[发明专利]一种基于数据驱动模型的动力电池云管理系统在审
| 申请号： | 201910754781.6 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110456279A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 雷旭;张帅;候亚虹;杨亚麟;冯斌;赵熙;陈毅 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G01R31/3842 | 分类号： | G01R31/3842;G01R31/367;G01R31/371 |
| 代理公司： | 61200 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人： | 王艾华<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 710064*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据驱动模型的动力电池云管理系统，通过车载BMS主控单元采集电池系统的实际总电流值和实际总电压值，并将采集到的电池系统的实际总电流值和实际总电压值上传至云平台单元，云平台利用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识得到二阶RC等效电路模型中Rd，Cd，Rc，Cc和R0，并将其传给车载BMS主控单元已获得更新后的二阶RC等效电路模型，然后利用双卡尔曼滤波算法得到SOC和SOH估计值。本发明通过带遗忘因子的递推最小二乘法建立的二阶RC等效电路模型，对等效电路模型的电化学极化电阻Rd、电化学极化电容Cd、浓差极化电阻Rc、浓差极化电容Cc和欧姆电阻R0进行实时修正，并利用双卡尔曼滤波算法联合估计SOC和SOH，有效提高了电池状态估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 等效电路模型 二阶 卡尔曼滤波算法 电化学极化 电池系统 浓差极化 遗忘因子 主控单元 电容 云平台 总电流 总电压 递推 电阻 最小二乘法辨识 电池状态估计 数据驱动模型 采集 云管理系统 最小二乘法 动力电池 联合估计 欧姆电阻 实时修正 上传 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据驱动模型的动力电池云管理系统，其特征在于，包括：/n车载BMS主控单元，所述车载BMS主控单元用于采集电池系统的实时状态数据，实时状态数据包括实际总电流值和实际总电压值，并根据采集到的电池系统的实际总电流值和实际总电压值建立用于描述电池系统状态的等效电路模型；/n云平台单元，所述云平台单元用于接收所述车载BMS主控单元采集的电池系统的实际总电流值和实际总电压值，并根据接收到的实际总电流值和实际总电压值，通过带遗忘因子的递推最小二乘法辨识出等效电路模型中的电化学极化电阻Rd、电化学极化电容Cd、浓差极化电阻Rc、浓差极化电容Cc和欧姆电阻R0五个参数，并将辨识得到的五个参数发送给所述车载BMS主控单元，所述车载BMS主控单元利用接收到的五个参数更新等效电路模型，所述车载BMS主控单元根据更新后的等效电路模型，采用双扩展卡尔曼滤波法完成对电池系统当前状态的SOC值和SOH值计算。/n
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