[发明专利]一种基于PF算法的电池动力系统SOC估算方法

说明书

本发明公开了一种基于PF算法的电池动力系统SOC估算方法，属于电池管理系统技术领域，包括构建电池动力系统的状态空间方程；在SOC的有效范围内，随机设定电池动力系统的初始SOC；在粒子滤波器中，利用电池动力系统的状态空间方程对电池动力系统的初始SOC进行实时计算。本发明在SOC的估计中使用粒子滤波算法，可以将SOC值作为一个状态量进行观测，可利用闭环观测器的误差反馈特性，规避测量噪声和漂移误差的影响，避免产生累积误差。而且该方法不依赖与电池动力系统准确的SOC初始值，可在有限迭次数内收敛于真实值，避免了由于初始值不准确带来的误差。

技术领域

本发明涉及电池管理系统技术领域，特别涉及一种基于PF算法的电池动力系统SOC估算方法。

背景技术

电池荷电状态(State of Charge,SOC)的估计直接关系到电池的使用情况，尤其是对纯电动汽车，其值估计的精度直接关系动力启程的续航里程。在传统电池管理系统(Battery management systems,BMS)应用中，对于SOC的估计，通常采用以安时积分为主，OCV-SOC关系表校正为辅的方法即开路电压(Open-Circle-Voltage,OCV)与电池SOC之间存在的对应关系。由于该方法主要依赖开关的安时积分结果，在运行过程中受到电流测量噪声、电流传感器漂移、初始SOC不准确等方面的影响，形成累积误差，导致SOC估计精确度随工作时间的增加而不断降低。虽然该方法中采用了OCV-SOC关系表进行校正的机制，但是由于要求测量电流只有接近于0时才能进行校正，导致除停车时间外，有效校正次数过少，特别是在实际充放电过程中，几乎难以实现有效的校正。另一方面，将电流接近0时的端电压值作为OCV值也不准确，会引入新的系统误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于PF算法的电池动力系统SOC估算方法，以提高电池SOC估计的准确性。

为实现以上目的，本发明采用一种基于PF算法的电池动力系统SOC估算方法，包括：

构建电池动力系统的状态空间方程；

在SOC的有效范围内，随机设定电池动力系统的初始SOC；

在粒子滤波器中，利用电池动力系统的状态空间方程对电池动力系统的初始SOC进行实时计算。

进一步地，所述在粒子滤波器中，利用电池动力系统的状态空间方程对电池动力系统的初始SOC进行实时更新，包括：

S1、对N个随机粒子进行初始化，并设置k＝1，i＝1，1≤i≤N，其中k表示采样时刻；

S2、利用所述电池动力系统的状态空间方程，分别计算初始化后N个随机粒子的权值；

S3、将N个随机粒子的权值进行归一化处理，得到归一化权重值；

S4、判断粒子权值是否小于设定的权重阈值；

S5、若是，则重新执行步骤S1；

S6、若否，则利用归一化权值更新系统的观测值；

S7、令i＝i+1，并判断是否满足i<N；

S8、若是，则重新执行步骤S3；

S9、若否，则利用N个随机粒子的权值计算系统的观测值；

S10、令k＝k+1，并重新执行步骤S2。

进一步地，在所述电池动力系统处于上电初始状态时，还包括：

实时采集所述电池动力系统中电池电压和温度；

根据所述电池电压和温度，对照OCV-SOC表格查找所述电池动力系统的SOC初值；