一种串联型电池系统的功率状态预测方法技术方案

本发明专利技术公布了一种串联型电池系统的功率状态预测方法，所述方法如下：根据电池单体模型参数及串联电路特性建立串联型电池系统模型，进而得到电池系统空间状态方程，再结合检测的电池系统电压U和电流I，经电池系统SOC估计模块，得到电池系统SOC，以I、U、SOC作为输入，结合电池系统模型，利用功率状态基值预测模块，产生电池系统功率状态基值SOP

【技术实现步骤摘要】
一种串联型电池系统的功率状态预测方法


[0001]本专利技术属于智能电网中大容量电池储能系统控制与管理
，涉及一种串联型电池系统的功率状态预测方法。

技术介绍

[0002]进入21世纪以来，随着传统燃油汽车的长足发展，环境污染也日益严重，电动汽车应运而生，成为汽车工业未来发展的趋势之一。动力电池作为电动汽车的主要动力来源，准确获得其当前功率状态(State of Power，SOP)，即当前电动汽车一段时间内能提供的峰值功率，对提高动力电池寿命、降低成本、安全运行等至关重要。然而，影响电池SOP准确获取的因素很多，且电池的SOP不能难以直接被测量出来。同时，由于受使用环境、驾驶方式不同等因素影响，在电动汽车中电池系统存在电池单体的不一致性，导致串联型电池系统的SOP更加难以准确获得。
[0003]目前国内外关于SOP的预测方法研究多集中在电池单体，有关串联型电池系统SOP预测方法的文献并不多，专利(CN201911425010.9)公开了一种电池系统的功率状态方法，根据电池系统的内阻和当前功率确定出的电池健康状态指数，作为修正指数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种串联型电池系统的功率状态预测方法，所述的串联型电池系统是由n个电池单体串联而成，其中n为大于1的自然数，所述方法包括以下步骤：步骤1：根据电池单体模型参数结合串联电路中电流处处相等、总电压等各阻抗电压之和的电路特性，建立一个含2个RC并联电路的二阶电池系统等效电路模型，其中，电池系统模型参数包括电池系统开路端电压U
b0
、电池系统内阻R
b
、2个RC并联电路中的电阻R
bs
、R
bl
和电容C
bs
、C
bl
；步骤2：电池系统电压检测值U
b
、电池系统检测值I
b
作为输入，结合由电池系统等效电路模型建立的电池系统空间状态方程，经电池系统SOC估计模块，得到电池系统荷电状态SOC
b
；步骤3：以电池系统电压U
b
、电池系统电流I
b
、电池系统SOC
b
作为输入，结合电池系统等效模型，利用功率状态基值预测模块，产生电池系统功率状态基值SOP
b
；步骤4：以电池系统中各电池单体电压U1～U
n
、电池系统电压U
b
作为输入，经电压控制器后得到各电池单体的电压偏差值ΔU1～ΔU
n
，其中，电压控制器的设计为i为大于等于1、小于等于n的自然数；步骤5：以各电池单体的电压偏差值ΔU1～ΔU
n
作为输入向量，利用基于BP神经网络的SOP校正器，得到电池系统功率状态补偿值ΔSOP
b
，即BP神经网络的输出向量，其中，基于BP神经网络的SOP校正器设计如下：(1)分别确定输入层ΔU1～ΔU
n
、中间层和输出层ΔSOP
b
的神经元数量；(2)根据已确定的BP神经网络模型的神经元数量设定训练参数，再对基于BP神经网络的SOP校正器进行网络训练，其中，训练参数包括训练目标、训练次数及学习速度；(3)建立样本采集数据并进行测试，样本数据包括训练数据、验证数据、测试数据，对测试数据进行网络测试、判断ΔSOP
b
是否小于设定阈值，若误差小于设定的阈值，则说明建立的基于BP神经网络的SOP校正器满足设定要求，否则，转到(2)循环；步骤6：最后将电池系统功率状态基值SOP
b
与补偿值ΔSOP
b
叠加，产生串联型电池系统功率状态预测值SOP
r
。2.根据权利要求1所述的一种串联型电池系统的功率状态预测方法，其特征在于，所述的功率状态基值预测模块，采用多约束条件法进行电池系统功率状态基值SOP
b
的预测，具体设计如下：(1)计算开路电压U
b0
约束下的持续峰值电流为式中，分别为电池系统在L采样时间内的最大放电电流、最大充电电流，Δt为单位采...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭思敏，徐璐，吴冬春，王前进，朱家骥，沈翠凤，阚加荣，王建冈，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：