[发明专利]一种用于变温度环境的串联超级电容组荷电状态估计方法

说明书

本发明提供了一种用于变温度环境的串联超级电容组荷电状态估计方法，其选出表征单体通过不同温度下的戴维南模型参数建立变温度模型，然后基于变温度模型使用自适应扩展卡尔曼滤波算法结合实际工况的电流电压值完成串联超级电容组的SOC估计。该方法可以在温度变化的情况下快速得到模型的参数值，从而精确的估计出串联超级电容组的SOC值，解决了在传统SOC估计方法中缺少对温度的建模所导致的误差较大的问题，同时，通过自适应扩张卡尔曼滤波求解状态空间方程的手段，即使在温度连续变化时系统也能做出及时的反应。

技术领域

本发明涉及电动汽车超级电容组管理系统的设计技术领域，尤其涉及一种在变温度环境下对串联超级电容组荷电状态进行估计的方法。

背景技术

现阶段的纯电动汽车大多数是以锂电池作为主要能源，但单独使用可能导致电池组过热并缩短电池寿命，所以需要配合辅助能源使用。超级电容具有功率密度大、瞬时功率高、充放电循环寿命长等优点，是目前较为适合的辅助能源。

电池或电容的荷电状态(state of charge，简称SOC)表示电池或电容内剩余电量与其额定容量的比值，能够清晰地反映出电池或电容的当前状态。因此准确的荷电状态估计对于车辆的安全性、能量决策和使用寿命等诸多方面具有十分重要的意义。

对于锂电池/超级电容混合动力汽车而言，现有的一些SOC估计方式仅局限于锂电池组，针对超级电容组的SOC估计方法则非常少见，尤其是在环境温度变化较大的情况下，对于超级电容组的SOC估计尚缺乏有针对性的解决手段。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在针对上述现有技术中存在的技术问题，提供一种用于变温度环境的串联超级电容组荷电状态估计方法，具体包括以下步骤：

步骤1、在串联超级电容组的各电容单体中筛选出电压最高的单体作为表征单体，用表征单体的荷电状态表征超级电容组的荷电状态；

步骤2、在多个温度下对串联超级电容组进行HPPC(Hybrid Pulse PowerCharacteristic)充放电试验，得到充放电电流I和电压U，以及采样时间间隔Δt；

步骤3、对所述表征单体建立戴维南等效电路模型，使用由所述步骤2得到的不同温度下的数据对表征单体进行参数辨识；

步骤4、引入温度修正因子函数其中S_T、S₀分别表示温度T与基准温度下戴维南模型的电阻Ri、Rd、时间常数τ的值，；针对戴维南模型的开路电压建立关于SOC和温度的多项式函数；依次对所述两个函数进行拟合，得到串联超级电容组的变温度模型；

步骤5、基于所述变温度模型建立串联超级电容组的状态空间模型，利用自适应扩张卡尔曼滤波算法对串联超级电容组的SOC进行估计。

进一步地，所述步骤3中对表征单体进行参数辨识具体基于遗传算法实现。

进一步地，所述步骤4中，温度修正因子函数λ_T具体使用傅里叶级数拟合得到：

式中，a、b、c、d均为拟合系数；

对所述开路电压Uoc建立关于SOC和温度的三维多项式：

Uoc(soc,T)＝a1+a2*soc+a3*T+a4*soc²+a5*soc*T

+a6*T²+a7*soc³+a8*soc²*T+a9*soc*T²+a10*T³

式中，soc为当前采样时刻的SOC值，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10均为拟合系数。