[发明专利]一种基于温度用于估计电池SOC的方法

摘要

本发明涉及一种基于温度用于估计电池SOC的方法包括以下步骤S1：提供一待测动力电池，建立待测动力电池的模型，获取待测动力电池的SOC状态方程以及输出端电压测量方程，并确定估计该待测动力电池SOC值所需的待测动力电池参数；步骤S2：在不同温度条件下测量待测动力电池的参数，并建立待测动力电池参数的数据查询库，用以修正不同温度下建立的待测动力电池模型；步骤S3：检测待测动力电池的当前温度，根据当前温度对应获取上诉数据查询库中当前温度下的待测动力电池参数数据，并将该参数数据代入自适应无迹卡尔曼算法中，自适应无迹卡尔曼算法校正该温度条件下的建立的待测动力电池模型，获取准确的测量待测动力电池SOC值。

主权项

1.一种基于温度用于估计电池SOC的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：提供一待测动力电池，建立待测动力电池的模型，获取待测动力电池的SOC状态方程以及输出端电压测量方程，并确定估计该待测动力电池SOC值所需的待测动力电池参数；/n步骤S2：在不同温度条件下测量待测动力电池的参数，并建立待测动力电池参数的数据查询库，用以修正不同温度下建立的待测动力电池模型；/n步骤S3：检测待测动力电池的当前温度，根据当前温度对应获取上述数据查询库中当前温度下的待测动力电池参数数据，并将该参数数据代入自适应无迹卡尔曼算法中，自适应无迹卡尔曼算法校正该温度条件下的建立的待测动力电池模型，获取准确的测量待测动力电池SOC值；其中，步骤具体包括：/n步骤S31：检测动力电池的当前温度；/n步骤S32:自适应卡尔曼滤波的运行环境初始化；/n步骤S33:产生sigma点，计算权重因子；/n步骤S34：对应当前温度调取对应动力电池参数数据，代入自适应无迹卡尔曼算法中；/n步骤S351：利用获取的动力电池参数数据，通过SOC状态方程来更新当前时刻的sigma点；其中，所述SOC状态方程包括：/n /n其中R₁，R₂，表动力电池模型的电阻，C₁，C₂代表动力电池模型的电容，变量x_k+1是向量化的形式，代表一个列向量，列向量包括SOC在k+1时刻的电荷状态SOC,_k+1，电容C1，C2在k+1时刻的电压U_C1,k+1，U_C2,k+1；wk代表动力电池系统的过程噪声；Δt为采样时间；SOC_k为电池的k时刻的荷电状态；U_C1,k和U_C2,k分别为电容C1和电容C2在k时刻的电压；C_T为动力电池的容量，i(k)为动力电池模型在k时刻的电流值，k是t离散化后的时刻；/n步骤S352：计算各个sigma点的权重因子，用来拟合各个点的概率密度，达到对非线性模型的近似；/n步骤S353：计算非线性模型的所述SOC状态方程的先验输出/n步骤S354:更新x的协方差矩阵利用先验输出更新x的协方差矩阵/n步骤S361:通过时间更新后的2N+1个采样点，得到当前的采样点输出/n步骤S362：利用计算输出端电压测量方程(5)的先验输出/n步骤S363:利用步骤S361和步骤S362所得到的数据，更新协误差矩阵和/n步骤S37:卡尔曼校正，利用步骤S362的数据，计算卡尔曼增益K_k；通过卡尔曼增益来校正先验估计值获取后验估计值/n步骤S38：自适应过程，更新噪声的方差；/n步骤S39：噪声校正；其中，噪声校正包括过程噪声Q_k的更新及测量噪声R_k的更新；/n步骤S40：输出SOC值或循环迭代进行下一个时刻的SOC值输出；/n步骤S41：待测动力电池的SOC为动态变量，令k＝k-1，转到步骤S31，进行自适应无迹卡尔曼滤波的循环迭代，可以实时获取待测动力电池的SOC。/n