一种带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP估计方法技术

一种带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP估计方法。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带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP估计方法。按以下步骤进行估计：S1、建立容量损失—温度—放电倍率的三维响应和开路电压—实际容量—荷电状态的拟合函数；S2、在线辨识参数；S3、利用HF对SOC进行在线估计；S4、得出初算极限充放电电流；S5、多约束下求取修正后电池SOP。本发明专利技术使得估计更加的符合真实极限工况，并且保证了动力电池在极限功率输出工况下可以避免由于峰值功率估算偏差带来的电池过冲过放现象，保证电池的使用寿命与工作安全。

【技术实现步骤摘要】
一种带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP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。电动汽车在加速、再生制动、梯度爬坡过程中，对功率状态进行准确估计，可以在保证电池安全的前提下，实现整车动力性能的最优匹配，达到整车控制的最优化。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，也可以有效地保护电池避免过冲过放而损伤，对提升汽车动力性和减缓动力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)、放电倍率变化产生波动，峰值功率的实时高精度估算至关重要。现有技术中脉冲响应的方法(HPPC)，利用电池在不同SOC下施加特定脉冲激励，进而得到电压再进行功率预测，然而这类方式单考虑了电池的静态特征，对于动态工况精度不高。而现有的在线估计SOP方法中仅考虑电动车在当前平稳工况下的特征参数，忽略了极限工况下工作时对于参数造成的不可忽视的影响。尤其是估算电池SOP时电池放电倍率处于极限工况下，其对实际容量的影响更为突出。此环境下的电池参数变化响应剧烈，给精确估计电池SOC、SOP等带来了一定的挑战。
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，可使得估计更加的符合真实极限工况，并且保证了动力电池在极限功率输出工况下可以避免由于峰值功率估算偏差带来的电池过冲过放现象，保证电池的使用寿命与工作安全的带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP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、建立容量损失—温度—放电倍率的三维响应和开路电压—实际容量—荷电状态的拟合函数；S2、实时采集动力电池的电压和电流基于数据驱动利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识参数；S3、利用辨识的参数建立适用于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得出初算极限充放电电流；S5、将初算电流返回步骤S1，修正实际可用容量进而得到修正后的极限充放电电流，多约束下求取修正后电池SOP。步骤S1包括以下步骤；S1.1、在不同电池工作温度与放电倍率下拟合出容量损失的变化，即Ca(T,C)，以应对温度及放电率变化所带来的影响，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中待辨识的参数包括Rp，Cp，R0；待辨识参数方程如下：步骤S4包括以下步骤；S4.1、计算基于SOC限制下的极限电流；S4.2、计算基于模型电压限制下的极限电流；S4.3、估计基于多约束下极限电流。步骤S5包括以下步骤；S5.1、将初算极限充放电电流带回步骤S1，修正实际容量损失，进而修正实际可用容量，并利用修正后的实际可用量修正开路电压曲线；S5.2、基于修正后的实际可用容量、开路电压曲线、SOC可以得到修正后极限电流；S5.3、基于修正后的极限电流计算SOP。步骤S5中的约束包括修正后SOC约束、修正后的模型截止电压约束以及出厂设计约束。本专利技术针对考虑动力电池实时的工作环境对电池的SOP进行估计。采用Thevenin模型(一阶RC模型)来模拟电池内部特性，适用于功率型动力电池充放电分析，并且模型简易，计算难度较低。基于数据驱动采用带有遗忘因子的递推最小二乘法对实时参数进行辨识，而后选用抗噪声能力较强的H_无穷算法估计SOC。利用SOC和模型电压的限制得出极限放电电流，将初算电流带回，求得此电流下的实际可用容量再一次更新约束条件。最终在更新后的多约束下完成极限电流闭环控制后的SOP估计。此方法使得估计更加的符合真实极限工况，并且保证了动力电池在极限功率输出工况下可以避免由于峰值功率估算偏差带来的电池过冲过放现象，保证电池的使用寿命与工作安全。