[发明专利]电池荷电状态的估计方法有效
| 申请号： | 201610972650.1 | 申请日： | 2016-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN106405434B | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 向俊杰;向勇;冯雪松;曹健 | 申请（专利权）人： | 四川普力科技有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 黎祖琴 |
| 地址： | 629200 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种电池荷电状态的估计方法，其包括基于扩展卡尔曼滤波建立至少两个在不同电池SOH下的估计模型；对所述在不同电池SOH下的估计模型，进行扩展卡尔曼滤波算法计算，获得与所述在不同电池SOH下的估计模型对应的电池荷电状态估计值；及基于所述电池荷电状态估计值获得一时刻在不同电池SOH下的估计模型各自的权重值，以得到该时刻所述电池荷电状态的最优估计。采用本发明所提供的电池荷电状态的估计方法可克服采用同一算法估计电池组中在不同电池SOH下的电池荷电状态造成的准确度漂移的问题，以增加电池荷电状态算法的稳定性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 电池 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种电池荷电状态的估计方法，其特征在于：其包括以下的步骤：建立基于扩展卡尔曼滤波算法在一电池SOH下的估计模型；先确定电池开路电压和电池荷电状态的函数关系后，基于该函数关系，获得至少两个不同电池SOH下所述电池的内部参数；将所述电池参数代入并获得所需至少两个在不同电池SOH下的估计模型；对所述在不同电池SOH下的估计模型，进行扩展卡尔曼滤波算法计算，获得与所述在不同电池SOH下的估计模型对应的电池荷电状态估计值,；及基于所述电池荷电状态估计值获得一时刻在不同电池SOH下的估计模型各自的权重值，以得到该时刻所述电池荷电状态的最优估计。
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