[发明专利]一种基于噪声跟踪的锂电池荷电状态估算方法

说明书

本发明涉及一种基于噪声跟踪的锂电池荷电状态估算方法，包括以下步骤：1)离线模型构建，所述离线模型包括开路电压模型和等效电路模型；2)在线估计，利用所述离线模型建立SOC在线估计模型，基于噪声跟踪实现SOC估计。所述在线估计具体包括以下步骤：201)基于电流积分公式和所述离线模型建立非线性状态空间方程；202)结合滚动时域估计策略，建立增广非线性状态空间方程和SOC在线估计模型；203)根据检测电压和电流，利用SOC在线估计模型实现过程噪声估计、测量噪声估计和SOC估计。与现有技术相比，本发明具有通过跟踪过程噪声可减少电流积分法中的电流测量误差，具有锂电池SOC估计精确性和可靠性高等优点。

技术领域

本发明涉及电池管理系统，尤其是涉及一种基于噪声跟踪的锂电池荷电状态估算方法。

背景技术

因具有能量密度大、输出功率高、充放电寿命长等优点，锂离子电池已广泛应用于便携电子设备、电动汽车、家庭储能及空间技术等新兴技术领域。电池荷电状态(State ofCharge，即SOC)估计作为锂电池管理系统的核心功能之一，对于提高电池使用率、延长电池使用寿命、提高电池使用安全性提高至关重要。目前电池管理系统SOC估算中主要采用电流积分法。该方法SOC估计精度主要受限于初始SOC估计误差和电流测量误差两方面。由于电流积分法缺乏消除初始误差的反馈机制，且无法对电流测量噪声进行及时跟踪和校正，因此精度较低，无法完全满足实际需求。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于噪声跟踪的锂电池荷电状态估算方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于噪声跟踪的锂电池荷电状态估算方法，包括以下步骤：

1)离线模型构建，所述离线模型包括开路电压模型和等效电路模型；

2)在线估计，利用电流积分公式和所述离线模型建立SOC在线估计模型，基于噪声跟踪实现SOC估计。

所述开路电压模型为开路电压与SOC的函数关系，具体表示为：

其中，V_OC为开路电压，SOC为电池荷电状态，j为多项式函数中第j阶，β_1j为多项式系数，M为多项式总阶数，下标k为采样时刻。

所述等效电路模型为电路参数与SOC的函数关系，所述电路参数包括开路电压、欧姆内阻以及一阶或多阶RC网络的电阻和电容。

所述等效电路模型为一阶或多阶RC网络的等效电路模型。

所述一阶或多阶RC网络的等效电路模型中，欧姆内阻、RC网络的电阻和电容与SOC的函数关系为：

其中，n为RC网络阶数，R₀为欧姆内阻，R_n为第n阶RC网络上的极化电阻，C_n为第n阶RC网络上的等效电容，SOC为电池荷电状态，j为多项式函数中第j阶，β_2j、β_2n+1,j及β_2n+2,j为多项式系数，M为多项式总阶数，下标k为采样时刻。

所述在线估计具体包括以下步骤：

201)基于电流积分公式和所述离线模型建立非线性状态空间方程；

202)结合滚动时域估计策略，建立增广非线性状态空间方程和基于噪声追踪的SOC在线估计模型；

203)根据检测电压和电流，利用所述SOC在线估计模型实现过程噪声估计、测量噪声估计和SOC估计。