[发明专利]一种锂离子动力电池SOC的精确估算方法

说明书

本发明涉及一种锂离子动力电池SOC的精确估算方法，包括：步骤S1、选取三元锂离子电池作为研究对象，对三元锂离子电池进行0.5C恒流充放电和混合脉冲功率特性实验，得到三元锂离子电池的电压响应曲线；步骤S2、建立三元锂离子电池的二阶RC等效电路电池模型；步骤S3、对所述二阶RC等效电路模型中的参数进行辨识；步骤S4、使用SMFEKF算法估算三元锂离子电池的SOC。本发明使用SMFEKF算法估算三元锂离子电池的SOC，对于锂离子动力电池，SMFEKF算法中由于引入多重次优渐消因子，增强了算法的强跟踪能力，具有更高的估计精度。

技术领域

本发明涉及汽车电池技术领域，特别是涉及一种锂离子动力电池SOC的精确估算方法。

背景技术

电池SOC的估计是电池管理系统各项功能中的一个最关键的技术。SOC直接反应电池的充放电情况，可以对电池起到保护作用，避免因电池的过充或过放使电池损坏。因此，对SOC的估计精度直接影响电池系统的整体性能。精确的SOC估算有两方面的意义：一方面电池的使用寿命通常以SOC作为判断依据，而且SOC的估算结果直接反应电动汽车的剩余续驶里程，影响车辆行驶的安全性；另一方面作为衡量电池管理系统好坏的一个重要指标。

在电池管理系统的SOC估算上，国内外研究者分别采用不同的方法对SOC进行估算，常用方法如下：安时积分法、开路电压法、神经网络和模糊逻辑法、系统滤波法等。安时积分法是SOC估算中最基本的方法，在实际的电池管理系统中被广泛应用。但是安时积分法对电池SOC的初始值不能确定，还有实验测量的充放电电流不准确，导致SOC估算累积误差增大；开路电压法通过电池的充放电实验可以得到SOC-OCV曲线，使用该方法可以准确的估计出电池的初始SOC值，但由于电池在充放电过程中受到静置时间和环境温度的影响，使得电池电压测量值出现的误差比较大；应用神经网络算法可以在线实时估算电池的SOC，但神经网络算法在使用时，对样本数据需求很大；目前模糊逻辑方法在SOC估算领域还不太成熟；系统滤波法被广泛用于电池SOC的估算，相比上述的几种方法，它具有闭环控制和实时性强的特点，最常用的系统滤波估算方法对SOC实际电量的跟踪能力差，SOC估算精度不高。

综上，行业内急需研发一种高精度、对SOC实际电量的跟踪能力强的估算电池的SOC的方法。

发明内容

针对现有技术存在的对SOC实际电量的跟踪能力差的问题，本发明提供一种锂离子动力电池SOC的精确估算方法。

本申请的具体方案如下：

一种锂离子动力电池SOC的精确估算方法，包括：

步骤S1、选取三元锂离子电池作为研究对象，对三元锂离子电池进行0.5C恒流充放电和混合脉冲功率特性实验，得到三元锂离子电池的电压响应曲线；

步骤S2、建立三元锂离子电池的二阶RC等效电路电池模型；

步骤S3、对所述二阶RC等效电路模型中的参数进行辨识；

步骤S4、使用SMFEKF算法估算三元锂离子电池的SOC。

优选地，步骤S1中对三元锂离子电池进行0.5C恒流充放电和混合脉冲功率特性实验的实验平台由电池测试系统、高低温试验箱和上位机；电池测试系统与上位机通过通信总线连接，电池测试系统控制高低温试验箱试验环境的温度。