[发明专利]一种基于二阶RC模型的锂电池SOC和SOP估计方法

说明书

本发明提出了一种基于二阶RC模型的锂电池SOC和SOP估计方法，该估计方法包括如下步骤：步骤S1，选定锂电池的类型及型号，获取相应的技术参数并建立电池等效电路模型；步骤S2，在特定温度下，对电池进行HPPC实验并获得电池特征参数，建立电池开路电压与SOC的关系，结合最优化方法进行参数辨识，将得到的参数反馈到模型中；步骤S3，结合EKF算法进行SOC闭环估计；步骤S4，根据P＝U*I估计出电池瞬时功率和限制功率。本发明创新之处在于将原来以电流为输入，电压为输出的电池模型改进为以电压作为输入，电流作为输出的模型。因为对于SOP估计，已知电压算电流的模型更合适，能解决现有方法存在的步骤繁琐，计算量大的问题。

技术领域

本发明涉及锂离子电池荷电状态和功率状态预测技术领域，尤其涉及一种基于二阶RC模型的锂电池SOC和SOP估计方法。

背景技术

虽然锂离子电池技术不断改善，但是它在寿命和安全问题上仍然无法完全满足使用的需要。SOC反应电池内部剩余电量的多少，在动力电池管理系统中， SOC占据着重要的作用，也是其他状态估计的基础，SOP是电池输出功率的能力，SOC和SOP预测的准确性直接影响着电池性能的发挥，寿命的长短和使用安全性。

目前有关SOC估计的方法很多，常用的估计方法可以分为以下几类：安时积分法、开路电压法、基于等效电路模型的估计方法、基于电化学模型的估计方法、基于机器学习模型的估计方法，其中安时积分法受初始SOC、电流测量误差影响大，精度差；开路电压法不适用于动态估计；电化学模型的方法模型过于复杂、计算量大；机器学习方法需要大量数据训练，训练范围外的估计精度不高；基于等效电路模型的闭环估计算法精度可靠，但比较依赖精度模型，是电池估计SOC使用最多的办法。

近年来比较常用的SOP估计方法主要有两种：基于Map图的估计方法和基于模型的动态估计方法，其中基于Map图的估计方法简单、可靠，但需要进行大量线下标定试验，只适用于充分静置的电池。基于模型的动态估计方法包括基于Rint模型、一阶RC模型和二阶RC模型，本文采用估计精度更高的二阶RC模型，相比于Map图的方法，基于模型的动态估计可实现动态工况下的SOP 估计。

以往建立一阶、二阶RC模型时都是以电流为输入，电压为输出，而当把电压作为输入，电流作为输出时，进行SOP估计就会变得更加简单。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于二阶RC模型的锂电池SOC和SOP估计方法，可更加快速精确的估计电池的SOP。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：一种基于二阶RC模型的锂电池SOC和SOP估计方法，该方法通过改进的数学模型结合等效电路模型实现荷电状态的在线估计和功率状态估计，改进的电池数学模型以电压U为输入值，电流I为输出值；该估计方法包括如下步骤：

步骤S1，选定锂电池的类型及型号，获取相应的技术参数并建立电池等效电路模型；

步骤S1中二阶RC模型方程的确定方法如下：

U＝E(z)-R₀I-U₁-U₂ (1)

I＝(E(z)-U₁-U₂-U)/R₀ (5)

将(5)式分别代入(2)、(3)、(4)式得：