[发明专利]一种锂电池SOC预测方法

权利要求书

1.一种锂电池SOC预测方法，包括下列步骤：

(1)建立锂电池混合电化学模型，电池模型的状态方程为：

$SOC\left(t\right)=SOC\left(0\right)-{\∫}_0^t\frac{\mathrm{\η}i\left(t\right)}{Q_c}dt$

观测方程为：

$\begin{array}{c}U\left(t\right)=K_0-K_{1}SOC\left(t\right)+\frac{K_2}{SOC\left(t\right)}+K_3\ln \left(SOC\left(t\right)\right)\\ +K_4\ln \left(1-SOC\left(t\right)\right)-R_{0}i\left(t\right)\end{array}$

式中，SOC(t)为t时刻的瞬时SOC预测值，SOC(0)为初始SOC值，i(t)为t时刻的瞬时电流，η为能量转换效率，Q_c为锂电池电荷量，U(t)为t时刻端电压值，K₀、K₁、K₂、K₃、K₄为锂电池混合电化学模型待辨识参数，R₀为锂电池欧姆内阻。

(2)对锂电池进行充放电测试，获取包括电池充放电电压、电流以及温度在内的实验数据；

(3)采用遗忘因子最小二乘法进行辨识对锂电池混合电化学模型中的参数进行在线辨识，得到锂电池的电压预测值；

(4)根据电压预测均方根误差值设置算法转换阈值电压U_th，联合采用无迹卡尔曼滤波和粒子滤波算法，方法如下：计算实际电压测量值和电压预测值的差值Err(t)＝|Z(t)-U(t)|，其中：U(t)为t时刻电压测量值，Z(t)为t时刻电压预测值；判断Err(t)是否大于算法转换阈值电压U_th，若Err(t)>U_th，则调用粒子滤波算法进行预测；否则，则调用无迹卡尔曼滤波算法进行预测。