【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电池状态估计，尤其涉及一种基于多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波算法的电池soc估计方法。
技术介绍
1、锂离子电池因其能量密度大，使用寿命长等优点被广泛应用于电动汽车的动力源。为保证汽车运行时的安全性和可靠性，需要利用电池管理系统对动力电池进行实时监控与管理，而准确的电池荷电状态(state of charge,soc)估计是电池管理系统的核心功能之一。soc估计精度受电池模型影响，等效电路模型以电路为基础，可通过不同的电路元件组成电路网络描述电池外特性，且结构简单，计算量较小，是一种常用的锂离子电池模型。常规等效电路模型在恒温工况下具有较好的估计精度，但没有考虑温度变化的影响，模型温度适应性差。在实际使用过程中，散热结构参数对电池模组的散热性能有明显的影响，不同温度下电池的性能差异较大，只使用一个参数固定的模型对不同温度环境下的soc进行估计会影响估计结果的准确性。
2、锂离子电池在不同的环境温度下工作，其内部的活性材料状态差异很大。低温条件下，电解液黏度变大，电荷转移的阻抗增加，电池表现出可用容量降低，放电能...
【技术保护点】
1.一种基于多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估计方法，其特征在于，建立电池开路电压与SOC之间的映射关系；基于电池开路电压和SOC之间的映射关系，对电池开展复合脉冲功率特性测试，以对电路模型中的RC参数进行辨识；基于辨识到的RC参数，并结合基尔霍夫定律和安时法，设置采样间隔为Δt，建立电池的离散状态空间表达式；基于电池的离散模型，采用多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波算法实现SOC估计。
2.根据权利要求1所述的一种基于多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估计方法，其特征在于，考虑温度对开路电压、极化电阻、极化电容以及容量的影响，建立
【技术特征摘要】
1.一种基于多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波算法的电池soc估计方法，其特征在于，建立电池开路电压与soc之间的映射关系；基于电池开路电压和soc之间的映射关系，对电池开展复合脉冲功率特性测试，以对电路模型中的rc参数进行辨识；基于辨识到的rc参数，并结合基尔霍夫定律和安时法，设置采样间隔为δt，建立电池的离散状态空间表达式；基于电池的离散模型，采用多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波算法实现soc估计。
2.根据权利要求1所述的一种基于多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波算法的电池soc估计方法，其特征在于，考虑温度对开路电压、极化电阻、极化电容以及容量的影响，建立温变双极化模型；
3.根据权利要求1所述的一种基于多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波算法的电池soc估计...
【专利技术属性】
技术研发人员：程贤福，肖星亮，李晓静，杨晶，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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