一种锂电池电荷状态估计的方法技术

本发明专利技术公开了一种锂电池电荷状态估计的方法，包括建立电池的二阶RC等效电路，根据等效电路建立等效状态方程模型：采用分数阶电容模型替换S1中的电容C1和C2；将二阶RC等效电路状态方程与分数阶微积分结合，得到分数阶二阶RC等效电路状态方程；将分数阶二阶RC等效电路状态方程与安时积分法结合，得到连续分数阶二阶RC模型，并将连续分数阶二阶RC模型离散得到离散的分数阶二阶RC模型；将离散的分数阶二阶RC模型结合分数阶无迹卡尔曼滤波，根据采样点的概率分布对电池电荷状态进行估计。

A method for estimating the state of charge in lithium batteries

The invention discloses a method for lithium battery charge state estimation, including two order equivalent circuit of RC battery is built, an equivalent equation of state model based on equivalent circuit using fractional order capacitor model to replace the S1 of the capacitor C1 and C2; two order equivalent circuit with RC state equation and fractional calculus, fractional the two order RC equivalent circuit state equation; combining fractional order equations with two ampere hour RC equivalent circuit state integral method, get the continuous fractional order two RC model, and the continuous fractional order two RC model of discrete fractional order two discrete RC model; fractional order two discrete RC model with fractional Calman order unscented filter, according to the probability distribution of sample points to estimate the battery state of charge.

