程噪声的协方差；

结合预测值和测量值得到现在状态最优化估算值x(k|k)：

x(k|k)＝x(k|k-1)+G(k)[y(k)-Du(k)-C(k)x(k|k-1)]

其中D＝-R_s，R_s表示电池内阻，u(k)为k时刻所测得的电池电压值；

更新当前状态下x(k|k)协方差：

P(k|k)＝[i-G(k)C(k)]P(k|k-1)]

SOC₀可在初始时刻由OCV-SOC曲线得到，在得到初始的SOC₀后由卡尔曼滤波算法过程不断的修正SOC₀，得到更加准确的SOC₀。

4.如权利要求1所述的动力电池充放电状态估算方法，其特征在于：由安时积分法得到具体的SOC值包括：

通过对充放电电流进行积分而得到电池SOC

其中，SOC₀为初始SOC值，C_A表示电池的可用容量，η表示库伦效率，i表示电流。

5.如权利要求4所述的动力电池充放电状态估算方法，其特征在于：所述电池的可用容量C_A为：

其中，C为电池额定容量，T为温度；

库伦效率η指在同一个充放电循环中，电池放出的总电量和充进的总电量的比值，即：

其中，Qd为放出的电量，Qc为充进的电量。