【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锂电池的荷电状态估计，特别是一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法。
技术介绍
1、锂电池荷电状态估计soc(state of charge，荷电状态)作为电池管理系统的重要指标，对电动汽车安全管理、充放电控制和能量管理等功能至关重要。锂枝晶生长会刺穿隔膜形成微短路，导致欧姆内阻(r0)增加，同时锂枝晶堆积将加剧电极表面反应的不均匀性，使极化电阻和极化电容动态变化。而传统参数辨识一般未将锂枝晶引起的动态突变纳入模型，基于固定或缓慢变化的参量模拟导致soc估计精确度差。
2、考虑电池动态特性与噪声干扰的复杂性，为实现高精度soc估计，研究主要集中于自适应滤波算法与多时间尺度建模的提升。本领域技术人员针对动力电池非线性时变特性导致的过程噪声非稳态问题，引入自适应卡尔曼滤波算法，正定性优化soc估计噪声协方差矩阵计算方式；因此基于拓展卡尔曼滤波衍生算法可实现soc在线估计，但估计过程中存在延迟效应，使得动态工况下soc估计的鲁棒性降低。
3、因此，本领域技术人员亟需一种能够增强soc估计系统对锂枝晶生...
【技术保护点】
1.一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，所述步骤一中通过蚁狮算法自适应调整惯性权重与弹性边界收缩参数，通过构建适应度函数获得锂电池模型最优参数集。
3.根据权利要求1所述的一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，所述步骤二中构建SOC估计算法的过程为：
4.根据权利要求1所述的一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，所述步骤三中实现动态响应特性补偿的过程是基于有限状态机模型的插值因...
【技术特征摘要】
1.一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，所述步骤一中通过蚁狮算法自适应调整惯性权重与弹性边界收缩参数，通过构建适应度函数获得锂电池模型最优参数集。
3.根据权利要求1所述的一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于，所述步骤二中构建soc估计算法的过程为：
4.根据权利要求1所述的一种考虑锂枝晶影响的锂电池荷电...
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