[发明专利]用于估计电池SOE的方法和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种用于估计电池能量状态SOE的方法，其特征在于，包括以下步骤：

检测电池两端的电压和所述电池的电流；

建立电池的等效电路模型；

根据所述等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程；

根据检测到的所述电压和所述电流、所述状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波EKF算法来估计电池SOE值；

其中，使用EKF算法来估计电池SOE值包括：

确定估计次数N和采样周期Δt；

对被测电池进行多次充放电实验，记录每次对应的电池SOE初值和电池开路电压初值，并建立被测电池的SOE初始值的多项式拟合函数；

求解所述多项式拟合函数，得到所述SOE初始值；

通过梯度仿真实验，确定误差协方差初始值；

进行误差协方差时间更新；

进行SOE状态时间更新；

计算卡尔曼增益；

进行误差协方差观测更新；

根据所述卡尔曼增益对SOE进行状态观测估计更新，以得到估计的SOE值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述等效电路模型为戴维南Thevenin等效电路模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述戴维南Thevenin等效电路模型由等式(1)来表达：

V(t)＝V_oc(t)-V₁-R_ohm*i(t)等式(1)

其中：

V(t)为t时刻的所述电池的端电压，V_oc(t)为t时刻电池的开路电压，V₁为电池的极化电压，R_ohm为电池的欧姆内阻，i(t)为t时刻电池的电流，R_pol为电池的极化内阻，C_pol为电池的极化电容。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述等效电路模型得到电池系统离散空间模型的状态方程和观测方程包括：

根据SOE的定义得到等式(2)：

其中，SOE(t)为t时刻电池的SOE值，SOE(t₀)为初始时刻电池的SOE值，η为电池充放电倍率的影响参数，V_oc(t)为t时刻电池的开路电压，V_oc(0)为电池满电时的开路电压，C₀为电池额定容量；

令V_oc＝f(SOE)，x_k＝SOE_k，y_k＝V_k，u_k＝i_k，分别将等式(1)和等式(2)离散，得到所述状态方程和观测方程：

状态方程：x_k＝x_k-1-ηf(x_k-1)u_k-1Δt/(V_oc(0)C₀)+w_k等式(3)

观测方程：y_k＝f(x_k)-R_ohmu_k-V₁(u_k)+v_k等式(4)

其中，x_k为当前状态电池的SOE值，x_k-1为上一状态电池的SOE值，f(x_k-1)为上一状态电池的开路电压，u_k-1为上一状态电池的观测电流，Δt为采样周期，w_k为过程噪声，y_k为当前状态电池的端电压的观测值，f(x_k)为当前状态电池的开路电压，u_k为当前状态电池的观测电流，V₁(u_k)为当前状态电池的极化电压，v_k为观测噪声，k＝1,2,3…N，N是正整数。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该存储介质上存储有指令，该指令用于当被处理器执行时使得所述处理器执行根据权利要求1至4中任意一项所述的用于估计电池SOE的方法。