梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法及系统技术方案

本发明专利技术属于梯次利用电池安全控制技术领域，提供了一种梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法及系统，本发明专利技术首先建立了梯次利用锂电池的三阶RC等效电路模型；然后基于所述三阶RC等效电路模型，建立了状态方程和观测方程；最后基于所述状态方程和所述观测方程，以及自适应扩展卡尔曼滤波算法，实现了对梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算的目的，避免了仅用SOC难以准确表征梯次利用锂电池状态的问题，为提高梯次利用电池控制的安全性和可靠性提供了依据。安全性和可靠性提供了依据。安全性和可靠性提供了依据。

【技术实现步骤摘要】
梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法及系统


[0001]本专利技术属于梯次利用电池安全控制
，尤其涉及一种梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法及系统。

技术介绍

[0002]由于能源危机和环境污染，新能源受到越来越多的关注。锂离子电池因其高能量、高功率密度和环保等优点被广泛应用于电动汽车和储能系统中。随着锂离子电池的广泛应用，梯次利用已成为解决电池退役问题的关键方法。梯次利用锂电池是指容量小于80％的动力锂电池，梯次利用电池仍有很高的放电能力，可用于备用电源和其他场合。
[0003]专利技术人发现，能量状态(State Of Energy，SOE)和荷电状态(State Of Charge，SOC)是梯次利用锂电池的重要参数，是保证梯次利用锂电池安全、可靠和高效运行的重要参数；传统技术中，采用单一的SOC估算方法来表征梯次利用锂电池状态，为梯次利用电池安全控制提供依据；然而，由于梯次利用锂电池性能下降，锂电池工作电压一致性差，仅用SOC难以准确表征梯次利用锂电池状态，从而影响了梯次利用电池控制的安全性和可靠性。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法及系统，本专利技术引入了对SOE的估计，并利用SOC和SOE的组合参数来表征梯次利用锂电池的状态，为梯次利用电池安全控制提供可靠依据。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法，包括：
[0007]建立梯次利用锂电池的三阶RC等效电路模型；
[0008]基于所述三阶RC等效电路模型，建立状态方程和观测方程；
[0009]基于所述状态方程和所述观测方程，以及自适应扩展卡尔曼滤波算法，对梯次利用锂电池能量状态和荷电状态进行联合估算。
[0010]进一步的，所述三阶RC等效电路模型的电阻包括欧姆内阻、欧姆极化内阻、为电化学极化内阻和浓度差极化内阻；电容包括欧姆极化电容、为电化学极化电容和为浓度差极化电容。
[0011]进一步的，状态方程x
k+1，E
和观测方程y
k+1，E
为：
[0012]x
k+1，E
＝f(x
k，E
，u
k，E
，θ
k，E
)+q
k，E
[0013]y
k+1，E
＝g(x
k，E
，u
k，E
，θ
k，E
)+
k，E
[0014]其中，θ
k，E
＝[R
0，k，E
，E
k，E
，C
k，E
]T
，R
0，k，E
为变量欧姆内阻、E
k，E
为实际能量和C
k，E
为实际容量；x
k，E
为状态变量；u
k，E
是输入变量；y
k，E
是观察变量；q
k，E
和γ
k，E
是零均值高斯白噪声。
[0015]进一步的，θ
k+1，E
＝θ
k，E
+q
θ，k，E
，其中，q
θ，k，E
为输入变量的噪声，即零均值高斯白噪声。
[0016]进一步的，电池能量状态和荷电状态估计过程中，对所述状态方程和观测方程进行迭代更新。
[0017]进一步的，前后两个时刻能量状态的变化等于前一时刻电流、工作电压和采样周期三者的乘积再比上梯次利用锂电池能量后的值。
[0018]进一步的，前后两个时刻荷电状态的变化等于前一时刻电流和采样周期两者的乘积再比上梯次利用锂电池容量后的值。
[0019]第二方面，本专利技术还提供了一种梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算系统，包括：
[0020]等效模型建立模块，被配置为：建立梯次利用锂电池的三阶RC等效电路模型；
[0021]方程建立模块，被配置为：基于所述三阶RC等效电路模型，建立状态方程和观测方程；
[0022]估算模块，被配置为：基于所述状态方程和所述观测方程，以及自适应扩展卡尔曼滤波算法，对梯次利用锂电池能量状态和荷电状态进行联合估算。
[0023]第三方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法的步骤。
[0024]第四方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法的步骤。
[0025]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0026]本专利技术首先建立了梯次利用锂电池的三阶RC等效电路模型；然后基于所述三阶RC等效电路模型，建立了状态方程和观测方程；最后基于所述状态方程和所述观测方程，以及自适应扩展卡尔曼滤波算法，实现了对梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算的目的，避免了仅用SOC难以准确表征梯次利用锂电池状态的问题，为提高梯次利用电池控制的安全性和可靠性提供了依据。
附图说明
[0027]构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。
[0028]图1为本专利技术实施例1的三阶RC等效电路模型；
[0029]图2为本专利技术实施例1的流程图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0031]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0032]实施例1：
[0033]针对
技术介绍
中记载的由于梯次利用锂电池性能下降，锂电池工作电压一致性
差，仅用SOC难以准确表征梯次利用锂电池状态，从而影响了梯次利用电池控制的安全性和可靠性；本实施例提供了一种梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法，首先建立了梯次利用锂电池的三阶RC等效电路模型；然后基于所述三阶RC等效电路模型，建立了状态方程和观测方程；最后基于所述状态方程和所述观测方程，以及自适应扩展卡尔曼滤波算法，实现了对梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算的目的，避免了仅用SOC难以准确表征梯次利用锂电池状态的问题，为提高梯次利用电池控制的安全性和可靠性提供了依据。
[0034]本实施例中，梯次利用锂电池的能量状态(SOE)定义为剩余能量与最大可用能量的比值，前后两个时刻能量状态的变化等于前一时刻电流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法，其特征在于，包括：建立梯次利用锂电池的三阶RC等效电路模型；基于所述三阶RC等效电路模型，建立状态方程和观测方程；基于所述状态方程和所述观测方程，以及自适应扩展卡尔曼滤波算法，对梯次利用锂电池能量状态和荷电状态进行联合估算。2.如权利要求1所述的梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法，其特征在于，所述三阶RC等效电路模型的电阻包括欧姆内阻、欧姆极化内阻、为电化学极化内阻和浓度差极化内阻；电容包括欧姆极化电容、为电化学极化电容和为浓度差极化电容。3.如权利要求1所述的梯次利用锂电池能量状态和荷电状态联合估算方法，其特征在于，状态方程x
k+1，E
和观测方程y
k+1，E
为：x
k+1，E
＝f(x
k，E
，u
k，E
，θ
k，E
)+q
k，E
y
k+1，E
＝g(x
k，E
，u
k，E
，θ
k，E
)+γ
k，E
其中，θ
k，E
＝[R
0，k，E
，E
k，E
，C
k，E
]
T
，R
0，k，E
为变量欧姆内阻、E
k，E
为实际能量和C
k，E
为实际容量；x
k，E
为状态变量；u
k，E
是输入变量；y
k，E
是观察变量；q
k，E
和γ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯恩广，王震，朱静淑，岳肖宇，唐佳瑞，王知学，乔昕，刘广敏，
申请(专利权)人：山东交通学院，
类型：发明
国别省市：