【技术实现步骤摘要】
本申请涉及蓄电池，尤其涉及基于ekf算法的锂电池健康评估方法及相关装置。
技术介绍
1、由于锂电池组的工作对象安全性要求高，工况复杂，使得锂电池建模和荷电状态估计成为研究热点。锂电池是一类强非线性系统，由于存在多源干扰、以及某些关键变量无法测量，极大地增加了电池建模的难度。电池状态的估计对电池能量进行精准管理十分重要。
2、目前，大多数锂电池健康监测采用人工判别法或离线判别法，人工法费时费工，且精度偏低，离线判别法虽然判别精度较高，但测试过程及技术手段较为繁琐。
技术实现思路
1、本申请提供了基于ekf算法的锂电池健康评估方法及相关装置，用于解决现有技术依赖人工费时费力且精度较低，离线法过程复杂应用受限的技术问题。
2、有鉴于此，本申请第一方面提供了基于ekf算法的锂电池健康评估方法，包括：
3、实时获取在线锂电池组负载运行时的端电压和端电流；
4、基于ekf算法，根据所述端电流、状态方程和预置电压模型分别计算所述锂电池组的当前soc值和极化
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【技术保护点】
1.基于EKF算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于EKF算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，所述基于EKF算法，根据所述端电流、状态方程和预置电压模型分别计算所述锂电池组的当前SOC值和极化电压，包括：
3.根据权利要求2所述的基于EKF算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，所述通过预置电压模型根据所述端电流、运行温度和内阻计算所述锂电池组的极化电压，之前还包括：
4.根据权利要求1所述的基于EKF算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，所述根据所述极化电压与所述端电压计算出电压误差后，依据所述...
【技术特征摘要】
1.基于ekf算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ekf算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，所述基于ekf算法，根据所述端电流、状态方程和预置电压模型分别计算所述锂电池组的当前soc值和极化电压，包括：
3.根据权利要求2所述的基于ekf算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，所述通过预置电压模型根据所述端电流、运行温度和内阻计算所述锂电池组的极化电压，之前还包括：
4.根据权利要求1所述的基于ekf算法的锂电池健康评估方法，其特征在于，所述根据所述极化电压与所述端电压计算出电压误差后，依据所述电压误差和所述当前soc值对所述锂电池组的健康状态进行评估，得到评估结果，之后还...
【专利技术属性】
技术研发人员：张喜龙，何耀建，李绍辉，何思模，何佳，
申请(专利权)人：易事特集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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