[发明专利]一种基于EKF的锂电池SOC估算方法

摘要

本发明公开了一种基于EKF的锂电池SOC估算方法，包括：⑴根据单体磷酸铁锂电池的Thevenin模型和Ak,Ck的定义，可得Ak,Ck的计算公式；⑵在EKF的估算过程中，滤波初值选取在一定的范围内，经过不断参数调试Pk和R的初值；⑶将参数代入Kalman滤波框架，经过不断迭代和数据更新就能够得到SOC的最优估计。本发明所述基于EKF的锂电池SOC估算方法，可以克服现有技术中使用寿命短、安全性差和可靠性低等缺陷，以实现使用寿命长、安全性好和可靠性高的优点。

主权项

一种基于EKF的锂电池SOC估算方法，其特征在于，包括：⑴根据单体磷酸铁锂电池的Thevenin模型和Ak,Ck的定义，可得Ak,Ck的计算公式如式3‑9和3‑10所示：Ak=∂f∂x|x=x^k+=100e-Tτ---(3-9);]]>Ck=∂g∂x|x=x^k=dOCVdSOC|SOC=Sk--1---(3-10);]]>⑵在EKF的估算过程中，滤波初值选取在一定的范围内，估算值均会收敛在真值附近，选取在合适的范围之内，在单体磷酸铁锂电池的SOC估算中，经过不断参数调试Pk和R的初值选取如式3‑11和3‑12所示：P0=10-40010-4---(3-11);]]>R＝3                               (3‑12)；⑶在Matlab/Simulink仿真中，采样周期T选取为0.5s，将辨识得到的OCV与SOC函数关系代入式3‑9与式3‑10，可得Ak的值如公式3‑13所示；Ck的值随SOC的变化而变化，将估算得到的SOC代入式3‑10即可得到：Ak=1000.6065---(3-13);]]>EKF迭代所需的参数均已获得，将参数代入Kalman滤波框架，经过不断迭代和数据更新就能够得到SOC的最优估计；在Matlab/Simulink中，设计1C恒流脉冲放电试验，将单体磷酸铁锂电池自充满电，放电至SOC为20％，将放电电流数据采集，作为整个系统输入，输入到EKF滤波算法中，即可得到SOC的估算值。