一种电池模型参数与剩余电量联合同步在线估计方法技术

技术编号:7013892 阅读:323 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术涉及一种电池模型参数与剩余电量联合同步在线估计方法。现有方法一般都假设同类型的电池其内阻等参数基本不变,因此难以克服由于电池老化对电池剩余电量估计精度的影响。本发明专利技术方法首先测量在k时刻的电池端电压和电池供电电流,然后将电池剩余电量及模型参数均作为系统的状态,用扩展的状态方程和观测方程来表示电池的各个时刻的状态变化,再执行初始化过程,采用采样点卡尔曼滤波算法进行循环递推,递推所得到的状态更新值即为当前时刻k所估计得到的电池剩余电量及对应的模型参数。本发明专利技术方法可以方便地进行电池剩余电量的在线估计,收敛速度快、估计精度高,受电池老化影响较小。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电池
,具体涉及。
技术介绍
电池作为备用电源已在通讯、电力系统、军事装备等领域得到了广泛的应用。同传统燃油汽车相比,电动汽车可实现零排放,因此是未来汽车的主要发展方向。在电动汽车中电池直接作为主动能量供给部件,因此其工作状态的好坏直接关系到整个汽车的行驶安全性和运行可靠性。为确保电动汽车中的电池组性能良好,延长电池组使用寿命,须及时、准确地了解电池的运行状态,对电池进行合理有效的管理和控制。电池荷电状态(State of Charge,以下简称S0C)的精确估算是电池能量管理系统中最核心的技术。电池的SOC无法用一种传感器直接测得,它必须通过对一些其他物理量的测量,并采用一定的数学模型和算法来估计得到。目前常用的电池SOC估计方法有开路电压法、安时法等。开路电压法进行电池SOC 估计时电池必须静置较长时间以达到稳定状态,而且只适用于电动汽车在停车状态下的 SOC估计,不能满足在线检测要求。安时法易受到电流测量精度的影响,在高温或电流波动剧烈情况下,精度很差。另一方面,已有方法一般都假设同类型的电池其内阻等参数基本不变,从而对同一类型电池进行SOC估计时均采用同一组模型参数,这种假设在电池没有发生老化时往往是成立的,但是当电池老化较严重时,电池内阻等会发生较大的变化,此时再基于原有模型参数进行SOC估计势必会发生较大程度的偏差。
技术实现思路
本专利技术的目的就是克服现有技术的不足,提出,在在线估计出电池SOC的同时,可以对模型参数进行同步在线估计,从而克服由于电池老化带来的电池参数变化对电池SOC估计准确性的影响。本专利技术方法可以适用于所有电池,且估计精度较高。本专利技术的电池模型参数与剩余电量联合同步在线估计方法,具体步骤是 步骤(1)测量在於时刻的电池端电圧h和电池供电电流4,免=1,之3,--·。步骤( 用状态方程和观测方程表示电池的各个时刻的荷电状态依赖关系{ mAt)状态方程= /(Zk Jk) + Wk =Zk- — Ik + Wk观测方程Λ = S(^kA) + = ^o- Rh - — Κ2Η +κ3% + A ln(l-%) + vt%其中2为电池的荷电状态,即剩余电量A为电池的放电比例系数,反映的是放电速权利要求1. ,其特征在于该方法的具体步骤是步骤(1)测量在务时刻的电池端电圧^和电池供电电流“,^:=1,2,3,…;步骤( 用状态方程和观测方程表示电池的各个时刻的荷电状态依赖关系 状态方程全文摘要本专利技术涉及。现有方法一般都假设同类型的电池其内阻等参数基本不变,因此难以克服由于电池老化对电池剩余电量估计精度的影响。本专利技术方法首先测量在k时刻的电池端电压和电池供电电流,然后将电池剩余电量及模型参数均作为系统的状态,用扩展的状态方程和观测方程来表示电池的各个时刻的状态变化,再执行初始化过程,采用采样点卡尔曼滤波算法进行循环递推,递推所得到的状态更新值即为当前时刻k所估计得到的电池剩余电量及对应的模型参数。本专利技术方法可以方便地进行电池剩余电量的在线估计,收敛速度快、估计精度高,受电池老化影响较小。文档编号G01R31/36GK102298118SQ20111012750公开日2011年12月28日 申请日期2011年5月17日 优先权日2011年5月17日专利技术者何志伟, 曾毓, 高明煜, 黄继业 申请人:杭州电子科技大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电池模型参数与剩余电量联合同步在线估计方法,其特征在于该方法的具体步骤是:步骤(1)测量在                                               时刻的电池端电压和电池供电电流,;步骤(2)用状态方程和观测方程表示电池的各个时刻的荷电状态依赖关系:状态方程:观测方程:其中为电池的荷电状态,即剩余电量;为电池的放电比例系数,反映的是放电速率、温度等因素对电池SOC的影响程度;是电池在室温25条件下、以1/30倍额定电流的放电速率放电时所能得到的额定总电量,是测量时间间隔,为处理噪声;为电池观测模型的参数,是一个列向量;为电池的内阻,为观测噪声;放电比例系数的确定方法为:(a)将完全充满电的电池以不同放电速率恒流放电次,计算相应放电速率下的电池总电量,其中,,,为电池的额定放电电流;(b)根据最小二乘方法拟合出与间的二次曲线关系,即在最小均方误差准则下求出同时满足,为最优系数;(c)在放电电流为时,对应的放电比例系数为:此处,由于放电比例系数与电池老化无关,因此最优系数对于同一类型的电池只需确定一次,确定后可作为已知常数直接用于所有同类型电池的剩余电量估计;步骤(3)执行如下初始化过程:起始状态及其方差分别为:,任意选取初始模型参数,初始模型参数估计噪声的协方差为,其中为的单位矩阵;处理噪声的方差、观测噪声的方差分别为:,扩展后的状态向量及其协方差为:,扩展后的状态方程为:,其等价于,扩展后的观测方程为:,其等价于尺度参数为:均值加权系数和方差加权系数分别为:,,,步骤(4)采用采样点卡尔曼滤波算法进行循环递推:在时刻,根据测得的电池端电压及电池的供电电流,按下列各式进行递推计算:①根据时刻的扩展状态向量及其协方差,计算该时刻的所有的采样点序列:②根据状态方程进行时间域更新:由采样点序列根据扩展后的状态方程计算采样点更新:对采样点更新进行加权,计算状态估计:计算状态估计的方差:③根据观测方程完成测量更新:由采样点更新根据扩展后的观测方程计算测量更新:对测量更新进行加权,计算测量估计:计算测量估计的方差:计算与的互协方差:计算卡尔曼增益:计算状态更新:计算状态更新的方差:递推所得到的状态更新值即为当前时刻所估计得到的电池剩余电量以及对应的电池模型参数。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:何志伟高明煜曾毓黄继业
申请(专利权)人:杭州电子科技大学
类型:发明
国别省市:86

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