[发明专利]一种锂离子电池荷电状态多环模型估计方法

说明书

一种锂离子电池荷电状态多环模型估计方法，包括：建立锂离子电池荷电状态估计环，并补充锂离子电池模型参数辨识环节，锂离子电池电压外特性曲线更新环节和锂离子电池安时容量更新环节，对荷电状态估计环节中的电池模型参数，电池电压外特性曲线和电池安时容量进行实时更新，增加SOC的估计精度。本发明建立四环自洽系统，能够在电池模型参数不准确，电池电压外特性曲线不准确，电池安时容量不准确的条件下，通过准确测量电池的负载电压和负载电流，观测器算法对于电压偏差的控制作用，使得电池荷电状态观测系统计算的荷电状态观测值准确；采用PI观测器作为SOC的模型在环估计算法，避免了复杂的计算，增加了该方法在实车中应用的可能性。

技术领域

本发明涉及电动汽车动力电池领域，具体来说是一种锂离子电池荷电状态多环模型估计方法，应用于电动汽车SOC的估计。

背景技术

近年来，由于化石燃料缺乏导致的能源危机使得越来越多的汽车厂商把目光投向了新能源电动汽车方面。动力电池，作为电动汽车开发的瓶颈之一，直接限制了电动汽车的行驶里程和续航时间。电池管理系统(Battery Management System,BMS)能够延长电池的使用寿命，监控电池的工作状态，是动力电池研究中的热点问题。电池的荷电状态(Stateof charge,SOC),作为电池管理系统中重要的一环，对控制电池精准充放电，维护电池的健康状态有着重要的作用。因此，准确估计电池的SOC，成为了当下电动汽车发展的研究重点。

目前，SOC的估算方法一般分为三大类，分别是直接法，基于模型的估计方法和基于数据的估计方法。

直接法有安时积分法、开路电压法和阻抗法。安时积分法依靠采集的电池电流数据对SOC进行估计，操作简单、易于实现，但会面临初始SOC值难以确定的问题，而且估计过程中的电流累加误差难以消除。开路电压法依靠电池的开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)和SOC的对应关系来获得SOC的数值，但估算前要对电池进行长时间静置直至电池达到稳定状态，不适合在线估计SOC。内阻法与开路电压法相似，是依靠电池的交流阻抗与SOC的关系来估计SOC，同样的，在使用前要使电池静置至稳定，也不是适用于车载SOC的估计。

基于模型的算法是目前研究中最热门的的算法。电池的模型分为等效电路模型和电化学模型。电化学模型由于参数过多，表达式复杂一般不被用在SOC的估计中。常用的等效电路模型为n阶RC电路模型，当n≥3时，电路的参数辨识复杂度会大大增加，精度却不会显著提高，所以一般采用1阶RC和2阶RC电路作为电池的等效模型。滤波法和观测器法常与电池模型配合使用，它们通过构造增益函数来修正SOC的误差，鲁棒性和抗噪能力强，但计算量相对较大，不容易在实车中实现。

基于数据的算法包括神经网络法、支持向量机法等。这些方法不需要对系统进行建模，通过输入电池电压、电流等物理量，经过自主学习，可以对电池的SOC实现精确估计。这类算法有着不需要精确建模，易对非线性系统进行识别的有点，但是，由于存在如需要大量训练样本以及过度依赖电池数据和训练方法等缺点，因此这类算法在实际中的应用受到了一定程度的限制。

综上所述，目前虽然对于电池的SOC估计进行了大量的研究，但均存在一定的问题和缺陷，需要进行改进，解决上述方法的不足和缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提出一种锂离子电池荷电状态多环模型估计方法，以解决SOC估计方法存在的不足。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种锂离子电池荷电状态也多环模型估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

锂离子电池建模步骤S110：

建立二阶RC等效电路建模子步骤S111：

基于锂离子电池的动力特性，利用2阶RC等效电路为锂离子电池建模，