【技术实现步骤摘要】
一种锂电池电荷状态估计的方法
本专利技术属于电池电荷估计方法的
，具体涉及一种锂电池电荷状态估计的方法。
技术介绍
针对世界能源消耗过度和环境破坏问题，用电动汽车以及混合动力汽车代替常规化石燃料车辆，是目前各个国家在交通领域应对这些问题的主要手段。电动汽车以及混合动力汽车的其中一项关键部件就是电池管理系统(BatteryManagementSystem)，一个完善的电池管理系统能够避免汽车行进过程中可能发生的电池充放电不精确问题，同时提高电池的工作效率。电池管理系统中电池电荷状态的(StateofCharge)估计，是影响电池管理系统性能的重要因素。而现有的对电池电荷状态估计的方法往往不够精确，导致电池管理系统对电池余量的显示不准确，进一步影响电池的充放电。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种锂电池电荷状态估计的方法，以解决现有现有技术对电池电荷估计不精确的问题。为达到上述目的，本专利技术采取的技术方案是：一种锂电池电荷状态估计的方法，其包括S1,建立电池的二阶RC等效电路，根据等效电路建立等效状态方程模型：其中，U1，U2分别为C1，C2两端的电压，R1为与C1并联的电阻，R2为与C2并联的电阻，E为电池电压，R0为电池内阻，U，I分别为电池端电压和工作电流；S2，采用分数阶电容模型替换S1中的电容C1和C2；S3，将二阶RC等效电路状态方程与分数阶微积分结合，得到分数阶二阶RC等效电路状态方程；S4，将分数阶二阶RC等效电路状态方程与安时积分法结合，得到连续分数阶二阶RC模型，并将连续分数阶二阶RC模型离散得到离散的分数阶二阶RC模型；S5，将离散的分数阶二阶RC模型结合分数阶无迹卡尔曼滤波，根据采样点的概率分布对电池电荷状态进行估计。优选地，步骤S4中得到离散分数阶二阶RC模型的步骤为：将离散的分数阶二阶RC模型与安时积分法结合得到连续的分数阶二阶RC模型，将连续的分数阶二阶RC模型离散化、简化后得到离散的分数阶二阶RC模型：Uk＝Ckxk-IkR0+E+vk其中，Uk为电池在k时刻的输出端电压，U1(k)为电容C1在k时刻的电压，U2(k)为电容C2在k时刻的电压，SOC(k)为电池在k时刻的SOC值，k为时刻，vk为k时刻系统的量测噪声，Ck-1＝[-1,-1,0]，xk＝[U1(k),U2(k),SOC(k)]T，α和β为阶数，h为采样间隔，QN是电池的标称容量，η为电池的充放电效率。优选地，将离散的分数阶二阶RC模型进一步简化为如下形式：xk＝f(xk-1,uk-1)+wk-1yk＝h(xk,uk)+vk其中，f(xk-1，uk-1)和h(xk，uk)为关于x和u的二元函数。优选地，将离散的分数阶二阶RC模型结合分数阶无迹卡尔曼滤波，根据采样点的概率分布对电池电荷状态进行估计的步骤为：初始化状态向量和协方差矩阵：根据k-1时刻的状态最优和协方差估计，选择k时刻的状态和协方差，当状态向量的维度是n时，采样点的数量为2n+1：将k-1时刻的采样点通过系统状态方程更新至k时刻：用k时刻之前的状态最优估计来计算k时刻的先验估计：其中，采样点的系数分别为：其中，λ为换算因子，定义为λ＝a2(n+k)-n，a为系数，一般取小于1的正数，b为系数，对于高斯分布的噪声，一般取3，k为次级换算因子。协方差矩阵为：将采样点通过系统量测方程更新为量测估计点：计算量测估计的均值和协方差：计算先验估计和量测估计之间的协方差：电池电荷状态量测更新如下:本专利技术提供的锂电池电荷状态估计的方法，具有以下有益效果：本专利技术通过建立一种逼近电池的端电压输出特性的二阶RC等效电路，将电池的充放电特性用电路图表示，并将分数阶电容引进电路图中，进而将二阶RC等效电路转化为分数阶二阶RC等效电路状态方程，二阶RC等效电路状态方程与安时积分法结合，得到离散分数阶二阶RC模型；离散分数阶二阶RC模型结合无迹卡尔曼滤波，根据采样点对电池电荷变量的概率分布进行估计，将先前时刻状态的变量影响引入状态的先验估计中，以更加准确地估计电池的电荷状态，进而满足电动汽车行进过程中对电池电荷状态估计的需求。本专利技术构思巧妙，采用分数阶微积分和分数阶无迹卡尔曼滤波相结合的方法，相较于传统的整数阶无迹卡尔曼滤波法，能够更加准备的辨识等效电路中的电阻及电容的参数，使得等效电路能够更加逼近锂电池的真实充放电特性，因而能更加准确地估计电池的电荷状态，此方法也更适用于电动汽车上的电池管理系统上。附图说明图1为锂电池电荷状态估计的方法的二阶RC等效电路图。图2为锂电池电荷状态估计的部分脉冲放电电池端电压和电流关系图。图3为锂电池电荷状态估计的静态实验下的整数阶和分数阶无迹卡尔曼滤波的电池电荷状态估计效果图。具体实施方式下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。根据本申请的一个实施例，如图1-3所示，本方案的锂电池电荷状态估计的方法，包括S1，建立电池的二阶RC等效电路，根据等效电路建立等效状态方程模型：其中，U1，U2分别为C1，C2两端的电压，R1为与C1并联的电阻，R2为与C2并联的电阻，E为电池电压，R0为电池内阻，U，I分别为电池端电压和工作电流。参考图1，二阶RC等效电路包括电池内阻R0依次与两组(电阻R1并联C1和电阻R2并联C2)串联，其中，电池内阻R0对应电池正负极间的阻值，电阻R1和电容C1用来描绘电池活性极化效应，电阻R2和电容C2用来描绘电池的浓度极化效应。S2，采用分数阶电容模型替换电容C1和C2，其在频域下的阻抗表达式为：其中，Cf为电容的容值，n为分数阶电容的阶数，0<n<1，当n＝1时，电容为整数阶电容。S3，引入分数阶微积分的概念，其中分数阶微分的表达式为：其中，为关于变量t的分数阶算子；α为阶数；h为采样间隔；L为记忆长度。步骤S1中的二阶RC等效电路状态方程与分数阶微积分结合，得到分数阶二阶RC等效电路状态方程：其中，U1，U2分别为C1，C2两端的电压，R1为与C1并联的电阻，R2为与C2并联的电阻，E为电池电压，R0为电池内阻，U，I分别为电池端电压和工作电流。S4，将步骤S3中得到的分数阶二阶等效电路状态方程与安时积分法结合，得到连续分数阶二阶RC模型，并将连续分数阶二阶RC模型离散和简化得到离散的分数阶二阶RC模型。安时积分法表达式为：其中，SOC0是SOC的初始值，SOC为电池电荷状态；QN是电池的标称容量；η为电池的充放电效率。得到离散分数阶二阶RC模型的步骤为：安时积分法和分数阶的二阶RC等效电路结合得到连续分数阶二阶RC模型：将连续分数阶二阶RC模型离散化：简化离散分数阶二阶RC模型：等式左右两边的向量第一行同时乘以hα，第二行同时乘以hβ，得：将上述模型简写：Uk＝Ckxk-IkR0+E+vk其中，Uk为电池在k时刻的输出端电压，U1(k)为电容C1在k时刻的电压，U2(k)为电容C2在k时刻的电压，SOC(k)为电池在k时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种锂电池电荷状态估计的方法，其特征在于：包括S1,建立电池的二阶RC等效电路，根据等效电路建立等效状态方程模型：

