[发明专利]一种电动汽车动力电池荷电状态滚动时域估计方法

说明书

本发明公开了一种电动汽车动力电池荷电状态滚动时域估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：建立电池的等效电路模型；步骤二：用分段线性函数描述电池开路电压U_oc与SOC的关系；步骤三：用混合逻辑模型描述步骤二中的分段线性函数关系；步骤四：考虑动力电池的物理约束，建立SOC估计问题的数学描述；步骤五：设计滚动时域估计策略，实现对动力电池SOC的估计。该方法具有计算效率高、模型简单、对电池模型精度要求不高的特点，并能够显式处理动力电池中各变量的物理约束，且可以减少因为模型参数摄动而产生的估计误差，从而提高SOC估计的精度和可靠性。

技术领域

本发明属于汽车控制技术领域，涉及一种电动汽车动力电池荷电状态滚动时域估计方法，具体涉及一种运用混合逻辑建模与滚动时域估计对电动汽车动力电池荷电状态进行估计的方法。

背景技术

新能源汽车是汽车产业转型升级的重要方向。近年来，锂离子电池因其能量密度高、输出功率大、充放电寿命长等一系列的优点，成为了电动汽车电池的主要选择。由于汽车对于电量的大量需求，通常选择将多个单体电池组成大型电池组，由此带来的安全问题也逐渐凸显出来。出于安全考虑，大部分电动汽车使用电池电量的范围会限制在10％～90％荷电状态(State of Charge,SOC)区间甚至于更少。由此可见，至少存在着五分之一的电池电能一直处于未被激活的闲置状态，得不到有效的利用。这些未利用的电能不仅提高了电池的成本，同时也缩短了电池的续航能力。因此，如果有方法可以精确地获取电池的荷电状态，便可以充分利用汽车电池的更多电能，对于增加电池的续航能力，延长电池使用寿命，降低电动汽车电池组成本有着十分重要的作用。

在现有方法中，基于安时积分法的电池荷电状态估计面临误差累积问题；开路电压方法需要对汽车电池进行搁置检测，无法满足汽车行驶过程的SOC估计需求；基于模型的SOC估计方法将算法与模型结合，相较于前两种方法易获得较高的估计精度，但提高算法的鲁棒性和实时性一直是SOC估计领域的难题。

CN110161423A公开了一种基于多维度耦合模型的动力锂电池状态联合估计方法，通过建立电池的电-热-老化的耦合模型，并测试电池的充放电量估算电池的SOH(State ofHealth)值，以此对模型参数进行修正，再结合滚动时域估计策略估计电池的SOC。但此方法在建立耦合模型时需要大量的实验数据，增加了算法实现难度，且其采用六阶多项式来建模SOC与开路电压的关系，增加了模型的复杂度，会降低算法的时效性。

CN104773086A公开了一种使用滚动时域回归分析来估计电池阻抗参数的方法和系统，通过对电池输入和输出的测量，估计电路模型中的参数。但此方法通过对开路电压的估计来推算SOC，这会导致SOC的估计精度严重依赖于SOC与开路电压的关系，进而影响SOC的估计精度和鲁棒性。

CN108318823A公开了一种基于噪声跟踪的锂电池荷电状态估算方法，通过构建电池的非线性状态空间方程，结合非线性滚动时域估计策略，估计电池SOC。但此方法对于SOC与开路电压的非线性关系使用高阶多项式描述，引入的非线性会增加算法的复杂度，导致算法实时性降低。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种电动汽车动力电池荷电状态滚动时域估计方法。该方法具有计算效率高、模型简单、对电池模型精度要求不高的特点，并能够显式处理动力电池中各变量的物理约束，且可以减少因为模型参数摄动而产生的估计误差，从而提高SOC估计的精度和可靠性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种电动汽车动力电池荷电状态滚动时域估计方法，包括如下步骤：

步骤一：建立电池的等效电路模型；

步骤二：用分段线性函数描述电池开路电压U_oc与SOC的关系：

U_oc＝k_iSOC+d_i；