[发明专利]一种基于RC等效模型的动力电池SOC估计方法

摘要

本发明公开了一种基于RC等效模型的动力电池SOC估计方法，包括基于RC等效模型的估计方程的确定的步骤和扩展Kalman滤波的估算方法的步骤，本发明可以精确的对动力电池荷电状态进行估计，因为SOC值的大小直接反映了电池所处的状态，由此可限定电池的最大放电电流和预测电动车的续驶里程；根据各节电池的SOC值，可以识别电池组中各电池间的性能差异，并依此进行均衡充电，以保持电池性能的均匀性，最终达到延长电池寿命的目的。

主权项

一种基于RC等效模型的动力电池SOC估计方法，其特征是，包括如下步骤：（1）基于RC等效模型的估计方程的确定：xk+1＝Ak·xk+Bk·uk+ωk                               （3）yk＝Ck·xk‑R0·uk+υk                                 （4）其中，xk是k时刻输入状态变量；xk+1是k+1时刻输入状态变量；yk是输出测量变量；uk是k时刻的输入控制变量；Ak是增益矩阵，将时刻k的状态线性映射到当前时刻k+1的状态；Bk是k时刻的控制变量增益矩阵；Ck是增益矩阵，状态变量xk对测量变量yk的增益，R0为电池欧姆内阻，ωk、υk为互不相关的系统噪声；（2）扩展Kalman滤波的估算方法：扩展卡尔曼滤波是通过系统状态空间模型将动力电池非线性系统进行线性化，然后再利用标准卡尔曼滤波算法的循环迭代过程对状态变量做算法最优估计。