[发明专利]基于动态矩阵控制算法的电池许用功率预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及电池参数预估，具体涉及基于动态矩阵控制算法的电池许用功率预测方法。背景技术

混合动力汽车的核心技术是能量管理策略，合理的能量管理策略有利于充分利用发动机和电机各自的优势，达到良好的节能减排效果。

制定合理的能量管理策略需要实时获取电池的SOC(State of charge)、SOH(State of health)及电池的瞬态许用功率。在上述参数中，SOC、SOH的精确估算前人已经进行了大量的研究工作，也取得了令人满意的结果。电池的剩余许用功率的估计难点是不同的电池老化程度、使用环境及工作模式下，电池的参数不同。故电池剩余许用功率的准确预估，不仅依赖于电池模型的精确，同时依赖于电池模型参数辨识的精度。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明公开了基于动态矩阵控制算法的电池许用功率预测方法，利用动态矩阵控制算法将电池等效电路模型线性化，通过最小二乘法进行模型参数在线辨识，利用动态矩阵控制算法的超前预估功能进行电池可用功率的预测的新方法。这种方法区别于前人工作是引入动态矩阵控制算法用于模型参数识别及电池状态预测。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

基于动态矩阵控制算法的电池许用功率预测方法，包括以下步骤：

步骤一：基于电池等效电路模型及动态矩阵控制算法原理建立电池模型表达式；

步骤二：利用采集的电池端电压与电流基于最小二乘法在线辨识电池模型参数；

步骤三：以当前的电池模型参数为基准，结合设定的电池截止电压，通过动态矩阵预测算法预测未来一段时间内电池最大持续放电电流；

步骤四：根据计算的电池最大持续电流及设定的电池截止电压获得电池许用功率。

所述步骤一中电池等效电路模型为多阶RC等效电路模型。

所述电池模型表达式为：

V=Em-VR0-Σi=1nVRi]]>

其中，E_m为电池开路电压，为欧姆内阻上压降，用于描述R_iC_i上的压降。

R_iC_i用于描述电池的浓差极化及电化学极化等动态特性，i=1,2,…,n，电池端电压的描述式为：

V=Em-VR0-Σi=1nIRi(1-e-t/RiCi).]]>

其中，R_i、C_i分别为电池的极化内阻和极化电容，I表示流过电池的总电流。