[发明专利]基于粒子群算法的磷酸铁锂动力电池等效电路模型参数估计的方法

摘要

本发明涉及一种基于粒子群算法的磷酸铁锂动力电池等效电路模型参数估计的方法。包括以下步骤：A：磷酸铁锂动力电池建模；B：解的编码，将磷酸铁锂动力电池等效电路模型参数估计问题转化成适于粒子群优化的排列问题，粒子以P表示，其中P_i为(R_oi,C_ai,R_pi,C_pi)，代表第i个粒子的参数信息；C：利用全局模式粒子群算法进行磷酸铁锂动力电池等效电路模型参数估计；D：适应度函数为min|U_r-U_e|，U_r为动力电池端电压的实测值；U_e为动力电池端电压的估计值；E：粒子群算法优化循环达到设定的最大次数或者|U_r-U_e|≤0.01，停止循环。本发明应用粒子群算法进行动力电池等效电路模型参数估计，通过实验验证表明此种方法参数估计误差小，提高了模型参数估计的准确性。

主权项

1.基于粒子群算法的磷酸铁锂动力电池等效电路模型参数估计的方法，其特征在于包括以下步骤：A：磷酸铁锂动力电池建模，根据磷酸铁锂动力电池PNGV等效电路模型，得到以下公式：U＝U_OCV-U_a-U_p-R_oI   （1）Ua=1Ca∫0TIdt---(2)]]>I-Ip=I-UpRp=CpdUpdt---(3)]]>U=UOCV-RoI-1Ca(ΣIΔt)-RpI(1-e-ΔtRpCp)---(4)]]>U_OCV:理想电压源,它表示的是电池的开路电压；C_a:该电容描述的是因电流的时间累积效应而引起的开路电压数值的变化；R_o:电池的欧姆内阻；R_p:电池内部极化电阻；C_p:R_p的并行电容；I:动力电池工作电流；I_p:极化电阻的电流；U:动力电池端电压；U_a：电容C_a端电压；U_p：电容C_p端电压；B：解的编码，将磷酸铁锂动力电池等效电路模型参数估计问题转化成适于粒子群优化的排列问题，粒子以P表示，其中P_i为(R_oi,C_ai,R_pi,C_pi)，代表第i个粒子的参数信息；C：适应度函数为min|U_r-U_e|，其中U_r为动力电池端电压的实测值；U_e为动力电池端电压的估计值；D：粒子群算法优化循环达到设定的最大次数或者|U_r-U_e|≤0.01，停止循环。