[发明专利]一种基于多约束条件电池组的功率状态估算方法

权利要求书

1.一种基于多约束条件电池组的功率状态估算方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)选取所述多约束条件下电池组的电池模型；

(2)在所述电池模型的荷电状态约束条件下估算所述电池组的最大充电功率与最大放电功率：

S1、依据所述电池组的采样数据建立所述电池模型的状态空间方程；

S2、采用无极粒子滤波算法计算所述电池模型的电池组荷电状态z；

S3、依据所述电池模型的电池组荷电状态z计算所述电池组的最大充电电流与最大放电电流

S4、依据所述电池组的最大充电电流与最大放电电流计算所述电池组在荷电状态约束条件下的最大充电功率与最大放电功率

(3)在所述电池模型的电压极值约束条件下估算所述电池组的最大充电功率与最大放电功率：

S1、依据所述电池组的采样数据对所述电池模型的电压进行极值判断，得到所述电池模型的最大输出端电压U_t,max与最小输出端电压U_t,min；

S2、依据所述电池模型的最大输出端电压U_t,max与最小输出端电压U_t,min计算所述电池组的最大充电电流与最大放电电流

S3、依据所述电池组的最大充电电流与最大放电电流计算所述电池组在电压极值约束条件下的最大充电功率与最大放电功率

(4)比较并确定所述电池组在多约束条件下的最大充电功率与最大放电功率，公式如下：

其中：

表示在k时刻所述电池组的最大充电功率；表示在k时刻所述电池组的最大放电功率。

2.根据权利要求1所述基于多约束条件电池组的功率状态估算方法，其特征在于：

所述步骤(2)的S2中，无极粒子滤波算法的过程如下：

1)sigma点采样：

通过加权计算来捕捉所述电池组在荷电状态下的输入状态分布；

选取所述电池组中确定的、能够反应所述电池组在荷电状态下输入状态分布的点集合作为sigma点，并对初始时刻每个sigma点的初始参数初始化；

2)捕捉所述电池组的荷电状态极值：

通过更新sigma点状态与初始状态协方差矩阵，得到所述电池组的最大荷电状态z_max与所述电池组的最小荷电状态z_min；

3)计算k时刻所述电池模型的荷电状态z_k，并更新观测协方差矩阵、计算所述电池模型的更新误差系数。

3.根据权利要求1所述基于多约束条件电池组的功率状态估算方法，其特征在于：

所述步骤(2)的S3中，依据所述电池模型的电池组荷电状态z计算所述电池组的最大充电电流与最大放电电流其计算公式为：

其中：

z_max表示所述电池组的最大荷电状态，z_min表示所述电池组的最小荷电状态，z_k表示所述电池组在k时刻的荷电状态，C_a表示所述电池组的最大剩余容量，Δ_t表示所述电池组的采样时间间隔。

4.根据权利要求1或3所述基于多约束条件电池组的功率状态估算方法，其特征在于：所述步骤(2)的S4中，依据所述电池组的最大充电电流与最大放电电流计算所述电池组在荷电状态约束条件下的最大充电功率与最大放电功率其计算公式为：

其中：

U_t,k表示在k时刻所述电池组的输出端电压，U_OCV,k表示在k时刻所述电池组的开路电压，R₀表示所述电池模组的欧姆内阻。

5.根据权利要求1所述基于多约束条件电池组的功率状态估算方法，其特征在于：

所述步骤(3)的S2中，依据所述电池模型的最大输出端电压U_t,max与最小输出端电压U_t,min计算所述电池组的最大充电电流与最大放电电流其计算公式为：

其中：

U_OCV,k表示在k时刻所述电池组的开路电压，R₀表示所述电池模组的欧姆内阻。