[发明专利]基于N-2RC模型的动力电池SOC在线闭环估计方法

摘要

本发明公开了一种基于N‑2RC模型的动力电池SOC在线闭环估计方法，该方法结合电化学模型和等效电路模型，提出了一种新型动力电池模型，本发明提出的N‑2RC模型使用Nernst电化学模型代替二阶RC等效电路模型的电动势部分，更能精确的反映电池电动势与SOC的一一对应关系；在此模型的基础上，利用基于遗忘因子的递推最小二乘算法辨识出模型参数，之后使用扩展卡尔曼滤波算法实现电池SOC的在线闭环估计；克服了电化学模型能够从电化学的角度很好的描述电池的特性，但其结构复杂，不适合单独使用的问题，以及克服了等效电路模型属于外特性模型，能够很好的表达电池的伏安特性关系，但不能反映电池的内部特性的问题。

主权项

1.基于N‑2RC模型的动力电池SOC在线闭环估计方法，其特征是，该方法包括以下步骤：步骤一：结合电化学模型和二阶RC等效电路模型，建立N‑2RC电池模型的电压电流关系式；步骤二：对被测锂电池进行脉冲充放电实验，记录每个脉冲充放电周期静置一段时间后的电池SOC和开路电压测量值，取充、放电开路电压测量值的平均值作为开路电压Uoc，由关系式Uoc＝K0+K1In(SOC)+K2In(1‑SOC)拟合出一条非线性曲线，取合适的K0、K1、K2值，使拟合曲线逼近真实值；步骤三：采集被测锂离子电池的端电压和输出电流，把测量值作为辨识算法的观测值，然后基于含有遗忘因子的递推最小二乘算法，辨识出随时间变化的系统参数；步骤四：根据步骤三获得的随时间变化的系统参数，进行基于扩展卡尔曼滤波的电池SOC估计，估计输出的SOC作为开路电压函数中SOC的输入，实现电池SOC的在线闭环估计。