[发明专利]一种基于多重速率强跟踪扩展的储能电池SOC估算方法

说明书

本发明公开了一种基于多重速率强跟踪扩展的储能电池SOC估算方法，包括首先确立等效电路模型，对动力电池进行不同充放电倍率的循环间歇充放电实验，通过获得的电池模型参数以及多重速率强跟踪扩展卡尔曼滤波器估算得到的荷电状态值，然后反复交错迭代就可以获得每一个时刻的电池SOC估算值。本发明的有益效果是：通过采用多重速率强跟踪扩展卡尔曼滤波法能够提高系统增益裕度，使系统具有统一的稳定性，实现易于分散控制等优点，多重速率强跟踪扩展卡尔曼滤波器不仅具有强跟踪扩展卡尔曼滤波器算法的优点，还提高了其单速率采样的系统性能。

技术领域

本发明涉及一种储能电池SOC的估算方法，具体为一种基于多重速率强跟踪扩展卡尔曼滤波法的储能电池SOC的估算方法，属于多速率采样控制系统技术领域。

背景技术

随着被监测物的动态变化日趋复杂以及对监测系统的要求不断提高，单速率采样监测控制系统因其单一的采样频率不能满足较复杂监测系统的要求，不能够通过不同的采样速率的信号来分析当前系统的状态，因此系统的增益裕度还有待提高，另外现有单一的采样系统不具有统一的稳定性，因此也不能够进行分散控制，进而导致单速率采样的系统性能也较差。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于多重速率强跟踪扩展的储能电池SOC估算方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于多重速率强跟踪扩展的储能电池SOC估算方法，包括以下步骤：

步骤1、确立等效电路模型，根据戴维南等效电路搭建了二阶RC电路模型；

步骤2、对动力电池进行不同充放电倍率的循环间歇充放电实验；

步骤3、建立磷酸铁锂电池动态模型，通过多重速率强跟踪卡尔曼滤波器法估算预测曲线和标准SOC的参考曲线。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤1中，搭建的二阶RC电路模型，U_oc是电池的端电压，UL是电池的开路电压，R₀是电池的欧姆内阻，R₁,C₁是电化学极化电阻和电容，R₂,C₂是浓度极化电阻和电容，在电路中，R₀可以反应端子电压的突变特性，二阶RC并联网络可以反应端电压的梯度特性，U_oc可以反应电压和SOC之间的关系。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤2中，脉冲式充放电测试实验包括以下步骤：

将磷酸铁锂电池充满至SOC＝1，静置8小时；

以0.3C放电倍率进行放电实验：放电15秒，静置5分钟，放电20分钟，静置1小时，以此流程为一个循环，直至电池SOC＝0，可以计算得出，每一个放电循环，磷酸铁锂电池都放出10％的SOC。在整个放电过程中，每秒的电池电压数据被精确采集以用于分析。

其中，在脉冲式充放电测试实验中，欧姆电阻0R的存在使得电池电压在放电开始和结束时瞬间跳变。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤3中，建立磷酸铁锂电池动态模型需通过

端电压响应表达式:

RC并联电路的电压的初始电压：

电池放电后静置时间，电池的脉冲放电电压响应为零输入电压响应，端电压响应表达式：

y＝a-be^-ct-de^-ft