一种动力电池的SOC估算方法技术

本发明专利技术公开了一种动力电池的SOC估算方法，包括：根据安时法建立SOC的离散化计算公式，建立动力电池的PNGV等效电路模型，计算得到动力电池的开路电压UOC和SOC的函数关系式，然后根据SOC的离散化计算公式建立动力电池的SOC的状态方程，根据动力电池的开路电压UOC和SOC的函数关系式建立所述动力电池的SOC的观测方程，并根据粒子滤波算法进行迭代得到所述动力电池的SOC。本发明专利技术提出的动力电池的SOC估算方法，提高了估算精度。

A SOC Estimation Method for Power Batteries

The invention discloses a method for estimating SOC of power batteries, which includes: establishing the discrete calculation formula of SOC according to the ampere-time method, establishing the PNGV equivalent circuit model of power batteries, calculating the functional relationship between the open-circuit voltage UOC and SOC of power batteries, then establishing the state equation of SOC of power batteries according to the discrete calculation formula of SOC, and according to the open-circuit voltage UOC of power batteries. The SOC observation equation of the power battery is established based on the functional relationship between SOC and SOC, and the SOC of the power battery is obtained iteratively according to the particle filter algorithm. The SOC estimation method of the power battery proposed by the invention improves the estimation accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种动力电池的SOC估算方法
本专利技术涉及新能源汽车的电池
，尤其涉及一种动力电池的SOC估算方法。
技术介绍
目前，随着新能源汽车的发展，SOC(StateofCharge，蓄电池剩余容量)的估计依然是尚待解决的问题。SOC是直接反映蓄电池的可持续供电能力和健康状况的一个重要参数，一般蓄电池的建模方法可以分为两大类：一类是物理建模方法；另一类是系统的辨识与参数估计建模方法。其中物理建模方法包括开路电压法、安时电流法、内阻法等等，参数建模方法则有神经网络法、模糊逻辑法、卡尔曼滤波法等等。但是由于上述方法各有利弊，目前仍没有一种可以通用的办法，能够实现高精确地对新能源汽车SOC进行估算。以上
技术介绍
内容的公开仅用于辅助理解本专利技术的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述
技术介绍
不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种动力电池的SOC估算方法，提高了估算精度。为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术公开了一种动力电池的SOC估算方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动力电池的SOC估算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据安时法建立SOC的离散化计算公式：

【技术特征摘要】
1.一种动力电池的SOC估算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据安时法建立SOC的离散化计算公式：其中k表示第k次采样周期，Δt是离散时间间隔，ik是放电电流，C是所述动力电池的额定容量；η是所述动力电池的充放电效率；S2：建立所述动力电池的PNGV等效电路模型，计算得到所述动力电池的开路电压UOC和SOC的函数关系式：UOC(k)＝f(SOC)；S3：根据步骤S1中的SOC的离散化计算公式建立所述动力电池的SOC的状态方程：根据步骤S2中的所述动力电池的开路电压UOC和SOC的函数关系式建立所述动力电池的SOC的观测方程：zk＝f(xk)+vk，并根据粒子滤波算法进行迭代得到所述动力电池的SOC，其中，xk是第k次采样周期的SOC，zk是第k次采样周期的系统观测值，wk为系统噪声，vk为观测噪声。2.根据权利要求1所述的动力电池的SOC估算方法，其特征在于，步骤S2具体包括：S21：建立所述动力电池的PNGV等效电路模型，数学表达式为：其中，UOC是所述动力电池的开路电压，Cb是所述动力电池的等效电容，R0是所述动力电池的欧姆内阻，I是所述动力电池的负载电流，U是所述动力电池的端电压，RP是所述动力电池的极化内阻，Cp是所述动力电池内部的极化电容，UP是流经极化内阻的电压；S22：根据所述动力电池的PNGV等效电路模型的数学表达式，得到对应的离散状态空间整理方程为：U(k)＝a1U(k-1)+a2U(k-2)+a3I(k)+a4I(k-1)+a5其中，θ＝1/(CpRp)，T为采样周期；S23：测试得到所述动力电池的U(k-2)、U(k-1)、U(k)、I(k-1)、I(k)，并代入到步骤S22中的离散状态空间整理方程，计算得到R0、RP、Cb、Cp；S24：将步骤S23计算得到的R0、RP、Cb、Cp输入到步骤S21中的所述动力电池的PNGV等效电路模型的数学表达式，拟合得到所述动力电池的开路电压UOC和SOC的函数关系式：UOC(k)＝f(SOC)。3.根据权利要求2所述的动力电池的SOC估算方法，其特征在于，步骤S22中根据所述动力电池的PNGV等效电路模型的数学表达式，得到对应的离散状态空间整理方程具体包括：S221：以所述动力...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志恒，赵珏昱，于海洋，张凯，
申请(专利权)人：清华大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东,44