[发明专利]一种串联型电池系统能量状态预测方法

权利要求书

1.一种串联型电池系统能量状态预测方法，其中，串联型电池系统由n个电池单体串联而成，n为大于等于1的自然数，其特征在于，具体步骤如下：

S1、根据电池单体模型参数结合串联电路中电流处处相等、总电压等于各阻抗电压之和的特性，建立一个含2个并联RC电路的串联型电池系统等效电路模型；

S2、基于串联型电池系统等效电路模型，得到电池空间状态方程，再结合电池系统电压在线检测值U和电流在线检测值I，经电池系统SOC估计模块，得到电池系统荷电状态SOC；

S3、基于电池系统电压在线检测值U和电池系统荷电状态SOC，结合电池空间状态方程，通过能量状态基值预测模块，获得电池系统能量状态基值SOE_b；

S4、基于电池单体离线数据、各电池单体电压偏差值ΔU_i、电池系统电流在线检测值I，利用电池系统SOE修正器得到能量状态补偿值ΔSOE_b，所述的电池系统SOE修正器由故障判别器、数据筛选器、BP神经网络模块依次连接而成；所述的经电池系统SOE修正器得到能量状态补偿值ΔSOE_b的方法为：将电池单体离线数据作为电池系统SOE修正器的输入，依次通过故障判别器、数据筛选器，得到电池单体电压常态数据，再利用BP神经网络，并结合各电池单体电压偏差值ΔU_i和电池系统电流在线检测值I，获取能量状态补偿值ΔSOE_b，i为大于等于1的自然数；

S5、将能量状态预测基值SOE_b与能量状态补偿值ΔSOE_b叠加，得到串联型电池系统能量状态预测值SOE_r。

2.根据权利要求1所述的一种串联型电池系统能量状态预测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述的电池单体离线数据包含各电池单体电压和电池系统电流离线数据，电池单体电压数据共有N组，每组有m个测量数据，N、m都为大于1的自然数。

3.根据权利要求1所述的一种串联型电池系统能量状态预测方法，其特征在于，在步骤S4中，将各电池单体电压U₁～U_k及电池系统电流离线值I_k输入至故障判别器内进行判别，k为大于等于1的自然数，具体包括：

1)判断电池系统电流离线值I_k是否等于0，若I_k等于0，表明电池系统发生故障信号，输出SOE_r＝0，若I_k不等于0，则进行以下判断：

2)判断各电池单体电压U₁～U_k是否等于0，若U_k等于0，表明电池系统中第k个电池单体发生故障，输出故障信息，若U_k不等于0，则进行以下判断：

3)判断各电池单体电压U₁～U_k是否满足一致性要求，若U_k满足，则表明无需考虑电池单体不一致对电池系统SOE的影响，输出ΔSOE_b＝0，若不满足，再将各电池单体电压U₁～U_k送入数据筛选器中。

4.根据权利要求1所述的一种串联型电池系统能量状态预测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述的数据筛选器设计如下：取电池单体电压离线数据中某一组数据，通过绘制散点图进行相关性的判断：若某个数据点不在趋向线附近，需剔除该数据点；若所取的数据点在趋向线上或在趋向线附近，说明数据点之间存在相关性，即该数据点可留下，最后将所有电池单体电压离线数据筛选后，可留下的全部数据点，即为电池单体电压常态数据。