【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池峰值功率预测，具体来说，涉及一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法。
技术介绍
1、锂离子电池是一种常见的可充电电池，由锂离子在正负极之间的嵌入和脱嵌过程来实现电荷和放电的过程，锂离子电池在充电过程中，正极的锂离子会从正极材料中脱嵌，通过电解质(通常是液态或聚合物电解质)传输到负极材料中嵌入，同时，电子流从负极通过外部电路到达正极，完成充电过程；锂离子电池在放电过程中，负极的锂离子会从负极材料中脱嵌，通过电解质传输到正极材料中嵌入，同时，电子流从负极通过外部电路到达正极，完成放电过程。锂离子电池具有高能量密度、较高的电压平稳性、低自放电率及长循环寿命等，因此广泛应用于各种领域。
2、锂离子电池在全生命周期使用过程中可能出现过度充电或放电的情况，严重降低了锂离子电池的使用安全性，并可能出现电池热失控等安全问题，为了明确当先可以用到的最大功率、判断是否可以加速或者再生制动等需要，保障电池的安全可靠运行，需要准确的对电池sop进行预测。然而sop不能通过传感器直接测量得到，并且影响sop的因素很多，现有技术中的预测电池sop约束条件单一，且未考虑温度和老化程度的影响，缺少计算简单而可靠的电池sop预测方法。
3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为此，本专利技术采
3、一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，该考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法包括以下步骤：
4、s1、对锂离子电池进行脉冲充电测试，得到电池弛豫电压曲线并判断其是否已经发生析锂；
5、s2、若锂离子电池没有发生析锂，对锂离子电池进行充放电操作，得到锂离子电池的电压及电流状态信息；
6、s3、依据锂离子电池的电压及电流状态信息构建戴维南等效电路模型；
7、s4、结合锂离子电池的开路电压及荷电状态关系曲线，利用遗忘因子递推最小二乘算法对戴维南等效电路模型进行参数辨识；
8、s5、依据辨识得到的模型参数，利用卡尔曼滤波算法对戴维南等效电路模型中荷电状态进行估算；
9、s6、分别计算电流、电压及荷电状态的约束条件，并对锂离子电池的峰值功率进行预测。
10、优选地，对锂离子电池进行脉冲充电测试，得到电池弛豫电压曲线并判断其是否已经发生析锂包括以下步骤：
11、s11、对锂离子电池使用0.5-1.5c电流充电1分钟；
12、s12、记录充电结束后锂离子电池电压的弛豫电压曲线；
13、s13、将弛豫电压曲线进行微分处理；
14、s14、使用微分后的弛豫电压曲线判断锂电池是否发生析锂；若弛豫电压曲线的微分曲线没有极值点，则判断电池未发生析锂；若弛豫电压曲线的微分曲线有极值点，则判断电池已经发生析锂。
15、优选地，若锂离子电池没有发生析锂，对锂离子电池进行充放电操作，得到锂离子电池的电压及电流状态信息包括以下步骤：
16、s21、将锂离子电池放置在25℃下静置2小时；
17、s22、采用0.5c倍率电流并以先恒流再恒压的方式对静置后的锂离子电池进行充电，当充电电流降至0.05c时，则表示充电结束；
18、s23、将充电结束后的锂离子电池再次静置2小时；
19、s24、利用联邦城市行驶工况将二次静置后的锂离子电池的电流放电至下限截止电压，并得到锂离子电池的电压及电流状态信息。
20、优选地，依据锂离子电池的电压及电流状态信息构建戴维南等效电路模型包括以下步骤：
21、s31、依据锂离子电池的电压及电流状态信息，建立充放电开路电压及荷电状态关系曲线；
22、s32、将放电开路电压及荷电状态关系曲线进行平均处理，得到锂离子电池的开路电压及荷电状态关系曲线；
23、s33、基于锂离子电池的开路电压及荷电状态关系曲线，构建戴维南等效电路模型。
24、优选地，戴维南等效电路模型包括极化电阻、极化电容、欧姆电阻及锂离子电池；
25、其中，电压源的正极分别与极化电阻及极化电容的一端连接，极化电阻与极化电容并联，极化电阻与极化电容的另一端与欧姆电阻电连接，欧姆电阻与锂离子电池串联，且锂离子电池的负极与电压源的负极连接。
26、优选地，结合锂离子电池的开路电压及荷电状态关系曲线，利用遗忘因子递推最小二乘算法对戴维南等效电路模型进行参数辨识包括以下步骤：
27、s41、从戴维南等效电路模型中提取模型参数，并对模型参数进行初始化处理，模型参数包括欧姆内阻、锂离子电池的极化电阻及极化电容；
28、s42、分别构建输出电压矩阵y(k)及观测矩阵h(k)，并计算最小二乘法估计误差e(k)；
29、s43、构建最小二乘法协方差矩阵p(k)，并利用遗忘因子递推方式计算最小二乘法增益矩阵k(k)；
30、s44、基于最小乘法增益矩阵，更新最小二乘法协方差矩阵p(k)；
