一种基于PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法技术

一种基于PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法，属于锂电池SOC估算技术领域，针对现有锂电池SOC估算方法误差大、精度低、收敛速度慢以及鲁棒性差的问题，该方法步骤1，构建锂电池等效电路模型；步骤2，构建状态空间方程组：基于步骤1所构建锂电池等效电路模型，利用基尔霍夫定律，可以得到系统方程和观测方程；选取状态变量，结合锂电池SOC计算公式，将系统方程和观测方程进行离散化，得到一阶戴维南模型的状态空间方程组；步骤3，辨识等效电路模型的参数：利用基于遗忘因子的递推最小二乘法对步骤1中一阶戴维南电路进行在线参数辨识，得到一阶戴维南电路的电路参数，从而对模型进行进一步的验证和修正；步骤4，实现SOC估算；步骤5，分析SOC估算精度。析SOC估算精度。析SOC估算精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法


[0001]本专利技术涉及一种基于PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法，属于锂电池SOC估算


技术介绍

[0002]锂离子电池作为新能源储能系统之一，具有循环寿命长、能量密度高、无污染等优点，是推崇绿色经济，执行“双碳”目标的重要助力。荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统中最重要的状态之一，是锂离子电池剩余电量的直接表征。准确估计锂电池SOC是延长电动汽车锂离子电池寿命、保障储能系统充放电安全以及提升不间断电源供电可靠性等的重要措施。
[0003]现有的锂电池SOC估算方法主要是基于等效电路模型的卡尔曼滤波以及衍生方法，例如，卡尔曼滤波算法(Kalman Filter,KF)、扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)和双扩展卡尔曼滤波算法(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)等，KF算法仅限于线性系统，而锂电池具有很强的非线性特性，无法直接采用卡尔曼滤波算法测量；EKF算法是利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法，其特征是，该方法包括如下步骤：步骤1，构建锂电池等效电路模型：整个模型由一个理想电压源、欧姆内阻、极化内阻和极化电容组成的一阶戴维南电路，极化内阻与极化电容并联构成一阶RC电路，再与欧姆电阻和开路电压串联组成电池一阶戴维南等效电路模型，其中理想电压源描述电池的开路电压，一阶RC电路描述电池反应中的极化现象，显示电池内部的阻性和容性的特性，模拟电池在充放电过程中的内部复杂反应；步骤2，构建状态空间方程组：基于步骤1所述的一阶戴维南电路中的各个元件，利用基尔霍夫定律，可以得到系统方程和观测方程；选取状态变量，结合锂电池SOC计算公式，将系统方程和观测方程进行离散化，得到一阶戴维南模型的状态空间方程组；步骤3，辨识等效电路模型的参数：利用基于遗忘因子的递推最小二乘法对步骤1中所述的一阶戴维南电路进行在线参数辨识，得到所述的一阶戴维南电路的电路参数，从而对模型进行进一步的验证和修正；步骤4，实现SOC估算：通过基于PID控制与DEKF算法不断更新离散化后的状态空间方程组，实现SOC估算；步骤5，分析SOC估算精度：引入RMSE与MAE作为数值角度分析PID
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DEKF算法与EKF算法两者估算锂离子电池SOC精度的对比差值。2.根据权利要求1所述的一种PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法，其特征在于：所述步骤1中，欧姆内阻由电池电解质、正极铝箔和负极铝箔组成，描述锂离子电池放电过程中电压的突变特性，极化内阻和极化电容描述锂离子电池充放电过程中电压的渐变特性。3.根据权利要求1所述的一种PID控制与DEKF的锂电池SOC估算方法，其特征在于：所述步骤2中，系统方程和测量方程主要利用电池开路电压、欧姆内阻两端电压、极化内阻和极化电容描述电池端电压和充放电电流，如下式：其中，U
L
表示电池端电压；U
oc
表示开路电压；U0表示欧姆内阻两端电压；U
P
表示极化内阻和极化电容两端电压；I0表示充放电电流；C
P
表示极化电容；R
P
表示极化内阻；dU
P
表示U
P
的微分；dt表示充放电时间的微分；锂电池SOC计算公式如下：锂电池SOC计算公式如下：其中，SOC表示电池剩余电量；SOC(t0)表示初始时刻电池荷电状态；Q(I0...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐雁峰，王秀卓，郝子强，陈婷婷，韩登，詹伟达，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：