[发明专利]一种变长度滑动窗辨识电池参数的电池荷电状态估计方法

摘要

本发明涉及一种变长度滑动窗辨识电池参数的电池荷电状态估计方法，由变长度滑动窗最小二乘法实时辨识电池参数，再利用这些电池参数进行自适应扩展卡尔曼滤波估计出电池SOC，从而克服了电池老化引起的电池参数变化对电池SOC估计精度的影响。不仅可以有效跟踪时变的电池参数，且对初始数据的选择没有依赖性；自适应卡扩展尔曼更能适应非线性时变系统的状态估计；矩阵求逆运算转换成标量除法运算，具有更好的实时性。

主权项

一种变长度滑动窗辨识电池参数的电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)辨识电池参数：(1‑1)根据电池的电化学特性建立状态方程和观测方程：1)建立动力电池等效电路模型：采用thevenin等效电路模型，该电路由并联的等效极化内阻和等效极化电容与等效欧姆内阻串联而成，且由该等效电路可得：Ut＝Uoc‑UP‑IR0Uoc＝K0+K1lnSOC+K2ln(1‑SOC)其中，UP为等效极化内阻上电压，Ut为动力电池的端电压，Uoc为动力电池的开路电压，R0为动力电池的等效欧姆内阻，CP和RP分别为动力电池的等效极化电容和极化内阻，K0、K1、K2为无单位的电池参数；由方程组式(1)可得到：/步骤2)中所建立的状态方程和观测方程为：状态方程X＝f(x,u)+W    (3)观测方程Y＝H·X+V      (4)其中，状态向量X＝[Ut UP K0 K1 K2 1/RP 1/CP R0]T    (5)fi为f(x,u)中的第i个状态方程；xi为X中的第i个状态变量，i＝1,2,…,8；f2＝x7u‑x2x6x7f3＝0f4＝0    (6)f5＝0f6＝0f7＝0f8＝0观测矩阵H＝[1 0 0 0 0 0 0 0]；步骤3)中建立离散化状态方程和观测方程：Ut,k＝m1+m2Ut,k‑1+m3lnSOCk+m4ln(1‑SOCk)+m5Ik+m6Ik‑1    (7)其中，，,，,状态方程用矩阵表示为：z＝Φθ    (9)其中，z为状态变量Ut，θ为系统参数向量：θ＝[m1 m2 m3 m4 m5 m6]    (10)Φ为状态转移矩阵：Φ＝[1 Ut,k‑1 lnSOCk ln(1‑SOCk) Ik Ik‑1]T    (11)2)建立状态方程和观测方程：3)离散化状态方程和观测方程；(1‑2)采用变长度滑动窗的最小二乘法在线辨识电池参数；(2)利用步骤(1)中辨识出的电池参数使用自适应扩展卡尔曼滤波算法估计电池荷电状态。