一种锂电池的SOC在线估测方法技术

本发明专利技术提供了一种锂电池的SOC在线估测方法，包括以下步骤：(1)利用改进的安时积分法建立电池SOC模型；(2)建立电池的二阶RC等效电路模型，以及建立电池系统的等效离散状态空间模型；(3)通过实验获得电池的开路电压与电池荷电状态之间的函数关系用以获取荷电状态初值；(4)最后用扩展卡尔曼滤波算法进行电池的SOC估测。本发明专利技术在生成SOC方程的过程中，分别通过考虑温度、放电电流以及循环次数的影响来对电池进行容量补偿，选用的二阶RC等效电路模型具有较高精度且工程上较易实现，并对初值进行定期校准，降低误差，在提升扩展卡尔曼滤波算法收敛速度的同时，使估测值的精度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种锂电池的SOC在线估测方法
本专利技术属于电动汽车动力电池
，具体涉及一种锂电池的SOC在线估测方法。
技术介绍
随着电动汽车的发展，电池管理系统(Batterymanagementsystem,BMS)得到了广泛应用，为了充分发挥电池系统的动力性能，防止电池过充过放，延长使用寿命，优化驾驶和提高电动汽车的续航性能，需要BMS对电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)进行准确估计，电池的SOC是指电池目前所存储的能量，其作用与燃油汽车系统中的油量表类似，但检测方法不同，电池的SOC不能通过传感器直接得到，必须借由其他可测物理量如电池的端电压、充放电电流、温度等配合相应算法进行估测来获得。目前电池SOC估测的主要方法有：开路电压法、安时积分法、神经网络法、卡尔曼滤波法等。开路电压法通过电池开路电压和SOC存在的数学比例关系来估算电池的SOC，需要电池长时间静置以达到电压稳定，内部化学反应结束所需的静置时间一般在一小时以上，因此不适合在线估测；安时积分法电池电流随时间积分也会产生累积误差，还有初始值带来的误差等，安时积分法通过将流经电池的电流与时间进行积分来估测电池的荷电状态，原理简单，适用于所有电池，但这种方法对于电流测量的准确度要求较高，若电流测量不准，会产生估测误差，且误差具有累积性，会随时间增大；神经网络法需要足够的运行工况，通过大量的数据进行不断训练，才能计算出比较准确的结果，且不同的训练方法，有不同的准确性，此算法需要占用很多资源。卡尔曼滤波算法的主要思想是对系统的状态做出最小方差意义上的最优估计，将电池视为一个动态系统，荷电状态为系统的一个内部状态，从而对荷电状态进行估测，其估测精度一定程度上受模型的精度影响。
技术实现思路
针对本领域的不足之处，本专利技术提出了一种锂电池的SOC估测方法，其目的在于提高电池SOC的估测准确度。实现本专利技术上述方案的具体步骤如下：一种锂电池的SOC在线估测方法，步骤如下：S1、建立电池的SOC方程；S2、建立电池的二阶等效电路模型，并建立电池系统的离散状态空间模型；S3、确定电池开路电压OCV与电池荷电状态SOC之间的函数关系，用以获得电池荷电状态初值；S4、利用扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC估测。进一步地，所述步骤S1中建立电池的SOC方程具体包括：S11、考虑温度影响程度对电池实际可用容量进行校正获得实际可用容量受温度影响的校正系数；S12、考虑放电电流影响程度对电池实际可用容量进行校正获得实际可用容量受放电倍率影响的校正系数；S13、考虑老化影响程度对电池实际可用容量进行校正获得实际可用容量受老化影响的校正系数。进一步地，所述步骤S11中，考虑温度影响程度对电池实际可用容量进行校正，电池实际可用容量与温度成正相关，随着温度的升高，电池内部活性物质利用率提高，实际可用容量增大，用KT表示温度影响系数，等于T温度下电池放电总量CT与标称容量CN比值：进一步地，所述步骤S12中，考虑放电电流影响程度对电池实际可用容量进行校正时，根据电池实际可用容量与放电倍率之间的关系，放电电流越大，电池实际可放出的电量越小，反之电池实际可用容量增加，设电流比例系数为Ki，表示放电倍率对电池SOC的影响程度，Ki等于放电电流为i时电池的实际可用容量Ci与电池标称容量CN的比值：进一步地，所述步骤S13中，考虑老化影响程度对电池实际可用容量进行校正时，根据电池实际可用容量与老化程度即充放电循环次数之间的关系，通过电池管理系统实时记录电池的放出容量与循环次数，以λ表示老化系数，其中0＜λ≤1，等于实际放出容量与标称容量比值，λ·CN表示不同老化程度下电池的实际可用容量，每隔设定的循环次数后更新一次λ值，当λ小于设定值后，认为电池寿命终止。进一步地，所述步骤S1中的SOC方程为：式中，I(t)为放出电流，SOC0为电池荷电状态初值，SOC(t)为t时刻荷电状态值。进一步地，所述步骤S2中，建立电池的等效电路模型具体包括：选取二阶RC等效电路模型并进行分析处理，得到电池模型参数间的函数关系：式中，V(t)表示输出电压，i(t)表示输出电流，UOC(SOC,t)表示开路电压OVC与电池荷电状态SOC间的函数关系，R0表示欧姆内阻，R1表示电化学极化内阻，R2表示浓差极化内阻，τ1和τ2分别表示两个RC单元的时间常数。进一步地，所述步骤S2中，建立电池非线性系统的离散状态空间模型如下：状态方程：观测方程：各项系数，wk和vk分别为系统噪声和观测噪声，Δt表示采样间隔时间，C1和C2表示等效电容，R1C1等效为锂电池电极间传输时的阻抗，R2C2等效为锂离子极间扩散时的阻抗，V1和V2分别为等效电路中两个RC并联环节的端电压。进一步地，所述步骤S3中，通过OCV-SOC关系获取初值包括：对锂电池进行恒流放电实验，记录电池的开路电压与荷电状态之间的对应数据；将数据导入MTALAB进行数据拟合建立电池开路电压与荷电状态的函数关系；再通过该函数关系获取SOC初值SOC0，同时对初值进行定期校正，以确保扩展卡尔曼滤波算法的收敛速度，使估测值更快接近真实值；所述校正SOC初值，其校准方法为：在每次电池电压将达到充电截止电压，接近充满电状态时，根据测得的电池开路电压OCV与荷电状态SOC之间的关系曲线校准SOC初值。