一种动态自适应估算电池SOC的方法技术

本发明专利技术公开了一种动态自适应估算电池SOC的方法，涉及汽车BMS技术领域，本发明专利技术建立电池的状态观测器，通过误差反馈进行状态观测器的自适应修正，实时对状态观测器的增益矩阵进行迭代优化，引入基于误差的动态自适应估算方法，在不断的迭代更新过程中，使得增益矩阵的选择过程和寻优过程都随电池的变化不断进行自动调整，提高电池状态的估计速度和估计精度，同时具有更强的收敛性，且具有较高鲁棒性和稳定性。本发明专利技术随着电池的变化自适应调节增益矩阵，达到最优的观测效果，解决电池老化后模型参数不匹配，SOC估算无法实现高精度的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种动态自适应估算电池SOC的方法


[0001]本专利技术涉及汽车BMS
，尤其是一种动态自适应估算电池SOC的方法。

技术介绍

[0002]SOC是指电池的荷电状态，用来反映电池的剩余容量，其数值上定义为剩余容量占电池容量的比值，常用百分数表示；其取值范围为[0,1]，当SOC=0时表示电池完全放电，当SOC=1时表示电池完全充满。电池SOC不能直接测量，只能通过电池端电压、充放电电流及内阻等参数来估算其大小。
[0003]锂电池作为清洁高效的能源，在生产生活中广泛应用，锂电池的SOC估算受到开路电压、瞬时电流、充放电倍率、环境温度、电池温度、停放时间、自放电率、库伦效率、电阻特性、SOC初值、DOD等外在特性的非线性影响，而且这些外在特性之间彼此影响，且彼此也受锂电池的不同材料、不同工艺等因素的影响，电池模型存在不确定性的问题，导致SOC估算精度不高且难以稳定，可靠性和鲁棒性较差。

技术实现思路

[0004]为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种动态自适应估算电池SOC的方法，建立电池的状态观测器，针本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态自适应估算电池SOC的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立电池的等效电路模型；S2，获取等效电路模型的模型参数；S2，将等效电路模型转换成状态方程，根据模型参数得到电池的实际状态值x；S4，建立电池的状态观测器，状态观测器用于输出电池的估计状态值px，并将实际状态值x与估计状态值px之间的误差e反馈给状态观测器，用于对状态观测器进行校正；校正的具体方式为：对状态观测器的增益矩阵L进行配置，使得误差e最小化，此时配置得到的增益矩阵L即为初始的最优增益矩阵L(0)，基于最优增益矩阵L(0)，状态观测器输出的估计状态值px与实际状态值x之间的误差为e(0)；S5，定义尺度因子λ，误差e与尺度因子λ成正比，即误差e越大，尺度因子λ越大，0≤λ≤1；S6，随着电池的使用变化，不断对状态观测器的增益矩阵L进行迭代优化；其中，第t次迭代的方式为：以最优增益矩阵L(0)为迭代中心，并用尺度因子λ进行约束，得到第t次迭代的增益矩阵L(t)：L(t)=L(0)+λ[L(t
‑
1)
‑
L(0)]；其中，L(t)为第t次迭代的增益矩阵；L(t
‑
1)为上一次即第t
‑
1次迭代的增益矩阵；将第t次迭代的增益矩阵L(t)代入状态观测器中，计算第t次迭代后的状态观测器输出的估计状态值px与实际状态值x之间的误差e(t)；若误差e(t)比基于迭代中心即最优增益矩阵L(0)计算得到的误差e(0)小，即e(t)<e(0)，则将最优增益矩阵L(0)更新为第t次迭代的增益矩阵L(t)，得到更新后的最优增益矩阵L(0)，然后以更新后的最优增益矩阵L(0)为迭代中心，按照步骤S6的方式，继续进行下一次迭代；否则，不对最优增益矩阵L(0)进行更新，继续以未更新的最优增益矩阵L(0)为迭代中心，按照步骤S6的方式，进行下一次迭代；S7，利用步骤S6的迭代过程中实时得到的最优增益矩阵L(0)，代入状态观测器中，实时得到电池的估计状态值px。2.根据权利要求1所述的一种动态自适应估算电池SOC的方法，其特征在于，步骤S1中，电池的等效电路模型，如下式所示：；式中，U(t)表示电池在t时刻的端电压值；Uocv(SOC)为电池的SOC值所对应的开路电压值；R0表示等效电路的内阻；i(t)表示电池在t时刻的电流值；T表示周期，即公式运算的时间周期；Rk表示第k阶RC网络的电阻值；τk表示第k阶RC网络的时间系数；k为RC网络的阶数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，王云，姜明军，沈永柏，孙艳，江梓贤，刘欢，
申请(专利权)人：力高山东新能源技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：