[发明专利]一种锂电池单体的荷电状态估计算法

说明书

本发明属于锂电池领域，公开了一种锂电池单体的荷电状态估计算法，通过使用二阶RC等效电路模型保障了电池建模的基本精度，有效地利用了电池的先验知识，此外，利用偏最小二乘计算的高效性，快速在线建立电池的数据驱动模型，有效解决了传统二阶RC等效电路模型参数在线更新困难的问题，提高了电池模型在复杂工况下建模的准确性。电池的最终荷电状态融合了两种电池模型的估计结果，避免了使用单一模型在多种复杂工况下精度的局限性。本发明从本质上提高了电池的荷电状态在电动汽车等复杂工况下的估计精度。

技术领域

本发明涉及一种锂电池单体的荷电状态估计算法。

背景技术

由于电池单体能够提供的电压和能量有限，实际应用时会串并联成百上千个电池单体形成电池组后为电动汽车提供能量。相对于其他类型的电池而言，锂电池具有高能量密度、低自放电率和无记忆效应等优点，已经被广泛应用于电动汽车领域。然而，在电动汽车中安全使用锂电池的前提是需要确保各个电池单体始终工作于安全电压范围内，避免电池单体过充放和过热。在实际应用中，由于电动汽车应用环境的复杂性，电池组需要配备相应的能量管理系统，以确保各电池单体能够被安全和高效地使用。电池的荷电状态是电池管理系统中所需的关键参数，但是由于电池本身是一个封闭的系统，无法在电池内部安装传感器直接地检测各种内部状态参数。电池的荷电状态只能利用外部的测量值，如电流、电压等，再基于外部测量值通过设定的计算方法得到荷电状态估计值。

传统的电池荷电状态估计算法包括安时积分法和开路电压法。安时积分法通过对电池的充放电电流的积分，得到了电池在一段时间内的电量。安时积分法虽然非常的直接简洁，但是需要一个准确的积分初始值，而实际应用中，准确的荷电状态初值难以获得。开路电压法利用了电池的开路电压与荷电状态之间的单调对应关系，通过测量开路电压，直接得到电池的荷电状态。然而，由于锂电池存在电压平台，在实际应用中，准确的开路电压难以得到。同时测量开路电压需要电池的长时间开路静置，这也增加了电池开路电压在实际应用中取得的难度。为此，基于模型的估计算法被提出，以准确估计电池的荷电状态，同时也避免了安时积分法和开路电压法的缺陷。

基于模型的估计算法的准确度很大程度上取决于所建立的电池模型，传统的等效电路模型的建模精度受到了电路结构本身的制约，同时电路模型的参数也难以准确的在线更新。

有一种基于数据驱动的动力电池荷电状态估计方法，该方法离线收集了包含电池的电流、电压和荷电状态的大量训练样本，通过使用高斯过程模型，离线地建立了电池的数据驱动模型。由于所建立电池模型本身的非线性，使用无迹卡尔曼滤波完成了电池荷电状态的在线估计。该方法并未涉及模型如何在线更新，特别地，当测试样本与高斯过程模型的训练集之间存在较大差异时，电池荷电状态的估计也必然会出现较大的误差。

同时融合多个电池模型的结构，能够减少单个电池模型在多个应用场合中的适用性差异。有一种多模型交互的扩展卡尔曼滤波算法，建立最大单体电压交互模型、最小单体电压交互模型和平均电压交互模型，并融合了各模型的估计结果用于电池组的荷电状态估计。该算法使用固定结构的二阶等效电路模型，并不能从根本上提高单体电池的建模精度；同时使用了多个相同结构的电池模型估计电池组的荷电状态，并不能从本质上提高电池单体荷电状态的估计精度。

目前各种单体电池荷电状态估计方法的缺陷主要有：

1.安时积分法：通过电流对时间的积分，实现一个时间段内的电量估计。该方法需要准确的荷电状态的初始值，而实际中准确的荷电状态初值是无法得到的。另外，电流传感器的测量噪声也会在该方法的积分过程中持续累积，给最终的估计结果带来偏差。

2.开路电压法：利用电池的开路电压和荷电状态之间的一一对应关系估计电池的荷电状态。该方法依赖于精确的开路电压测量，而实际应用中，将电池开路静置数小时以获得准确的开路电压测量是不现实的。另外，由于锂电池存在电压平台，在荷电状态为20％～80％的充放电区间，即使很小的电压测量偏差，也会给荷电状态的估计带来较大的误差。