[发明专利]基于二阶EKF算法的锂离子电池SOC估计方法

权利要求书

1.一种基于二阶EKF算法的锂离子电池SOC估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤一、电池外特性分析，具体过程为：对电池进行间歇充放电实验，得到表征电池的滞回特性的开路电压曲线以及表征电池的回弹特性的充放电静置电压曲线；

步骤二、建立电池的等效电路模型，具体过程为：

步骤201、建立电池的SOC计算模型，并根据电池的开路电压曲线建立等效电压源模型，根据电池的充放电静置电压曲线建立等效阻抗模型；

步骤202、将SOC计算模型、等效电压源模型和等效阻抗模型三部分组合，建立电池的等效电路模型；

所述SOC计算模型包括电容C_N和等效电池B，所述电容C_N的一端与等效电池B的正极连接，所述电容C_N的另一端与等效电池B的负极连接；所述等效电压源模型包括电流源M、电感L_h、电压源U₁和电压源U₂，所述电流源M的正极与电感L_h的一端连接，所述电流源M的负极与电感L_h的另一端连接，所述电压源U₁和电压源U₂串联后的负极与电流源M的负极连接；所述等效阻抗模型包括电阻R₀、电阻R₁、电阻R₂、电容C₁和电容C₂，所述电阻R₀、电阻R₁和电阻R₂串联，所述电容C₁与电阻R₁并联，所述电容C₂与电阻R₂并联；所述等效电池B的负极与电压源U₂的负极连接，所述电阻R₀、电阻R₁和电阻R₂串联后电阻R₀的一端与电压源U₁和电压源U₂串联后的正极连接；

步骤三、对电池的等效电路模型的参数进行参数辨识；

步骤四、采用二阶EKF算法对电池的SOC进行估计，得到电池的SOC的预测结果；

步骤401、建立电池系统的状态空间模型：根据步骤二中建立的电池的等效电路模型，以电池的SOC、电容C₁两端的电压V₁和电容C₂两端的电压V₂作为系统的状态变量，流过电池的电流值I为输入量，端电压V为输出量，根据电路方程推导出电池系统的状态空间模型方程为：

输出方程为：

V(t)＝V_OCV(SOC(t))-V₁(t)-V₂(t)-R₀I(t) (F7)

其中，C_n为电池的额定容量，V_OCV为电压源U₁和电压源U₂的总电压；

步骤402、将电池系统的非线性状态空间模型方程通过二阶泰勒展开进行线性化，具体过程为：

步骤4021、将电池系统的状态空间模型方程(F6)在状态估计点处进行二阶泰勒展开，得到：

其中，f(x_k,u_k)为状态转移函数，g(x_k,u_k)为测量函数，x_k为k时刻的状态变量，u_k为k时刻系统的控制输入量，为x_k的估计值；

步骤4022、定义将公式(F8)代入非线性离散系统的状态空间模型方程中，得到电池系统的线性化方程为：

其中，D_k＝R₀；R₀为电阻R₀的阻值，Δt为时间的变化量，ω_k为均值为零的过程噪声，v_k为均值为零的测量噪声，且ω_k与v_k互不相关，ω_k～N(0,Q_k)，v_k～N(0,R_k)；即ω_k和v_k均服从均值为0的高斯分布；

步骤403、采用二阶EKF算法对锂离子电池SOC进行估计，具体过程为：

步骤4031、初始化阶段：

其中，x₀为状态变量的初始化值，为x₀的估计值，P₀为状态变量预测估计的误差协方差矩阵的初始化值；

步骤4032、预测阶段：

状态变量的预测估计：

其中，为x_k-1的估计值，x_k-1为k-1时刻的状态变量，u_k-1为k-1时刻系统的控制输入量；

状态变量预测估计的误差协方差矩阵：

其中，Q_k-1为k-1时刻过程噪声的协方差矩阵且Q_k-1＝Q_k，Q_k为k时刻过程噪声的协方差矩阵；

步骤4033、修正阶段：

卡尔曼滤波增益：

其中，R为观测噪声的协方差矩阵；

状态变量的修正估计：

状态变量修正估计的误差协方差矩阵：

P_k＝(I-K_kC_k)P_k|k-1 (F15)

步骤4034、重复步骤4032和步骤4033，直至迭代次数达到了预设的迭代终止值。