一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法技术

本发明专利技术公开了一种动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的SOC估算方法，该方法针对锂离子电池组SOC值精确估算目标，通过与高阶Thevenin等效模型相结合，实现卡尔曼滤波对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算；利用平方根算法处理均值和协方差的非线性传递问题，避免了计算过程再分解产生的较大误差；针对测量噪声统计特性不明确和滤波发散问题，采用加入噪声自适应协方差匹配的改进方法，同时利用阈值调节因子来动态确定开窗窗口大小，准确反映系统的瞬态特性，实现噪声矩阵实时修正；实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。迭代运算算法的可靠运行。迭代运算算法的可靠运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法


[0001]本专利技术涉及一种动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法，属于新能源测控领域。

技术介绍

[0002]能源安全是关系国家经济社会发展的战略性问题，在新能源蓬勃发展的大趋势下，不断加深的能源危机以及日渐增强的环保意识使新能源行业异军突起；动力锂电池作为新能源汽车能量传递的桥梁，其核心技术为电池等效模型构建和不同状态的精确估计；为避免因过度充电和放电而导致的安全问题，建立可持续监测锂离子电池状态的电池管理系统(Battery Management System，BMS)十分必要；锂电池荷电状态(State of Charge，SOC)是反映其剩余使用时间的重要参数，是为保障锂离子电池组安全稳定运行的关键因素；精确的锂离子电池SOC估算能有效防止电池过充和过放，延长电池使用寿命，并且在BMS中起着至关重要的作用；锂离子电池模型是连接其外部特性和内部状态的桥梁，准确的等效电池模型为电池SOC估计奠定了基础；因此，建立合适的等效模型来分析锂离子电池内部动态工作特性，对于控制、监测锂离子电池性能具有重要的意义。
[0003]针对锂离子电池组的SOC估算，近年来相关科研工作者在该领域做了大量研究；国内外一些高校与科研单位都在致力于对电池管理系统的研究，相关成果发表在Energy、Journal of Cleaner Production、Energy Science&Engineering、Journal of Power Sources、Applied Energy、电源技术、电源学报等国内外期刊；国外麻省理工学院、英国利兹大学、宾州州立大学、美国莱登能源、德国英飞凌科技有限公司等研究机构对锂电池成组应用进行了深入分析，并提出了一系列均衡策略；我国的清华大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学等对电池工作特性进行了实验，分析了电池性能的影响因素，在模型构建、SOC估算方法上进行了进一步研究与改进；如Ge等所述，目前安时积分、开路电压、卡尔曼及其扩展算法、粒子滤波和神经网络等方法，已经逐渐探索性应用于锂电池的SOC估计中；根据建立机理的不同，电池模型可分为简单电化学模型、智能数学模型和等效电路模型等类型；由于不同充放电倍率、温度、和电池自放电等诸多因素对估算结果的影响，在实际应用中对电池实验测试设备的需求也不断提高，锂离子电池性能变化对SOC估算精度产生明显的影响，尚无通用的方法实现SOC值的精确估算；加上成组工作过程中单体间一致性的影响，锂离子电池组仍然缺少有效的SOC估算方法；目前实际应用通常采用基本的安时积分方法实现，但是电池开路电压在平台期内变化相当缓慢，极小的电压测量误差都可能导致SOC估算误差偏大，并且受到外界因素以及噪声的影响使得累积误差明显；针对锂离子电池组的SOC估算研究，上述相关研究提供了思路参考；在此基础上进行复杂工况环境下的SOC估算方法探索，实现对锂离子电池组SOC有效迭代估算；同时，针对锂离子电池成组应用，需要考虑组内各电池单体之间的平衡状态进行SOC估算，进而利用BMS进行有效能量管理；提高SOC估算精度和综合考虑l
ü
波效果和计算量，寻求两者之间的最佳平衡点，不断优化和改进
估算方法，提高SOC估算精度。
[0004]现有锂离子电池组BMS应用中，基于安时积分和开路电压的SOC估算方法，未能准确表征SOC估算中存在的累积误差，并且不能结合当前状态进行参数修正；通过现有SOC估算方法分析，基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法研究，把闭路电压、电流作为实时输入参量，在SOC估算过程中考虑锂离子电池组的工况信息，克服了传统无迹卡尔曼滤波算法线性化过程带来的误差，增强了系统的鲁棒性；针对构建模型精度偏差、状态协方差负定性引发了估计精度不足以及跟踪效果减弱，利用平方根算法确保了半正定性和数字计算稳定性；同时引入噪声自适应协方差匹配的改进方法，消除了时变噪声方差导致估计过程的极强不确定性；针对锂离子电池组的SOC估算问题，结合卡尔曼滤波的迭代计算过程的优势分析，提出动态自适应平方根无迹卡尔曼算法并开展迭代计算方法研究，实现了等效模型的有效构建与SOC的精确估算。

