用于估计电池SOE的方法和计算机可读存储介质技术

本发明专利技术涉及电池管理技术领域，公开了一种用于估计电池SOE的方法和计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：检测电池两端的电压和所述电池的电流；建立电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程；根据检测到的所述电压和所述电流、所述状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波EKF算法来估计电池SOE值。该方法实现了电池的SOE值的估计，使得电池可以直接采用SOE值来表征电池的续航里程，为用户提供更为直接、更为准确的判断依据，防止电池提前终止放电，造成汽车半路“趴窝”等严重后果。

Method for estimating cell SOE and computer readable storage medium

The present invention relates to the technical field of battery management, a method for estimating the battery SOE and computer readable storage medium are disclosed, the method comprises the following steps: the current detection voltage at both ends of the battery and the battery; the battery equivalent circuit model is established; according to the state equation and observation equation of the equivalent circuit model of discrete space model battery system; according to the detected voltage and the current, the state equation and observation equation, using the extended Calman filter EKF algorithm to estimate the battery SOE value. This method can estimate the SOE value of the battery, the battery can be directly used to characterize the SOE value of battery life mileage, to provide users with more direct and more accurate judgment, to prevent the battery from early termination of the discharge, causing the car halfway \nose\ and other serious consequences.

【技术实现步骤摘要】
用于估计电池SOE的方法和计算机可读存储介质
本专利技术涉及电池管理
，具体地，涉及用于估计电池SOE的方法。
技术介绍
受能源危机与环境危机的影响，电动汽车得到了快速发展。针对电动汽车而言，续航里程估计是一项难题，目前常用锂电池荷电状态(State-of-Charge，SOC)来对其续航里程进行评判，但是SOC与电动汽车续航流程并不呈线性变化，在电池组放电末期，SOC的变化要快过可续航里程，这就容易导致用户对电动汽车续航里程的误判。由于锂电池能量状态(State-of-Energy，SOE)与电动汽车续航里程密切相关，用SOE代替SOC对续航里程进行判断是一种更好的方式。当电动汽车行驶状态不变时，其SOE与续航里程基本为线性关系，可使用户对续航里程的判断更为准确。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于估计电池SOE的方法，以此更好地表征电动汽车的续航里程。为了实现上述目的，本专利技术的实施方式提供一种用于估计电池SOE的方法，包括以下步骤：检测电池两端的电压和电池的电流；建立电池的等效电路模型；根据等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程；根据检测到的电压本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于估计电池能量状态SOE的方法，其特征在于，包括以下步骤：检测电池两端的电压和所述电池的电流；建立电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程；根据检测到的所述电压和所述电流、所述状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波EKF算法来估计电池SOE值。

【技术特征摘要】
1.一种用于估计电池能量状态SOE的方法，其特征在于，包括以下步骤：检测电池两端的电压和所述电池的电流；建立电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程；根据检测到的所述电压和所述电流、所述状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波EKF算法来估计电池SOE值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述等效电路模型为戴维南Thevenin等效电路模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述Thevenin等效电路模型由等式(1)来表达：V(t)＝Voc(SOE)-V1-Rohm*i(t)等式(1)其中：V(t)为t时刻的所述电池的端电压，Voc(SOE)为t时刻电池的开路电压，V1为电池的极化电压，Rohm为电池的欧姆内阻，i(t)为t时刻电池的电流，Rpol为电池的极化内阻，Cpol为电池的极化电容。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程包括：根据SOE的定义得到等式(2)：其中，SOE(t)为t时刻电池的SOE值，SOE(t0)为初始时刻电池的SOE值，η为电池充放电倍率的影响参数，Voc(t)为t时刻电池的开路电压，Voc(0)为电池满电时的开路电压，C0为电池额定容量；令Voc＝f(SOE)，xk＝SOEk，yk＝Vk，uk＝ik，分别将等式(1)和等式(2)离散，得到所述状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉祥，曾国建，颛孙明明，许海丽，范晓东，
申请(专利权)人：安徽锐能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34