[发明专利]一种动力电池剩余电量估计方法

说明书

本发明公开了一种动力电池剩余电量估计方法，电流检测器和数模转换器将采集到的电压电流数据通过采集卡，再经低通滤波器将数据传输给剩余电量估计模块；建立分数阶模型，提高路端电压估计的准确性，并利用电池包的电流电压响应辨识出分数阶模型参数以及开路电压关于剩余电量的非线性函数；针对分数阶电池模型，提出基于自适应扩展卡尔曼滤波器的剩余电量估计策略，克服系统噪声方差未知的问题，提高电池剩余电量估计的精度。本发明所建立的模型能够有效地描述动力电池的充放电物理特性，能够实时估计剩余电量，收敛性好，估计精度高，适用于电动汽车动力电池的剩余电量估计。

技术领域

本发明涉及新能源汽车电池管理技术领域，具体为一种动力电池剩余电量估计方法。

背景技术

为了应对环境恶化和能源危机，电动汽车产业迅速发展。动力锂电池是纯电动汽车的主要能量来源，而锂电池的剩余电量与传统汽车的油量具有相似性，它对于电动汽车功率的分配策略和保护电池避免过充、过放、快速老化、起火和爆炸等危险，起到至关重要的作用。进一步来说，准确的剩余电量估计既能提高每次充电的行驶里程，又能延长电池有效寿命。然而，剩余电量不能被车载传感器直接测量。而且，锂电池是一种典型的非线性系统。因此，剩余电量的估计在电动汽车的理论和实践中都是相当关键的问题。传统的安时积分法是一种用来估计剩余电量的开环算法，会随着时间变化而累积估计误差，并且有剩余电量初值未知的问题，安时法往往不能被单独使用来进行剩余电量的估计。为了准确的估计剩余电量，设计一种闭环剩余电量估计方法，来弥补安时积分剩余电量估计方法的缺点就显得非常重要。

在以往的研究中，基于等效电路模型的剩余电量估计方法被广泛采用了，应用最广泛的是扩展卡尔曼滤波器。在扩展卡尔曼滤波器中，等效电路中的电容被认为是整数阶的，然而实际上电容具有分数阶特性，从而造成建模误差变大进而影响剩余电量估计的精度。另外，扩展卡尔曼滤波器算法的精度强烈依靠噪声方差的准确性，这使得剩余电量估计精度进一步受到影响。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种能够提高建模精度，并且对噪声方差可以自适应获取的动力电池剩余电量估计方法。技术方案如下：

一种基于分数阶自适应扩展卡尔曼滤波器的动力电池剩余电量估计方法，其特征在于：

S1：建立分数阶的等效电路模型；

S11：建立电池组的二阶RC模型：将电阻R₀、R₁、R₂依次串联在电池包U_OC的输出端，并将电容C₁与电阻R₁并联，电容C₂与电阻R₂并联；

S12：将上述二阶RC模型表示为如下的分数阶微分方程组；

状态方程：

输出方程：

U_T＝U_OC(SOC)-R₀I_T-U₁-U₂ (2)

其中，U₁和U₂分别表示电容C₁和C₂两端电压，m和n分别表示电容C₁和C₂的阶数，I_T为流经电阻R₀的电流，SOC表示剩余电量，U_OC(SOC)表示开路电压关于剩余电量SOC的函数，U_T表示端电压，Q_n表示额定容量；

根据Grunwald-Letnikov定义，阶数为α的变量展开写成：