【技术实现步骤摘要】
一种铅酸蓄电池SOC估计方法
本专利技术涉及铅酸电池
特别涉及一种铅酸电池SOC估计方法。
技术介绍
随着大数据、人工智能、云计算等新兴信息技术的不断发展，作为新技术重要载体的数据中心重要性愈显突出。铅酸蓄电池具有低成本、高效率及高可靠性的优点，广泛用于UPS系统。由于UPS系统的装机功率及容量不断扩大，给铅酸蓄电池状态估计带来许多问题。对铅酸蓄电池运行状态，特别是荷电状态的准确估计对电池系统的运营管理至关重要。现阶段实际应用的铅酸蓄电池SOC估计方法有：放电实验法：该方法通过电池放电仪对电池进行放电，在电池达到放电截止电压时停止放电，记录电池放电容量，与电池的实际容量的比值即为电池放电前的SOC。该方法是从SOC定义角度出发，结果准确可靠。对大规模应用的铅酸电池系统，基于试验的方法获取电池的容量或SOC将耗费大量的人力物力及时间成本，带电操作还会带来一定的安全问题，同时离线测量不可能实现电池实时状态监控。开路电压法：该方法通过离线实验获取的开路电压(OCV)和电池荷电状态(SOC)之间的关系...
【技术保护点】
1.一种铅酸蓄电池SOC估计方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：建立电池的一阶戴维南等效电路模型，采用脉冲放电的试验方法获取电池初始性能测试数据，基于电池初始性能测试数据，开展离线参数辨识，采用非线性最小二乘拟合法获取电池的一阶戴维南等效电路模型参数；/n步骤2：以电池SOC、极化电压为状态变量，建立电池的状态空间方程与观测方程；/n步骤3：采用经典扩展卡尔曼滤波算法，通过经典扩展卡尔曼滤波算法的迭代与更新，实现电池SOC的在线估计；/n步骤4：在扩展卡尔曼滤波算法迭代过程中，记录扩展卡尔曼滤波算法运行过程中产生的新息序列，采用新息序列估计新息在当前时刻的协方差，进...
【技术特征摘要】
1.一种铅酸蓄电池SOC估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：建立电池的一阶戴维南等效电路模型，采用脉冲放电的试验方法获取电池初始性能测试数据，基于电池初始性能测试数据，开展离线参数辨识，采用非线性最小二乘拟合法获取电池的一阶戴维南等效电路模型参数；
步骤2：以电池SOC、极化电压为状态变量，建立电池的状态空间方程与观测方程；
步骤3：采用经典扩展卡尔曼滤波算法，通过经典扩展卡尔曼滤波算法的迭代与更新，实现电池SOC的在线估计；
步骤4：在扩展卡尔曼滤波算法迭代过程中，记录扩展卡尔曼滤波算法运行过程中产生的新息序列，采用新息序列估计新息在当前时刻的协方差，进而实现过程噪声和测量噪声的自适应更新。
2.如权利要求1所述的铅酸蓄电池SOC估计方法，其特征在于，步骤1中，电池的一阶戴维南等效电路模型为：
上式中：I为流经电池的电流，充电为正，放电为负，Uo为电池的端电压，Ro为电池的欧姆内阻，Up为电池的极化电压，为电池的极化电压对时间的微分，Cp为电池的极化电容，Uocv为电池的开路电压，Rp为电池的极化内阻；
电池的开路电压Uocv、欧姆内阻Ro、极化内阻Rp、极化电容Cp为一阶戴维南等效电路模型中待辨识的参数。
3.如权利要求2所述的铅酸蓄电池SOC估计方法，其特征在于，将电池的极化电压离散化得到：
其中，k表示当前时刻，k+1表示下一时刻，Up,k为当前时刻的极化电压估计值，Up,k+1为下一时刻的极化电压估计值，Ik为当前时刻的电流，Rp,k为当前时刻的电池极化内阻，Δt为采样时间间隔，τ为电池极化时间常数，为极化内阻和极化电容的乘积。
4.如权利要求3所述的铅酸蓄电池SOC估计方法，其特征在于，步骤2中，以电池SOC和极化电压为状态变量建立电池的状态空间方程，具体为：
其中，Δt为采样时间间隔，SOCk-1为前一时刻的电池SOC估计值，SOCk为当前时刻的电池SOC估计值，Up,k为当前时刻的极化电压估计值，Up,k-1为前一时刻的极化电压估计值，Rp,k-1为前一时刻的电池极化内阻，Cp,k-1为前一时刻的电池极化电容，Qcell为电池当前可用容量；
电池的观测方程为：
Uo＝Uocv-Up+R0I
其中，Uo为电池的端电压，Uocv为电池的开路电压，Up为电池的极化电压，R0为电池的欧姆内阻，I为流经电池的电流，
状态向量为：
状态转移矩阵为：
控制矩阵为：
测量矩阵为：
其中，Xk为当前时刻的状态向量；Δt为采样时间间隔；Qcell为电池...
【专利技术属性】
技术研发人员：康春建，刘强，张章，姜文，刘鑫沛，种力文，张彩萍，盛大双，马林康，何西征，郭桂洋，陈琛，
申请(专利权)人：国家计算机网络与信息安全管理中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
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