【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及动力电池技术，尤其涉及一种动力电池soc估计方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，工程上对于动力电池荷电状态(state of charge，简称soc)的较为广泛的测量方法是电流积分法、开放电路电压法。电流积分法虽然简单实用，不依赖于模型，但存在累计误差并且对初值的依赖性较强，开放电路电压法操作简单，但需要对电池长时间静置后测量，不能动态实时估算；
2、此外，采用卡尔曼滤波法算法(ekf)也可以实现对soc的估计，基于状态估计的soc，通过将电池的充放电过程建模成状态空间方程，利用测量的电流和电压数据，结合卡尔曼滤波算法，实现对电池soc的较为准确的估算，但其严重依赖于模型参数导致在某些特定soc区间情况下误差不可控和线性化变换中忽略了高阶项所引起误差。
3、目前的电池荷电状态的估算方法在工程上的使用普遍单一，在实际使用中动力电池由于工况复杂，校准条件较少，故soc误差较大。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种动力电池soc估计方法、装置、设备及存储介质，以达到提高soc估算值准确性的目的。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种动力电池soc估计方法，包括：
3、获取初始soc值，将所述初始soc值作为安时积分法的初始输入值，根据所述安时积分法确定第一soc估计值；
4、根据动态跟踪法确定第二soc估计值；
5、基于所述第二soc估计值，采用预设规则确定动态跟踪权值；p>
6、根据所述动态跟踪权值确定安时积分权值；
7、根据所述动态跟踪权值和所述第二soc估计值确定动态跟踪估计值，根据所述安时积分权值和所述第一soc估计值确定安时积分估计值；
8、根据所述动态跟踪估计值和所述安时积分估计值确定soc估计值。
9、可选的，若所述动力电池静置超过所述指定时长，则获取所述动力电池的开路电压；
10、基于所述开路电压，通过所述预设规则确定所述初始soc值。
11、可选的，采用预设规则确定动态跟踪权值包括：
12、采用开路电压-soc曲线确定动态跟踪权值。
13、可选的，基于所述第二soc估计值，采用开路电压-soc曲线确定动态跟踪权值包括：
14、确定所述第二soc估计值在所述开路电压-soc曲线中所述线段的斜率，将所述斜率与所述开路电压-soc曲线中线段的最大斜率做比，将比值作为所述动态跟踪权值。
15、可选的，根据所述动态跟踪权值确定安时积分权值包括：
16、所述动态跟踪权值与所述安时积分权值的和为1。
17、可选的，根据所述动态跟踪估计值和所述安时积分估计值确定soc估计值采用的公式为：
18、soc＝wekf×socekf+wah×socah
19、式中，soc为soc估计值，wekf为动态跟踪权值，socekf为第二soc估计值，wah为安时积分权值，socah为第一soc估计值。
20、可选的，所述动态跟踪法包括扩展卡尔曼滤波、卡尔曼滤波中的一种。
21、可选的，所述第一soc估计值、第二soc估计值更新后，重新采用所述预设规则确定所述动态跟踪权值，重新确定所述安时积分权值；
22、根据更新后的所述动态跟踪估计值和所述安时积分估计值重新确定soc估计值。
23、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种动力电池soc估计装置，包括动力电池soc估计单元，所述动力电池soc估计单元包括第一soc估计值确定模块、第二soc估计值确定模块、权值确定模块、soc估计值确定模块：
24、所述第一soc估计值确定模块用于：获取初始soc值，将所述初始soc值作为安时积分法的初始输入值，根据所述安时积分法确定第一soc估计值；
25、所述第二soc估计值确定模块用于：基于电流采样数据以及电压采样数据，根据动态跟踪法确定第二soc估计值；
26、所述权值确定模块用于：基于所述第二soc估计值，采用开路电压-soc曲线确定动态跟踪权值；
27、根据所述动态跟踪权值确定安时积分权值；
28、所述soc估计值确定模块用于：根据所述动态跟踪权值和所述第二soc估计值确定动态跟踪估计值，根据所述安时积分权值和所述第一soc估计值确定安时积分估计值；
29、根据所述动态跟踪估计值和所述安时积分估计值确定soc估计值。
30、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
31、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术实施例记载的任意一种放电深度确定方法。
32、第四方面，本专利技术实施例还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术实施例记载的任意一种放电深度确定方法。
33、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术提出一种动力电池soc估计方法，该方法中通过动态跟踪算法和安时(电流)积分法加权的方式联合估算soc，克服了安时(电流)积分法由于存在积分环节导致的累计误差持续增大的缺点，此外，还有效解决了动态跟踪算法严重依赖于模型参数导致在某些特定soc区间情况下误差不可控和线性化变换中忽略了高阶项所引起误差。
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1.一种动力电池SOC估计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，若所述动力电池静置超过所述指定时长，则获取所述动力电池的开路电压；
3.如权利要求1所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，采用预设规则确定动态跟踪权值包括：
4.如权利要求3所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，基于所述第二SOC估计值，采用开路电压-SOC曲线确定动态跟踪权值包括：
5.如权利要求4所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，根据所述动态跟踪权值确定安时积分权值包括：
6.如权利要求5所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，根据所述动态跟踪估计值和所述安时积分估计值确定SOC估计值采用的公式为：
7.如权利要求1至6任一所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，所述动态跟踪法包括扩展卡尔曼滤波、卡尔曼滤波中的一种。
8.如权利要求1所述的动力电池SOC估计方法，其特征在于，还包括：
9.一种动力电池SOC估计装置，其特征在于，包括动力电池SOC估计单元
10.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的放电深度确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种动力电池soc估计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的动力电池soc估计方法，其特征在于，若所述动力电池静置超过所述指定时长，则获取所述动力电池的开路电压；
3.如权利要求1所述的动力电池soc估计方法，其特征在于，采用预设规则确定动态跟踪权值包括：
4.如权利要求3所述的动力电池soc估计方法，其特征在于，基于所述第二soc估计值，采用开路电压-soc曲线确定动态跟踪权值包括：
5.如权利要求4所述的动力电池soc估计方法，其特征在于，根据所述动态跟踪权值确定安时积分权值包括：
6.如权利要求5所述的动力电池soc估计方法，其特征在于，根据所述动态跟踪估计值和所述安时积分估计值确定soc估计值采用的公式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：黄佳倩，
申请(专利权)人：惠州亿纬锂能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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