[发明专利]一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法

说明书

本发明公开了一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法，该估计方法包括了电池模型参数在线辨识，凸优化代价函数设计和牛顿法求解代价函数。首先利用电池模型，得到离散化递推式，使用带有遗忘因子的最小二乘法对电池的参数进行在线辨识，得到电池参数。之后，在不使用电池容量的前提下，利用SOC滤波器和离散递推式，构造出代价函数，使代价函数在状态估计时始终为凸函数。最后使用牛顿法对代价函数进行求解，得到电池荷电状态的递推式。本发明所提出的一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法，不依赖电池容量参数，实现了精准的荷电状态估计，且在初始点不准确时也可以快速追踪电池荷电状态的真实值。

技术领域

本发明涉及锂电池荷电状态估计技术领域，尤其涉及一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法。

背景技术

随着新能源技术和电动汽车的发展，锂离子电池因其能量密度高、重量轻、寿命长而被大范围使用。然而，锂电池的安全性，可靠性依然是商业使用过程中的主要挑战。锂离子电池的荷电状态是电池运行的重要参数之一，对荷电状态的精准估计是电池的安全稳定运行的重要保障。

荷电状态不能通过测量直接得到，传统的荷电状态估计方法，一般是使用安时积分法和卡尔曼滤波法。这两种方法容易实现因而得到了大量应用。但是，这两种方法都使用了电池容量作为估计的主要参数。而电池容量与电池寿命高度相关，这导致锂电池荷电状态估计在电池容量不准确的情况下精确度不高。

鉴于此，本发明所提出的一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法，在不使用电池容量的条件下，使用凸优化的方法求解电池模型，实现了电池荷电状态与电池容量的解耦，有效的提高了荷电状态估计的精确度和鲁棒性，有利于锂电池的安全运行。

发明内容

本发明的目的在于精确估计锂离子电池的荷电状态，实现荷电状态与电池容量的解耦，增强算法的稳定性，提高锂电池运行的可靠性。

为了实现本发明的目的，本发明采取的技术方案为：

一种电池容量解耦的锂电池荷电状态估计方法，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：