[发明专利]一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法

权利要求书

1.一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、建立锂电池的电池模型，锂电池的电池模型如下：

其中，R₀为电池内阻，R₁为电池极化电阻，C₁为电池极化电容，I为电池电流，V₁为极化电压，V_T为电池端电压，V_oc为电池开路电压；

步骤二、对电池模型中锂电池的电池当前电压参数k₁、电池当前电流参数k₂，电池反馈电流参数k₃进行在线识别，得到电池参数的辨识结果，电池的参数进行在线识别的过程如下：

S1.基于电池模型分析，使用拉普拉斯变换，得到电池模型的传递函数：

其中：V_T(s)为端电压的拉普拉斯变换，j为虚数单位，ω为角频率，I(s)为电流的拉普拉斯变换；

S2.对得到的传递函数进行离散化，得到Z域的代数方程：

式中，

其中：T为采样时间，V_T(k)为第k时刻的电池端电压，V_oc(k)为第k时刻的电池开路电压，I(k)为第k时刻的电池电流，k₁为电池当前电压参数，k₂为电池当前电流参数，k₃为电池反馈电流参数，z为z变换的复变量；

S3.将Z域的代数方程进行Z逆变换，得到Z域的逆变方程：

V_T(k)＝k₁V_T(k-1)+k₂I(k)+k₃I(k)+V_oc(k)-k₁V_oc(k-1)

由于采样过程时间间隔很小，可以认为SOC在一个采样时间里保持不变，将变换后的函数化简后得到简化后的函数，简化后的函数值如下：

V_T(k)＝k₁V_T(k-1)+k₂I(k)+k₃I(k)+(1-k₁)V_oc(k)

将简化后的函数进一步化简为最小二乘法的基本式，得到第k时刻输入量最小二乘法的基本式如下：

式中，

其中：V_T(k-1)为第k-1时刻的电池端电压，I(k-1)为第k-1时刻的电池电流，θ(k)为第k时刻的辨识参数向量，为第k时刻输入向量，y(k)为第k时刻输出向量；

S4.使用带有遗忘因子的最小二乘法对电池模型的参数k₁,k₂,k₃进行辨识，得到最小二乘法的递推方程，并将输入，得到k₁,k₂,k₃的辨识结果，递推方程如下：

其中：λ为遗忘因子，K(k)为第k时刻修正向量，P(k)为第k时刻误差矩阵，P(k-1)为第k-1时刻误差矩阵，E为单位矩阵，为第k时刻输入向量的转置矩阵，θ(k-1)为第k-1时刻的辨识参数向量；

步骤三、依据得到电池参数的辨识结果，利用SOC滤波器构造代价函数，代价函数如下：

G＝λ₁(V_T(k)-k₁V_T(k-1)-k₂I(k)-k₃I(k)-(1-k₁)V_oc(k))²+λ₂(SOC(k)-SOC(k-1))²

其中：G为代价函数表达式，其值由电压误差与SOC滤波器共同组成，λ₁，λ₂为权值常数，SOC(k)为 第k时刻的SOC的值，SOC(k-1)为第k-1时刻的SOC的值，V_T(k)为第k时刻的电池端电压，V_oc(k)为第k时刻的电池开路电压，I(k)为第k时刻的电池电流，V_T(k-1)为第k-1时刻的电池端电压，I(k-1)为第k-1时刻的电池电流，k₁为电池当前电压参数，k₂为电池当前电流参数，k₃为电池反馈电流参数；

步骤四、对代价函数利用牛顿迭代法进行求解，得到迭代方程，并计算出δSOC(k)的值，迭代方程如下：

式中：

其中：n为牛顿迭代法的迭代次数，k为时间序列，δSOC(k)为SOC(k)的修正值，δSOC(k)^n-1为 第k时刻第n-1次迭代时SOC(k)的修正值，J为雅可比矩阵，H为海森矩阵，为偏导数符号，G(k)ⁿ为第k时刻第n次迭代时代价函数G的值；

步骤五、得到的δSOC(k)的值进行判断，若δSOC(k)＞0.01并且未达到最大迭代值50，则迭代方程进行不断的迭代，直至δSOC(k)≤0.01或已达到最大迭代值50，得到最终的SOC(k)值。