锂电池的剩余荷电状态确定方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种锂电池的剩余荷电状态确定方法、装置及电子设备。涉及锂电池领域，该方法包括：获取锂电池的等效电路模型；对所述等效电路模型进行参数辨识，得到参数辨识结果；确定所述锂电池对应的目标过程噪声协方差矩阵和目标测量噪声协方差矩阵；基于所述参数辨识结果，所述目标过程噪声协方差矩阵以及所述目标测量噪声协方差矩阵，采用卡尔曼滤波算法，得到所述锂电池的剩余荷电状态。本发明专利技术解决了相关技术中的锂电池的剩余荷电状态确定方法存在的预测误差大，模型训练需要的数据量大的技术问题。大的技术问题。大的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
锂电池的剩余荷电状态确定方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及锂电池领域，具体而言，涉及一种锂电池的剩余荷电状态确定方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]目前，新能源汽车将逐渐取代传统燃油车，已成为当今世界的重点发展方向。锂电池准确可靠的状态估计是电动汽车安全运行的基础，其核心是荷电状态(State of Charge，SOC)，其直接反映了电池的剩余电量。目前相关技术中应用最多的电池SOC测量方法是安时积分法，它计算简单，但受到初始SOC误差的影响较大，且会随着时间增长出现较大的累积误差。另外还有开路电压法和神经网络法。然而，开路电压需要长时间静置，在实际中很难实现；基于神经网络进行锂电池剩余荷电状态评估的方法则需要大量的数据进行训练估算。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种锂电池的剩余荷电状态确定方法、装置及电子设备，以至少解决相关技术中的锂电池的剩余荷电状态确定方法存在的预测误差大，模型训练需要的数据量大的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种锂电池的剩余荷电状态确定方法，包括：获取锂电池的等效电路模型；对所述等效电路模型进行参数辨识，得到参数辨识结果，其中，所述参数辨识结果中至少包括：所述锂电池对应的电池参数与剩余荷电状态之间的关系数据；确定所述锂电池对应的目标过程噪声协方差矩阵和目标测量噪声协方差矩阵，其中，所述目标过程噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的过程噪声的统计特性，所述目标测量噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的测量噪声的统计特性；基于所述参数辨识结果，所述目标过程噪声协方差矩阵以及所述目标测量噪声协方差矩阵，采用卡尔曼滤波算法，得到所述锂电池的剩余荷电状态。
[0006]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种锂电池的剩余荷电状态确定装置，包括：第一确定模块，用于获取锂电池的等效电路模型；参数辨识模块，用于对所述等效电路模型进行参数辨识，得到参数辨识结果，其中，所述参数辨识结果中至少包括：所述锂电池对应的电池参数与剩余荷电状态之间的关系数据；第二确定模块，用于确定所述锂电池对应的目标过程噪声协方差矩阵和目标测量噪声协方差矩阵，其中，所述目标过程噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的过程噪声的统计特性，所述目标测量噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的测量噪声的统计特性；获取模块，用于基于所述参数辨识结果，所述目标过程噪声协方差矩阵以及所述目标测量噪声协方差矩阵，采用卡尔曼滤波算法，得到所述锂电池的剩余荷电状态。
[0007]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器
和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现任意一项所述的锂电池的剩余荷电状态确定方法。
[0008]在本专利技术实施例中，通过获取锂电池的等效电路模型；对所述等效电路模型进行参数辨识，得到参数辨识结果，其中，所述参数辨识结果中至少包括：所述锂电池对应的电池参数与剩余荷电状态之间的关系数据；确定所述锂电池对应的目标过程噪声协方差矩阵和目标测量噪声协方差矩阵，其中，所述目标过程噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的过程噪声的统计特性，所述目标测量噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的测量噪声的统计特性；基于所述参数辨识结果，所述目标过程噪声协方差矩阵以及所述目标测量噪声协方差矩阵，采用卡尔曼滤波算法，得到所述锂电池的剩余荷电状态，达到了通过卡尔曼滤波算法准确进行锂电池剩余荷电状态的评估的目的，从而实现了提升锂电池剩余荷电状态评估准确性的技术效果，进而解决了相关技术中的锂电池的剩余荷电状态确定方法存在的预测误差大，模型训练需要的数据量大的技术问题。
附图说明
[0009]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0010]图1是根据本专利技术实施例的一种锂电池的剩余荷电状态确定方法的示意图；
[0011]图2是根据本专利技术实施例的一种可选的锂电池等效电路图；
