一种锂离子电池健康状态的估计方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及电池参数研究技术领域，公开了一种锂离子电池健康状态的估计方法及装置，在该方法中，根据卡尔曼滤波算法迭代公式，首先确定系统状态初值，然后建立先验状态的线性方程，并确定误差协方差，进一步获取锂离子电池当前循环后的欧姆电阻，确定卡尔曼增益，并构建系统状态更新公式，确定锂离子电池当前循环后的电池健康状态估计值，并更新误差协方差，最后基于系统状态更新公式对锂离子电池下一次循环后的电池健康状态进行估计。本申请基于卡尔曼滤波算法，对测量的欧姆电阻进行降噪滤波，消除测量过程中的随机干扰，有效提高估计精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池健康状态的估计方法及装置


[0001]本申请涉及电池参数研究
，尤其涉及一种锂离子电池健康状态的估计方法及装置。

技术介绍

[0002]锂离子电池在循环使用过程中伴随着内部电解质的溶解、活性材料的消耗、电池内部副反应等因素，导致电池性能不断衰退，大大降低电池供电系统的可靠性。锂离子电池健康状态的准确估计对电池系统均衡控制和诊断维护有着重要作用。
[0003]目前电池管理系统(Battery Management System，BMS)充放电保护、均衡管理、荷电状态(State of Charge，SOC)估计等功能逐渐完善，而对电池健康状态(State Of Health，SOH)估计起步较晚，研究相对滞后，因此亟需一种可以准确估计锂离子电池健康状态的方法。

技术实现思路

[0004]本申请公开了一种锂离子电池健康状态的估计方法及装置，用于解决现有技术中，缺少可以准确估计锂离子电池健康状态方法的技术问题。
[0005]本申请第一方面公开了一种锂离子电池健康状态的估计方法，包括：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池健康状态的估计方法，其特征在于，包括：根据卡尔曼滤波算法迭代公式，确定系统状态初值，并将锂离子电池健康状态确定为状态变量；获取锂离子电池上一次循环后的电池健康状态估计值，并通过建立先验状态的线性方程，确定锂离子电池当前循环后的电池健康状态先验估计值；根据所述锂离子电池当前循环后的电池健康状态先验估计值，确定误差协方差；获取锂离子电池当前循环后的欧姆电阻，并根据所述锂离子电池当前循环后的欧姆电阻和所述误差协方差，确定卡尔曼增益；根据所述锂离子电池当前循环后的电池健康状态先验估计值、所述卡尔曼增益、预设的锂离子电池寿命终结时电池内阻、预设的锂离子电池出厂时内阻和所述锂离子电池当前循环后的欧姆电阻，构建系统状态更新公式；根据所述系统状态更新公式，确定锂离子电池当前循环后的电池健康状态估计值，并更新误差协方差；根据所述锂离子电池当前循环后的电池健康状态估计值和更新后的误差协方差，利用所述系统状态更新公式，对锂离子电池下一次循环后的电池健康状态进行估计。2.根据权利要求1所述的锂离子电池健康状态的估计方法，其特征在于，所述根据所述锂离子电池当前循环后的电池健康状态先验估计值、所述卡尔曼增益、预设的锂离子电池寿命终结时电池内阻、预设的锂离子电池出厂时内阻和所述锂离子电池当前循环后的欧姆电阻，构建系统状态更新公式，包括：通过如下公式构建所述系统状态更新公式：其中，表示锂离子电池当前循环后的电池健康状态估计值，表示锂离子电池当前循环后的电池健康状态先验估计值，K
k
表示卡尔曼增益，R
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表示锂离子电池寿命终结时电池内阻，R
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表示锂离子电池出厂时内阻，R
k
表示锂离子电池当前循环后的欧姆电阻。3.根据权利要求1所述的锂离子电池健康状态的估计方法，其特征在于，所述系统状态初值包括初始健康状态、初始误差协方差和噪声方差，其中噪声方差包括系统状态噪声方差和量测噪声方差。4.根据权利要求3所述的锂离子电池健康状态的估计方法，其特征在于，所述根据所述锂离子电池当前循环后的欧姆电阻和所述误差协方差，确定卡尔曼增益，包括：根据所述锂离子电池当前循环后的欧姆电阻、所述锂离子电池寿命终结时电池内阻和所述锂离子电池出厂时内阻，确定观测值；根据所述观测值、所述误差协方差和所述噪声方差，确定卡尔曼增益。5.根据权利要求1所述的锂离子电池健康状态的估计方法，其特征在于，所述锂离子电池当前循环后的欧姆电阻通过EIS阻抗测试设备获取。6.一种锂离子电池健康状态的估计装置，其特征在于，所述锂离子电池健康状态的估计...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹康涌，陶风波，梁伟，黄浩声，朱孟周，林元棣，李虎成，黄哲忱，刘翌，许栋栋，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：