[发明专利]一种锂电池荷电状态的在线估计方法

摘要

本发明公开了一种锂电池荷电状态(SOC)的在线估计方法。本发明基于扩展卡尔曼滤波方法，结合了TS模糊原理对锂电池实时参数开路电压U_OC进行精确预估，进而实现对锂电池SOC的精确估计。本发明包括：锂电池改进双RC等效电路模型的建立，运用在线TS模糊模型对电池开路电压U_OC的精确计算，利用扩展卡尔曼滤波算法实时估计锂电池SOC。基于本发明对锂电池SOC的估计，不仅在锂电池SOC的估计精度上满足预定要求，而且TS模糊模型的应用使得锂电池SOC估计精度提高的同时，也保证了在线估计的快速性和实时性。

主权项

1.一种锂电池荷电状态的在线估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)任意给定锂电池荷电状态的初始值，利用复合经验公式模型求出电池开路电压的预估值(2)将锂电池电流I_bat、工作温度T作为TS模糊模型的输入，利用TS模糊模型计算锂电池开路电压输出值U_OC，实现对开路电压预估值进行实时优化；(3)将UOC代入锂电池改进双RC模型中，并使用HPPC测试法对模型参数进行辨识；(4)利用扩展卡尔曼滤波估计器，在线计算得到锂电池荷电状态的实时值SOCnew；所述复合经验公式模型是基于对Shepherd模型、Unnewehr Universal模型以及Nernst模型进行综合改进获得，其形式如下：其中，为当前电池开路电压预估值，z为上一时刻电池荷电状态值，K₀、K₁、K₂、K₃、K₄为没有物理意义的系数；通过带遗忘因子的递推最小二乘法对上述系数K₀～K₄进行辨识。