[发明专利]用于估计电池SOE的方法和计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及电池管理技术领域，公开了一种用于估计电池SOE的方法和计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：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。该方法实现了电池的SOE值的估计，使得电池可以直接采用SOE值来表征电池的续航里程，为用户提供更为直接、更为准确的判断依据，防止电池提前终止放电，造成汽车半路“趴窝”等严重后果。

技术领域

本发明涉及电池管理技术领域，具体地，涉及用于估计电池SOE的方法。

背景技术

受能源危机与环境危机的影响，电动汽车得到了快速发展。针对电动汽车而言，续航里程估计是一项难题，目前常用锂电池荷电状态(State-of-Charge，SOC)来对其续航里程进行评判，但是SOC与电动汽车续航流程并不呈线性变化，在电池组放电末期，SOC的变化要快过可续航里程，这就容易导致用户对电动汽车续航里程的误判。

由于锂电池能量状态(State-of-Energy，SOE)与电动汽车续航里程密切相关，用SOE代替SOC对续航里程进行判断是一种更好的方式。当电动汽车行驶状态不变时，其SOE与续航里程基本为线性关系，可使用户对续航里程的判断更为准确。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于估计电池SOE的方法，以此更好地表征电动汽车的续航里程。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提供一种用于估计电池SOE的方法，包括以下步骤：检测电池两端的电压和电池的电流；建立电池的等效电路模型；根据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；根据检测到的电压和电流、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。

优选地，等效电路模型为戴维南Thevenin等效电路模型。

优选地，Thevenin等效电路模型由等式(1)来表达：

V(t)＝V_oc(SOE)-V₁-R_ohm*i(t)等式(1)

其中：

V(t)为t时刻的电池的端电压，V_oc(SOE)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。

优选地，根据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)