[发明专利]一种估算动力锂电池SoC的新方法在审
| 申请号： | 201710996831.2 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107957555A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 聂文亮;季海婷;李春莉;邱刚 | 申请（专利权）人： | 重庆三峡学院 |
| 主分类号： | G01R31/36 | 分类号： | G01R31/36;G06N3/12 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司50102 | 代理人： | 李金蓉 |
| 地址： | 404000 重*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种估算动力锂电池SoC的新方法，首先采用自回归各态历经(autoregressive exogenous,ARX)模型建立锂电池等效模型，然后采用基于AIC准则的遗传算法对该模型的阶数进行优化求解，在模型阶数确定后利用递推最小二乘法对模型系数进行求解；根据所获得的ARX模型系数和锂电池状态方程建立卡尔曼滤波所需的空间状态方程，最后利用卡尔曼预测迭代方程实现锂电池SOC的估计。本发明只需确定ARX模型的阶数和系数，而不再需要求解具体的等效电路参数值，一方面简化了繁琐的公式推导和计算过程，避免了在后续卡尔曼滤波状态转移矩阵和输入控制矩阵e指数的运算；另一方面，减少了由等效电路参数受锂电池复杂工况影响引入的误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 估算 动力 锂电池 soc 新方法 | ||
【主权项】：
一种估算动力锂电池SoC的新方法，其特征在于，包括以下步骤：以动力锂电池等效电路模型为依据，建立锂电池的ARX模型；采用基于AIC准则的遗传算法获得最优的ARX模型的阶数，然后利用递推最小二乘法获得该模型的系数；根据所述ARX模型和锂电池状态方程建立卡尔曼滤波所需的状态空间方程，利用卡尔曼滤波算法的递推公式，迭代获得锂电池SoC。
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