技术实现思路

[0005]专利技术的目的是克服现有锂离子电池组SOC估算方法的不足，提供一种动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂离子电池组SOC估算方法，解决锂离子电池成组应用中SOC值精确估算问题。
[0006]本专利技术为解决上述提出问题，主要通过以下技术方案实现：
[0007]一种动态平方根无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算方法，提出了动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法，通过与高阶Thevenin等效模型相结合，实现卡尔曼滤波对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算。针对估算过程中存在的数值不稳定性和滤波发散问题，采用加入噪声自适应协方差匹配的改进方法，同时利用阈值调节因子来动态确定开窗窗口大小，实现噪声矩阵实时修正。
[0008]进一步地，通过把协方差矩阵以平方根形式进行迭代计算，避免计算过程的再分解；将噪声协方差矩阵进行自动循环更新和传递，实现了对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算，克服外部可测参数信号检测的局限误差以及离散化数字采样与迭代计算噪声存在的累计误差。
[0009]进一步地，针对测量噪声统计特性不明确的情况，通过自定义自适应窗函数窗口大小，准确反映系统的瞬态特性，防止出现因测量噪声统计特性不明确引起的滤波发散。
[0010]进一步地，在锂离子电池成组工作基础上充分考虑平方根无迹卡尔曼滤波的时变噪声校正方法，基于高阶Thevenin等效模型电路，改进以平方根无迹卡尔曼滤波为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
[0011]进一步地，所述估算方法具体包括如下步骤：
[0012]1)：给定状态初始量，假设为状态变量初始值和P0表示估计误差的协方差初始值，协方差P0的cholesky分解因子S0，具体情况如下:
[0013][0014]根据公式(1)中的UT变换构建sigma点集：
[0015][0016]2)：对上式进行迭代计算获得sigma点集，利用状态方程对点集进行非线性化处理；由于不同的α以及k取值差异，可能造成协方差权值ω
0c
的负定性，为了克服ω
0c
对矩阵的影响，确保半正定性，计算k时刻系统状态量和误差协方差平方根进行一步预测如式(3)
[0017][0018]3)：算法的测量更新阶段，对Sigma点进行重采样：
[0019][0020]4)：将上式sigma点的重采样与系统观测方程相结合，计算获得k时刻观测系统的一步预
[0021]测值以及观测向量如式(5)所示：
[0022][0023]5)：根据式(5)获得的系统状态量的一步预测值，计算k时刻观测变量和误差协方差阵平方根一步预测值；基于k时刻的数据进行后验估本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算方法，其特征在于，提出了动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法，通过与高阶Thevenin等效模型相结合，实现卡尔曼滤波对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算；针对估算过程中存在的数值不稳定性和滤波发散问题，采用加入噪声自适应协方差匹配的改进方法，同时利用阈值调节因子来动态确定开窗窗口大小，实现噪声矩阵实时修正。2.根据权利要求1所述的一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的SOC估算方法，其特征在于，通过把协方差矩阵以平方根形式进行迭代计算，避免计算过程的再分解；将噪声协方差矩阵进行自动循环更新和传递，实现了对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算，克服外部可测参数信号检测的局限误差以及离散化数字采样与迭代计算噪声存在的累计误差。3.根据权利要求1所述的一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波SOC估算方法，其特征在于，针对测量噪声统计特性不明确的情况，通过自定义自适应窗函数窗口大小，准确反映系统的瞬态特性，防止出现因测量噪声统计特性不明确引起的滤波发散。4.根据权利要求1所述的一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波SOC估算方法，其特征在于，在锂离子电池成组工作基础上充分考虑平方根无迹卡尔曼滤波的时变噪声校正方法，基于高阶Thevenin等效模型电路，改进以平方根无迹卡尔曼滤波为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。5.根据权利要求1所述的一种基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波SOC估算方法，其特征在于，所述估算方法具体包括如下步骤：1)：给定状态初始量，假设为状态变量初始值和P0表示估计误差的协方差初始值，协方差P0的cholesky分解因子S0，具体情况如下:根据公式(1)中的UT变换构建sigma点集：2)：对上式进行迭代计算获得sigma点集，利用状态方程对点集进行非线性化处理；由于不同的α以及k取值差异，可能造成协方差权值ω
0c
的负定性，为了克服ω
0c
对矩阵的影响，确保半正定性，计算k时刻系统状态量和误差协方差平方根进行一步预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓丹，刘胜永，黄俊华，罗文广，吴明慧，孔德昊，陆云祺，李柏青，王国盛，陈俊霖，王笠力，官柳龙，
申请(专利权)人：柳州特来电新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：