本专利技术提出的带有极限电流闭环控制的SOP在线估计方法具有如下优势：一、容量损失—温度—放电倍率的三维响应对于温度和放电倍率参考点的选择考虑动力电池参数在低温和高倍率下响应剧烈，将在此范围内细分参考点，使得出的响应更加符合电池的参数特征，变化敏感区域的拟合效果更好。二、利用基于数据驱动和带有遗忘因子的递推最小二乘法对参数的在线辨识，保证实时估计高效且能够解决递推算法的误差累计导致估计偏差过大的弊端。三、针对测量等过程中产生的各类无规则噪声，采用了抗噪声能力强的HF估计方法，利用其优秀的鲁棒性估计SOC，使得估计结果更加真实可靠。考虑到极限工况下的电流对实际容量的影响，利用得出的初算电流再一次修正容量损失，进而修正基于模型电压限制和基于SOC限制下的极限电流，以此来修正SOP估计。附图说明图1是动力电池的Thevenin等效电路模型；图2是参数辨识与SOC估计流程图；图3是SOP估计的修正估计流程图。具体实施方式本专利技术如图1-3所示，下面对五个方面详细叙述：S1、建立容量损失—温度—放电倍率的三维响应和开路电压—实际容量—荷电状态的拟合函数。稳定的开路电压曲线,作为估计算法的修正曲线是普遍且可靠的,但电池工作温度、放电倍率的变化对其产生不可忽略的影响,该曲线同样会发生较为明显的变化，针对SOP求解是高放电倍率的工作状态下，实际可用容量变化剧烈并且开路电压曲线变化明显。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损失。考虑温度范围的影响能力，选取-20℃～50℃，细分：-20℃,-15℃,-10℃,-5℃,0℃,5℃,10℃,20℃,30℃,40℃,50℃。考虑SOP的求解工况，放电倍率0.5C～3C，细分：0.5C,1C,1.5C,2C,2.25C,2.5C,2.75C,3C。在此条件下进行常规电性能测试完成三维拟合。可以采用在MATLAB中Curvefitting进行操作。其中选取25℃，0.3C工况下为标准容量。S1.1、在不同电池工作温度与放电倍率下拟合出容量损失的变化，即Ca(T,C)以应对温度及放电率变化所带来的影响，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。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。即在如图3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个开路电压曲线图。S2、实时采集动力电池的电压和电流基于数据驱动利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识参数。此处待辨识的参数包括Rp，Cp，R0。依据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP估计方法，其特征在于，按以下步骤进行估计：/nS1、建立容量损失—温度—放电倍率的三维响应和开路电压—实际容量—荷电状态的拟合函数；/nS2、实时采集动力电池的电压和电流基于数据驱动利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识参数；/nS3、利用辨识的参数建立适用于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得出初算极限充放电电流；/nS5、将初算电流返回步骤S1，修正实际可用容量进而得到修正后的极限充放电电流，多约束下求取修正后电池SOP。/n

【技术特征摘要】
1.一种带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP估计方法，其特征在于，按以下步骤进行估计：
S1、建立容量损失—温度—放电倍率的三维响应和开路电压—实际容量—荷电状态的拟合函数；
S2、实时采集动力电池的电压和电流基于数据驱动利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识参数；
S3、利用辨识的参数建立适用于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得出初算极限充放电电流；
S5、将初算电流返回步骤S1，修正实际可用容量进而得到修正后的极限充放电电流，多约束下求取修正后电池SOP。


2.根据权利要求1所述的一种带有闭环控制的电动汽车动力电池SOP估计方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤；
S1.1、在不同电池工作温度与放电倍率下拟合出容量损失的变化，即Ca(T,C)，以应对温度及放电率变化所带来的影响，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。


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【专利技术属性】
技术研发人员：李玉芳，徐炳钦，张玉梅，徐国放，
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