[发明专利]一种带改进型噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法

摘要

本发明公布了一种带改进型噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法，该电池系统由电池单体通过m串n并而成的m×n型电池系统。所述方法如下根据电池系统等效电路模型建立电池系统空间状态方程，利用改进型噪声估计器获得k+1时刻的噪声估计值再以此噪声估计值作为自适应无迹卡尔曼滤波法的噪声统计信息，并结合电池系统空间状态方程采用无迹卡尔曼滤波法对电池系统进行荷电状态估计，得到k+1时刻的中间状态量(Pk+1,ek+1)，并作为下一时刻改进型噪声估计器的输入量，以此循环递推来获得电池荷电状态估计值。本发明采用带改进型噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法比扩展卡尔曼滤波法收敛速度更快、鲁棒性更好。

主权项

本发明公布了一种带改进型噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法，该电池系统由电池单体通过m串n并而成的m×n型电池系统，其中m、n均为大于1的自然数，所述方法包括以下步骤：第一步确定已知电池系统的等效电路模型(1)；第二步，建立电池系统空间状态方程(2)；第三步，利用改进型噪声估计器(3)获得k+1时刻的噪声估计值(4)；第四步，以电池系统空间状态方程(2)中的电池系统荷电状态SOCb、2个RC并联电路的端电压作为无迹卡尔曼滤波法UKF(5)的状态变量，以电池系统空间状态方程(2)的输入状态空间方程、输出电压状态空间方程分别作为无迹卡尔曼滤波法UKF(5)的非线性状态方程f(·)及测量方程g(·)，将k+1时刻的噪声估计值(4)作为无迹卡尔曼滤波法UKF(5)的噪声统计信息；第五步，利用无迹卡尔曼滤波法UKF(5)得到k+1时刻的中间状态量(6)，同时输出k+1时刻的电池系统荷电状态SOCb，k+1估计值；第六步，将中间状态量(6)作为下一时刻改进型噪声估计器(3)的输入量，如此循环递推得到不同时刻的电池系统荷电状态SOCb估计值。