[发明专利]一种兼顾精度与成本的锂电池SOC实时评估方法

说明书

本发明涉及一种兼顾精度与成本的锂电池SOC实时评估方法，依据安时积分(Ah)法，根据实时采集工作电池单体的电流和电压数据，评估电池单体的SOC；当累计工作时间达到“安时积分工作时间”，采用双扩展卡尔曼滤波算法对安时积分法得到的SOC进行校正；当校准累计时间达到“卡尔曼工作时间”时，停止校准；直到电池单体工作结束。本发明中以误差阈值来确定安时积分工作时间(T_Ah)，所以SOC实时评估误差不会超过项目规定的误差阈值；由于double‑EKF算法校正能力较强，卡尔曼工作时间T_ekf一般情况下较小，因此与单独的Ah法相比，计算时间增幅不大；在水下航行器电动力系统SOC的应用中具有较好的实用价值。

技术领域

本发明属于锂电池SOC实时评估方法，涉及一种兼顾精度与成本的锂电池SOC实时评估方法。

背景技术

动力型锂电池具有安全性高，循环寿命长，功率特性优良，使用成本低，后期维护简单等特点，是目前工业科学用水下航行器最理想的动力源。依据锂电池荷电状态(stateof charge,SOC)，电池管理系统合理分配电池能量，确保航行器圆满完成既定任务。SOC表示的是电池当前状态可用电量与电池满电状态可用电量的比值，这是一个不可直接测量的状态量。需经相应的算法进行评估。

当前，在所有SOC评估方法中，安时积分(Ah)法能很好的均衡方法精度和计算复杂度，因此是在工程应用中颇受青睐。但是，该方法属于开环算法，容易受外界环境及测量噪声的干扰，并且评估误差会随工作时长逐渐累积，导致放电末期，SOC评估精度大大降低。卡尔曼滤波算法是一种模型基SOC评估方法，属于闭环控制算法，可根据评估误差实时进行调整，因此具有较高的预测精度。但相应的，该算法需要实时评估电路模型参数，EKF更新及校准计算步骤，计算负担较重，从而限制了该方法在工程领域的应用。

因此，如何依据现有方法建立一种兼顾精度与成本的锂电池SOC实时评估方法来运用于实际工程，是极为迫切的。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种兼顾精度与成本的锂电池SOC实时评估方法。

技术方案

一种兼顾精度与成本的锂电池SOC实时评估方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：采用安时积分即Ah法，实时评估电池单体的SOC：

其中：k和k-1代表实验数据采样时间点；i_L表示k-1时刻工作电池单体的采样电流；η表示库伦效率；Δt表示的数据采样时间间隔；C_n表示电池最大可用容量；

步骤2：当累计工作时间达到“安时积分工作时间即T_Ah”，采用双扩展卡尔曼滤波算法double-EKF对安时积分法得到的SOC进行校正；当校准累计时间达到“卡尔曼工作时间T_EKF”时，停止校准，返回步骤1；

步骤3：在电池单体工作时间，一直重复步骤1和步骤2，对锂电池SOC实时评估。

所述“安时积分工作时间即T_Ah”和“卡尔曼工作时间T_EKF”的确定为如下步骤：

1、在电池实际运行得到的电流数据中添加随机噪声，作为确定T_Ah和T_EKF的电流数据；

2、以噪声的电流数据，通过安时积分法实时评估电池SOC，并与实验结果对比，计算两者偏差ΔSOC；

3、当ΔSOC3％，记录累计时间为T_{Ah_1}；直到电池放电至下截止电压之间，重复步骤2和步骤3，记录时间为T_{Ah_i}