一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法技术

一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法。本发明专利技术主要涉及动力电池管理技术领域。提出了一种逻辑清晰、步骤有序且准确度高的基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法。按以下步骤进行估计：S1、建立拟合函数；S2、辨识系统参数；S3、对SOC进行在线估计；S4、在SOC限制和模型电压限制条件下求得实时SOP。本发明专利技术降低各参数在此低温环境下的变化所带来的误差，从而保证其在线估计的准确性。采用了抗噪声能力强的HF估计方法结合更加精确的DP模型对SOC估计，从而整个估计更加切实且准确。在多约束下对SOP进行估计，避免在单参数估计的SOP过大的，考虑因素不足导致电池过放而损坏的情况出现，保证动力电池的安全和性能。

An online estimation method of battery SOP in low temperature environment based on DP model

【技术实现步骤摘要】
一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法
本专利技术主要涉及动力电池管理
，特别是动力电池SOP的估算方法。
技术介绍
动力电池的SOP(StateofPower)，即电池的功率状态，常用峰值功率作其恒量指标。动力电池的峰值功率是指基于动力电池当前状态在不违反电池使用限制在一定时间内下可持续放电的最大功率，这是电动汽车动力性能的衡量标准之一。如果可以对SOP进行准确估算，既可以极大程度提高电动汽车锂电池的使用效率，比如在刹车时可以尽量多的吸收回馈的能量而不伤害电池。在加速时可以提供更大的功率获得更大的加速度而不伤害电池。也可以有效地保护电池不受过度使用而引起的损伤，对提升动力性能和减缓电池寿命损耗有重要意义，动力电池峰值功率会随放温度、电池SOC(StateofCharge)、电池健康状态变化而变化，特别是低温、低SOC条件下峰值功率下降明显如果采用恒定峰值功率作为限制条件，峰值功率的实时高精度估算至关重要。目前的大多数研究很少考虑模型的精度，并且缺乏针对低温，低SOC环境下的实时SOP估计，此环境下的电池参数对环境的变化响应剧烈，给精确估计电池SOC、SOP等带来了不小的干扰。
技术实现思路
本专利技术针对以上问题，提出了一种逻辑清晰、步骤有序且准确度高，可通过Dualpolarizationmodel(DP双极化模型)更真实的模拟电池内部特性，从而基于多参数限制下得到可实现的最大电流，进而估计SOP的基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法。本专利技术的技术方案为：按以下步骤进行估计：S1、建立容量—温度—放电倍率的三维响应和不同容量下的OCV(SOC)的拟合函数；S2、实时采集动力电池的电压和电流利用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识系统参数；S3、利用获取的系统参数建立适用于HF算法的状态空间方程，利用HF对SOC进行在线估计；S4、基于得到准确的SOC和各类参数后，在SOC限制和模型电压限制条件下求得实时SOP。步骤S1包括：S1.1、在不同电池工作温度与放电倍率下拟合出容量的变化即Ca(T,C)以应对低温环境所带来的影响，其中T为温度，C为放电倍率；S1.2、在不同可用容量下拟合OCV-SOC以获取不同电池容量下的与对应关系即OCV(SOC，Ca)，其中SOC为荷电状态，Ca实际可用容量。步骤S2包括：S2.1、基于选取的DP模型建立等效电路模型，通过拉式变换与双线性变换得到关于输入输出的差分方程；yθ(k)＝Uocv(k)-UL(k)＝ε1yθ(k-1)+ε2yθ(k-2)+ε3IL(k)+ε4IL(k-1)+ε5IL(k-2)S2.2、建立渐消性递推最小二乘算法循环；S2.3、根据所求出的参数通过变换求解原所需辨识的参数值。步骤S3包括：S3.1、建立适用于HF的状态空间方程并对其进行初始化；S3.2、基于辨识引入的参数进行当前采样点下状态向量的预估，接着利用状态向量预估值与当前协方差矩阵进行下一时刻的协方差矩阵预估,同时更新设定的正定矩阵，并更新增益矩阵；S3.3、基于传感器测得的电压值与预估值结合增益矩阵对状态向量进行进一步的修正并更新协方差矩阵为下一次迭代作准备，最后提取需要的SOC值。步骤S3.1中的初始化包括初始状态向量、初始协方差矩阵、性能边界、系统和测量的误差协方差矩阵和与关心程度相关的正定阵。步骤S3.2获得的SOC值将引入OCV(SOC)更新开路电压以满足参数辨识的要求。步骤S4中的约束条件包括SOC的限制、模型截止电压的限制和设计要求的限制组成，并通过最大放电电流反应到SOP的求解中。本专利技术针对考虑低SOC，低温和动力电池当前工作电流对SOP估计，并且采用Dualpolarizationmodel(DP双极化模型)更真实的模拟电池内部特性，考虑不同温度及放电倍率下的容量变化得到当前工况下实际可放电容量，同时采用抗噪声能力较强的HF估计方法确定SOC的精确变化，再基于多参数限制下得到可实现的最大电流，进而估计SOP。