进一步地，所述步骤S4中利用扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估测，生成估测值的过程包括：S41、设定状态向量X和误差协方差矩阵P的初值X0＝[SOC000]，S42、基于k-1时刻的最优状态量对k时刻的值进行预测其中A和B表示扩展卡尔曼滤波算法中状态方程的系统参数；S43、更新预测量的误差协方差矩阵PS44、计算卡尔曼增益系数其中C为观测方程的系统参数；S45、结合预测值和当前观测值进行当前时刻状态量的最优估计其中Zk表示k时刻观测量，Uk为系统的输入向量，也是k时刻系统的控制量；S46、更新校正后的误差协方差矩阵S47、重复S42到S46的过程进行循环迭代，实现对状态量的估测，其中，表示验后估计，表示验前估计，Kg为卡尔曼滤波增益，Q为系统噪声的协方差，R为观测噪声的协方差，I为单位矩阵。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提出的一种锂电池的SOC在线估测方法，结合了安时积分法和扩展卡尔曼滤波算法，其中利用了安时积分法的原理公式建立SOC的状态方程，并在考虑温度、放电倍率及循环次数影响的基础上，建立各自因素的校正系数，对电池的实际使用容量进行优化，进一步对安时积分法的原理方程进行了优化，方法合理且易于实现。本专利技术通过建立OCV-SOC函数关系来获取初值，并进行定期校准，使初值尽可能接近真实值，有利于缩减扩展卡尔曼滤波算法的收敛速度及估测精度，将温度等影响因素考虑并建立到SOC的状态方程中，使电池SOC的估测过程及结果更具有可靠性。附图说明图1为本专利技术提供的一种锂电池的SOC在线估测方法流程图；图2为本专利技术提供的一种锂电池的SOC在线估测方法的扩展卡尔曼滤波算法流程图；图3为本专利技术提供的一种锂电池的SOC在线估测方法选取的二阶RC等效电路模型图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，步骤如下：S1、建立电池的SOC方程；S2、建立电池的二阶等效电路模型，并建立电池系统的离散状态空间模型；S3、确定电池开路电压OCV与电池荷电状态SOC之间的函数关系，用以获得电池荷电状态初值；S4、利用扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC估测。

【技术特征摘要】
1.一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，步骤如下：S1、建立电池的SOC方程；S2、建立电池的二阶等效电路模型，并建立电池系统的离散状态空间模型；S3、确定电池开路电压OCV与电池荷电状态SOC之间的函数关系，用以获得电池荷电状态初值；S4、利用扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC估测。2.根据权利要求1所述的一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，所述步骤S1中建立电池的SOC方程具体包括：S11、考虑温度影响程度对电池实际可用容量进行校正获得实际可用容量受温度影响的校正系数；S12、考虑放电电流影响程度对电池实际可用容量进行校正获得实际可用容量受放电倍率影响的校正系数；S13、考虑老化影响程度对电池实际可用容量进行校正获得实际可用容量受老化影响的校正系数。3.根据权利要求2所述的一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，所述步骤S11中，考虑温度影响程度对电池实际可用容量进行校正，电池实际可用容量与温度成正相关，随着温度的升高，电池内部活性物质利用率提高，实际可用容量增大，用KT表示温度影响系数，等于T温度下电池放电总量CT与标称容量CN比值：4.根据权利要求2所述的一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，所述步骤S12中，考虑放电电流影响程度对电池实际可用容量进行校正时，根据电池实际可用容量与放电倍率之间的关系，放电电流越大，电池实际可放出的电量越小，反之电池实际可用容量增加，设电流比例系数为Ki，表示放电倍率对电池SOC的影响程度，Ki等于放电电流为i时电池的实际可用容量Ci与电池标称容量CN的比值：5.根据权利要求2所述的一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，所述步骤S13中，考虑老化影响程度对电池实际可用容量进行校正时，根据电池实际可用容量与老化程度即充放电循环次数之间的关系，通过电池管理系统实时记录电池的放出容量与循环次数，以λ表示老化系数，其中0＜λ≤1，等于实际放出容量与标称容量比值，λ·CN表示不同老化程度下电池的实际可用容量，每隔设定的循环次数后更新一次λ值，当λ小于设定值后，认为电池寿命终止。6.根据权利要求1或2所述的一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，所述步骤S1中的SOC方程为：式中，I(t)为放出电流，SOC0为电池荷电状态初值，SOC(t)为t时刻荷电状态值。7.根据权利要求1所述的一种锂电池的SOC在线估测方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘卫平，郭昊天，刘佳，郭玉峰，关哲，孟金，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22