[0012]图3是根据本专利技术实施例的一种可选的锂电池的剩余荷电状态确定方法的示意图；
[0013]图4是根据本专利技术实施例的一种锂电池的剩余荷电状态确定装置的示意图。
具体实施方式
[0014]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0015]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0016]根据本专利技术实施例，提供了一种锂电池的剩余荷电状态确定的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺
序执行所示出或描述的步骤。
[0017]图1是根据本专利技术实施例的锂电池的剩余荷电状态确定方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0018]步骤S102，获取锂电池的等效电路模型。
[0019]可选的，上述等效电路模型为锂电池二阶等效模型。图2是根据本专利技术实施例的一种可选的锂电池等效电路示意图。如图2所示，基于该锂电池等效电路可以得到如下形式的锂电池二阶等效电路：
[0020][0021]其中，I为锂电池工作电流，U1为t时刻的R1C1环端电压，R1为电化学极化电阻，C1为浓度差极化电容，U2为t时刻的R2C2环端电压，R2为电化学极化电阻，C2为浓度差极化电容，U
out
U
out
为端电压，U
ocv
为开路电压，R0为欧姆电阻。
[0022]锂电池SOC表达式(即剩余荷电状态方程)可以表示为：
[0023][0024]对公式(1)进行离散化并联合公式(2)，得到锂电池对应的状态方程如下：
[0025][0026]步骤S104，对等效电路模型进行参数辨识，得到参数辨识结果，其中，参数辨识结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂电池的剩余荷电状态确定方法，其特征在于，包括：获取锂电池的等效电路模型；对所述等效电路模型进行参数辨识，得到参数辨识结果，其中，所述参数辨识结果中至少包括：所述锂电池对应的电池参数与剩余荷电状态之间的关系数据；确定所述锂电池对应的目标过程噪声协方差矩阵和目标测量噪声协方差矩阵，其中，所述目标过程噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的过程噪声的统计特性，所述目标测量噪声协方差矩阵用于指示所述锂电池对应的测量噪声的统计特性；基于所述参数辨识结果，所述目标过程噪声协方差矩阵以及所述目标测量噪声协方差矩阵，采用卡尔曼滤波算法，得到所述锂电池的剩余荷电状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述锂电池对应的目标过程噪声协方差矩阵和目标测量噪声协方差矩阵，包括：获取初始过程噪声协方差矩阵和初始测量噪声协方差矩阵；确定所述锂电池的实测电压值，以及所述等效电路模型对应的等效电压值；以所述实测电压值与所述等效电压值之间的绝对差值作为目标函数值，采用萤火虫算法，对所述初始过程噪声协方差矩阵和所述初始测量噪声协方差矩阵进行迭代寻优，得到所述目标过程噪声协方差矩阵和所述目标测量噪声协方差矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述实测电压值与所述等效电压值之间的绝对差值作为目标函数值，采用萤火虫算法，对所述初始过程噪声协方差矩阵和所述初始测量噪声协方差矩阵进行迭代寻优，得到所述目标过程噪声协方差矩阵和所述目标测量噪声协方差矩阵，包括：基于所述初始过程噪声协方差矩阵和所述初始测量噪声协方差矩阵，确定初始化种群，其中，所述初始化种群中包括多个萤火虫；以所述实测电压值与所述等效电压值之间的绝对差值作为目标函数值，以所述初始过程噪声协方差矩阵和所述初始测量噪声作为初始值，对所述多个萤火虫分别执行以下位置更新操作，直至满足预设第一终止条件：确定目标萤火虫对应的邻居集合，其中，所述目标萤火虫为所述多个萤火虫中的任意一个萤火虫；在所述邻居集合不为空的情况下，确定所述邻居集合中包括的萤火虫分别对应的移动概率，其中，所述移动概率用于指示所述目标萤火虫向所述邻居集合中包括的萤火虫移动的概率；确定所述目标萤火虫的第一移动方向和移动步长；基于所述邻居集合中包括的萤火虫分别对应的所述移动概率，所述第一移动方向和所述移动步长，对所述目标萤火虫进行位置更新。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述邻居集合中包括的萤火虫分别对应的移动概率，包括：确定所述邻居集合中包括的萤火虫分别在当前位置的荧光素值，以及所述目标萤火虫在所述当前位置的荧光素值；基于所述邻居集合中包括的萤火虫分别在所述当前位置的荧光素值，以及所述目标萤火虫在所述当前位置的荧光素值，确定所述邻居集合中包括的萤火虫分别对应的所述移动
概率。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述邻居集合为空的情况下，确定所述目标萤火虫的随机移动次数M，其中，M为大于或等于2的整数；对所述目标萤火虫进行M次随机移动，确定所述M次随机移动分别对应的适应度值；确定所述目标萤火虫在目标位置的第一适应度值，其中，所述目标位置为所述目标萤火虫执行所述M次随机移动之前的位置；在所述M次随机移动分别对应的适应度值中，存在大于所述第一适应度值的第二适应度值的情况下，基于所述第二适应度值对...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪星，
申请(专利权)人：合肥国轩高科动力能源有限公司，
类型：发明
国别省市：