本专利技术提出的低温环境下的SOP在线估计方法具有如下优势：一、利用易操作的基础实验获取低温环境下的实时容量并结合OCV(SOC,Ca)将时变的外部因素考虑进估计流程中，降低各参数在此低温环境下的变化所带来的误差，从而保证其在线估计的准确性。二、利用渐消性的递推最小二乘法，避免递推算法的无限记忆性导致旧数据累计使得新数据更新效果不佳的弊端，引入的遗忘因子使得其时变系统中更快收敛到真值附近。三、采用了抗噪声能力强的HF估计方法结合更加精确的DP模型对SOC估计。HF算法在未知噪声统计特性的条件下仍能保持很好的鲁棒性，这使得其估计更加符合实际，同时DP模型也更进一步模拟电池特性。利用这二者能更好的应对参数在低温下的变化，从而整个估计更加切实且准确。四、在多约束下对SOP进行估计，避免在单参数估计的SOP过大的，考虑因素不足导致电池过放而损坏的情况出现，保证动力电池的安全和性能。附图说明图1是动力电池的DP双极化等效电路模型；图2是实施试验的设备连接示意图；图3是不同实际工况下的实际可用容量示意图；图4是不同容量下的开路电压曲线示意图；图5是FFRLS+HF多参数估计SOP的流程图。具体实施方式本专利技术电池系统参数辨识与SOC估计是基于DP模型下，在低温环境下实时利用FFRLS+HF算法实现的，包括：建立低温环境下的容量-温度-放电倍率响应和不同容量下OCV-SOC响应，FFRLS参数辨识，HF对SOC估计，多参数下SOP的估计。下面对四个方面详细叙述：S1、建立容量—温度—放电倍率的三维响应和不同容量下的OCV(SOC)的拟合函数。相对稳定的OCV-SOC曲线,即开路电压曲线,常常作为估计算法的修正曲线,但电池工作温度、放电倍率变化时,该曲线同样会发生较为明显的变化。本专利技术将实时工作温度、放电倍率对该曲线的影响直接反映到电池容量的差异之上,利用容量与它们的关系作为容量与联合估计算法的修正。所选低温范围-25℃～5℃分别以5℃为一个间隔，放电倍率0.5C～3C，分别以0.5C为一个间隔，在此条件下进行常规电性能测试完成对实际容量的三维响应构造。基于不同容量下OCV(SOC)曲线拟合选取SOC值在0.45～0.05采用MATLAB中Curvefitting进行操作。首先，在不同电池工作温度与放电倍率下拟合出容量的变化即Ca(T,C)以应对低温环境所带来的影响，其中T为温度，C为放电倍率；即如图3所示的放电倍率、温度、容量的三维变化曲线图。然后，在不同可用容量下拟合OCV-SOC以获取不同电池容量下的与对应关系即OCV(SOC，Ca)，其中SOC为荷电状态，Ca实际可用容量；即在如图4所示的荷电状态、容量、开路电压的三维变化曲线图中，截取出不同容量下的若干本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法，其特征在于，按以下步骤进行估计：/nS1、建立容量—温度—放电倍率的三维响应和不同容量下的OCV(SOC)的拟合函数；/nS2、实时采集动力电池的电压和电流利用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识系统参数；/nS3、利用获取的系统参数建立适用于HF算法的状态空间方程，利用HF对SOC进行在线估计；/nS4、基于得到准确的SOC和各类参数后，在SOC限制和模型电压限制条件下求得实时SOP。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法，其特征在于，按以下步骤进行估计：
S1、建立容量—温度—放电倍率的三维响应和不同容量下的OCV(SOC)的拟合函数；
S2、实时采集动力电池的电压和电流利用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识系统参数；
S3、利用获取的系统参数建立适用于HF算法的状态空间方程，利用HF对SOC进行在线估计；
S4、基于得到准确的SOC和各类参数后，在SOC限制和模型电压限制条件下求得实时SOP。


2.根据权利要求1所述的一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法，其特征在于，步骤S1包括：
S1.1、在不同电池工作温度与放电倍率下拟合出容量的变化即Ca(T,C)以应对低温环境所带来的影响，其中T为温度，C为放电倍率；
S1.2、在不同可用容量下拟合OCV-SOC以获取不同电池容量下的与对应关系即OCV(SOC，Ca)，其中SOC为荷电状态，Ca实际可用容量。


3.根据权利要求1所述的一种基于DP模型的低温环境下电池SOP在线估计方法，其特征在于，步骤S2包括：
S2.1、基于选取的DP模型建立等效电路模型，通过拉式变换与双线性变换得到关于输入输出的差分方程；
yθ(k)＝Uocv(k)-UL(k)＝ε1yθ(k-1)+ε2yθ(k-2)+ε3IL(k)+ε4IL(k-1)+ε5IL(k-2)
S2.2、建立渐消性递推...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉芳，徐炳钦，徐国放，张玉梅，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32