一种基于多时间尺度的分数阶DFOMIUKF算法锂电池SOC在线估计方法技术

本发明专利技术提出一种基于多时间尺度的分数阶DFOMIUKF算法锂电池SOC在线估计方法估计电池荷电状态(SOC)的方法，该算法可以全参数辨识分数阶模型的7个参数，提高了模型的精度，在电池研究领域具有重要意义。首先建立分数阶二阶RC等效电路模型，并推出锂电池状态空间表达式；然后对分数阶模型进行在线辨识，提出一种分数阶多信息无迹卡尔曼滤波(FOMIUKF)算法，该方法可以根据电池工况自适应更新模型参数以进一步提高模型精度；最后再将辨识的参数传递给分数阶多新息无迹卡尔曼滤波(FOMIUKF)算法实现对锂电池荷电状态(SOC)的估计。DFOMIUKF算法充分利用了历史端电压残差构建多新息矩阵，通过多新息矩阵纠正当前时刻的估计值。该联合算法有效解决了离线算法自适应能力差的问题，使得估计SOC的精度更高、收敛性更好、鲁棒性更强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源汽车、电池管理系统(bms)、计算机科学等相关领域。具体涉及一种基于多时间尺度的分数阶domiukf算法锂电池soc在线估计方法。

技术介绍

1、由于不可再生能源短缺、地球环境的逐渐恶化，世界各国逐渐重视可再生能源的开发利用。风能发电、水能发电、太阳能发电等绿色能源逐渐成为我们日常生活中不可缺失的部分。新能源汽车消费低、性能强劲、节能减排，逐渐取代了社会上的燃油车，而存储这些电能的核心就是动力电池。锂电池的荷电状态(soc)是汽车在行驶过程中的一个重要指标，准确的soc可以帮助车主合理规划行程、了解汽车的实际状况，因此估计锂电池soc一直都是研究的重点之一。

2、围绕锂电池荷电状态的估计，可将方法大致分为4类：开路电压法、安时积分法、机械学习类方法、基于电路等效模型的滤波方法。第一，开路电压法(ocv)对电池荷电状态进行估计，当电池内部化学环境处于稳定状态时，soc值与开路电压之间会表现出一个相对稳定的函数关系，因此可以利用开路电压值间接估计出电池soc值。缺点为每次电池放电结束后，需要静止一段时间才能精确获得ocv关系曲线本文档来自技高网...

【技术保护点】

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【技术特征摘要】

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【专利技术属性】
技术研发人员：任恒起，邢丽坤，韩剑秋，刘建，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：