[发明专利]一种锂离子电池荷电状态估算方法

权利要求书

1.一种锂离子电池荷电状态估算方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：

步骤1、建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型：采集开路电压数据与荷电状态数据，基于所述等效电路模型，获取不同状态下的电池模型参数；

步骤2、获取电池模型状态空间方程：基于基尔霍夫定律，利用所述等效电路模型和电池模型参数，获取模型状态空间方程；

步骤3、初步估算：基于所述模型状态空间方程，使用扩展卡尔曼滤波算法初步估算锂离子电池荷电状态；

步骤4、训练BP神经网络模型：选取扩展卡尔曼滤波估算过程中的相关变量作为BP神经网络输入，输出为SOC误差值，训练BP神经网络模型；

步骤5、联合估算：在新的扩展卡尔曼滤波估算锂离子电池SOC过程中，使用BP神经网络模型输出实时参与状态变量一步预测。

2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池荷电状态估算方法，其特征在于，所述步骤4中BP神经网络输入为扩展卡尔曼滤波算法初步估算锂离子电池SOC过程中的电池模型输出端电压误差、SOC先验预测值、卡尔曼滤波增益、模型输出端电压与电流变化率，输出为SOC估算误差。

3.根据权利要求1所述的一种锂离子电池荷电状态估算方法，其特征在于，所述步骤5中经BP神经网络参与后的状态变量一步预测如下：

x_k|k-1＝Ax_k-1|k-1+BI_k-1+H_k-1SOC_BP,k-1

其中，x_k|k-1为状态变量k时刻一步预测值，I_k-1为k-1时刻电池工作电流，x_k-1|k-1为k-1时刻状态变量最优估计值，H_k-1为k-1时刻卡尔曼滤波增益，SOC_BP,k-1为BP神经网络的SOC估算误差值，A、B分别为系统传递矩阵与输入矩阵。