31、s45、依据得到的最小二乘法估计误差计算辨识参数，并将辨识参数作为最小二乘法参数估计；
32、s46、基于最小二乘法参数估计结果更新遗忘因子λ。
33、优选地，依据辨识得到的模型参数，利用卡尔曼滤波算法对戴维南等效电路模型中荷电状态进行估算包括以下步骤：
34、s51、对辨识参数进行初始化处理；
35、s52、利用前一时刻的状态变量后验估计及前一时刻的输入向量，计算当前时刻的状态变量的先验估计；
36、s53、分别构建状态变量系数矩阵及过程误差矩阵误，并计算误差协方差矩阵先验估计；
37、s54、基于误差协方差矩阵先验估计结果，计算卡尔曼增益；
38、s55、依据当前时刻的状态变量先验估计及卡尔曼增益结果，计算当前时刻的状态变量后验估计；
39、s56、依据当前时刻的状态变量后验估计结果进行误差协方差矩阵后验估计，并将其作为戴维南等效电路模型中荷电状态的估计结果。
40、优选地，分别计算电流、电压及荷电状态的约束条件，并对锂离子电池的峰值功率进行预测包括以下步骤：
41、s61、电池在未来一段时间内可持续提供一个峰值电流，直至电压达到电池下限截止电压，计算电压约束条件下的峰值电流；
42、s62、电池在未来一段时间内可持续提供一个峰值电流，直至荷电状态达到最小值，计算荷电状态约束条件下的峰值电流；
43、s63、电池在设计时本身允许通过的最大电流，计算电流约束条件下的峰值电流；
44、s64、将三种约束条件下的峰值电流相比取最小值，并将最小值作为锂离子电池的峰值功率的预测值。
【技术保护点】
1.一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，该考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述对锂离子电池进行脉冲充电测试，得到电池弛豫电压曲线并判断其是否已经发生析锂包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述若锂离子电池没有发生析锂，对锂离子电池进行充放电操作，得到锂离子电池的电压及电流状态信息包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述依据锂离子电池的电压及电流状态信息构建戴维南等效电路模型包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述戴维南等效电路模型包括极化电阻、极化电容、欧姆电阻及锂离子电池；
6.根据权利要求5所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述结合锂离子电池的开路电压及荷电状态关系
7.根据权利要求6所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述依据辨识得到的模型参数，利用卡尔曼滤波算法对戴维南等效电路模型中荷电状态进行估算包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述分别计算电流、电压及荷电状态的约束条件，并对锂离子电池的峰值功率进行预测包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述电压约束条件下的峰值电流的计算公式为：
10.根据权利要求9所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述荷电状态约束条件下的峰值电流的计算公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，该考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述对锂离子电池进行脉冲充电测试，得到电池弛豫电压曲线并判断其是否已经发生析锂包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述若锂离子电池没有发生析锂，对锂离子电池进行充放电操作，得到锂离子电池的电压及电流状态信息包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述依据锂离子电池的电压及电流状态信息构建戴维南等效电路模型包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种考虑老化的锂离子电池自适应峰值功率预测方法，其特征在于，所述戴维南等效电路模型包括极化电阻、极化电容、欧姆电阻及锂离子电池；
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：叶季蕾，马昌龙，吴超，刘丽丽，吴宇平，袁子杰，王若宇，孙金磊，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。