【技术特征摘要】
1.一种锂电池电荷状态估计的方法，其特征在于：包括S1,建立电池的二阶RC等效电路，根据等效电路建立等效状态方程模型：其中，U1，U2分别为C1，C2两端的电压，R1为与C1并联的电阻，R2为与C2并联的电阻，E为电池电压，R0为电池内阻，U，I分别为电池端电压和工作电流；S2，采用分数阶电容模型替换S1中的电容C1和C2；S3，将二阶RC等效电路状态方程与分数阶微积分结合，得到分数阶二阶RC等效电路状态方程；S4，将分数阶二阶RC等效电路状态方程与安时积分法结合，得到连续分数阶二阶RC模型，并将连续分数阶二阶RC模型离散得到离散的分数阶二阶RC模型；S5，将离散的分数阶二阶RC模型结合分数阶无迹卡尔曼滤波，根据采样点的概率分布对电池电荷状态进行估计。2.根据权利要求1所述的锂电池电荷状态估计的方法，其特征在于：步骤S4中得到离散分数阶二阶RC模型的步骤为：将离散的分数阶二阶RC模型与安时积分法结合得到连续的分数阶二阶RC模型，将连续的分数阶二阶RC模型离散化、简化后得到离散的分数阶二阶RC模型：Uk＝Ckxk-IkR0+E+vk其中，Uk为电池在k时刻的输出端电压，U1(k)为电容C1在k时刻的电压，U2(k)为电容C2在k时刻的电压，SOC(k)为电池在k时刻的SOC值，k为时刻，vk为k时刻系统的量测噪声，xk＝[U1(k),U2(k),SOC(k)]T，α和β为阶数，h为采样间隔，QN是电池的标称容量，η为电池的充放电效率。3.根据权利要求2所述的锂电池电荷状态估计的方法，其特征在于：将离散的分数阶二阶RC模型进一步简化为如下形式：xk＝f(xk-1,uk-1)+wk-1yk＝h(xk,uk)+vk其中，f(xk-1，uk-1)和h(xk，uk)为关于x和u的二元函数。4.根据权利要求3所述的锂电池电荷状态估计的方法，其特征在于：将离散的分数阶二阶RC模型结合分数阶无迹卡尔曼滤波，根据采样点的概率分布对电池电荷状态进行估计的步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄德青，陈翼星，康鑫，奥韦斯·沙哈，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51