一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，涉及电池状态管理领域，包括以下步骤：步骤1、进行不同温度下的恒流脉冲实验，标定电池初始的特性参数，所述特性参数包括：开路电压

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法


[0001]本专利技术涉及电池状态管理领域，尤其涉及一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法。

技术介绍

[0002]电池的荷电状态(State of Charge，SOC)是锂离子电池状态管理中的一项关键参数。对电池的SOC进行准确的估计能够保障电池的使用效率和提升使用安全性，具有重要的意义。
[0003]马艳等人在中国专利技术专利申请“一种基于粒子群优化粒子滤波算法的SOC估算方法”(申请号为：CN202110902979.1)中提供了一种基于粒子群优化粒子滤波算法的SOC估算方法所述方法包括以下步骤：S1、在指定工况下对电池进行充放电实验，并通过分析处理实验数据构建电池等效电路模型；S2、根据辨识所得的等效电路模型，构建用于电池SOC估算的状态方程和测量方程；S3、利用粒子群优化粒子滤波估算电池SOC的变化；S4、利用粒子群算法优化粒子滤波中的粒子所处位置；S5、再次通过S3估算下一时刻电池SOC，直至估算过程结束。
[0004]孙正等人在中国专利技术专利申请“一种用于矿用锂电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、进行不同温度下的恒流脉冲实验，标定电池初始的特性参数，所述特性参数包括：开路电压
‑
荷电状态特征曲线拟合参数、欧姆内阻、浓差极化内阻、浓差极化电容、电化学极化内阻、电化学极化电容；步骤2、将所述电池投入实际运行，更新所述电池的荷电状态并记录所述电池在运行中的状态数据；步骤3、在记录的所述状态数据达到预先设定的阈值后，开始新一轮参数自校正，包括更新所述电池的所述特性参数和电池容量参数，并将更新后的所述特性参数和所述电池容量参数用于更新所述电池的所述荷电状态。2.如权利要求1所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述步骤1包括以下子步骤：步骤1.1、根据所述电池的运行工作的温度范围及预先设定的温度步长，确定所述不同温度；在所述不同温度下对所述电池依次进行若干次所述恒流脉冲实验，并记录所述电池在不同荷电状态处的电流数据和电压数据；步骤1.2、根据所述恒流脉冲实验的静置段的末尾电压及所述恒流脉冲实验的所放电量与测试所放总电量之比，确定不同温度下的若干开路电压
‑
荷电状态数据点，并记为(OCV1，SOC1)，(OCV2，SOC2)，...，(OCV
n
，SOC
n
)；步骤1.3、采用分段三次样条插值拟合所述各个开路电压
‑
荷电状态数据点，得到拟合曲线，获得所述开路电压
‑
荷电状态特征曲线拟合参数[K
11
，K
12
，K
13
，K
14
，K
21
，...，K
(n
‑
1)4
]，其中，K
11
，K
12
，K
13
，K
14
对应(OCV1，SOC1)和(OCV2，SOC2)之间连线的拟合参数；K
21
，K
22
，K
23
，K
24
对应(OCV2，SOC2)和(OCV3，SOC3)之间连线的拟合参数；...；K
(n
‑
1)1
，K
(n
‑
1)2
，K
(n
‑
1)3
，K
(n
‑
1)4
对应(OCV
(n
‑
1)
，SOC
(n
‑
1)
)和(OCV
n
，SOC
n
)之间连线的拟合参数；步骤1.4、利用电流脉冲瞬间的电流、电压数据标定所述电池的所述欧姆内阻R
dc
；利用电流脉冲过程中及过程后的两段零输入和零状态响应过程，利用双指数拟合方式标定所述电池的所述电化学极化内阻、所述电化学极化电容、所述浓差极化内阻和所述浓差极化电容，并依次记为R
ep
、C
ep
、R
cp
和C
cp
。3.如权利要求2所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，在所述步骤2中，包括以下步骤：步骤2.1、初始化荷电状态估算粒子滤波器，包括在所述电池投入所述实际运行之前对应的初始荷电状态值附近，根据所述电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v1，设定收敛阈值ε1，并按高斯分布采样生成N1个第一随机粒子，所述N1个所述第一随机粒子位于0～1之间；步骤2.2、设置所述第一随机粒子的迭代次数；步骤2.3、根据所述观测噪声方差v1计算所述第一随机粒子的第一权值；步骤2.4、将所述第一权值进行归一化处理；步骤2.5、判断所述第一随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；步骤2.6、根据所述电池的所述状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻所述荷电状态以及所述特性参数，更新所述电池的所述状态数据，并重复所述步骤2.2～2.6，直至所述
荷电状态估算粒子滤波器收敛到预先设定的所述收敛阈值ε1内，得到所述电池的所述荷电状态。4.如权利要求3所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄蕾，李睿，郑建，彭程，陈晓琳，孙春胜，李旸熙，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：