[发明专利]一种电池电量剩余值估算方法

摘要

本发明涉及一种电池电量剩余值估算方法，将锂离子电池等效电路模型中三个极化内阻对应的极化电压与SOC设为第一组状态变量X，另一组电池当前容量设为第二组状态变量Y，将电池电压作为双扩展卡尔曼滤波中的观测变量。根据上一个时间步中更新获得的内阻抗状态修正电池当前有效容量，分别通过状态方程对当前时刻k的状态变量X^k*、Y^k*进行初步预测，获得状态变量为一次状态预测值。该一次状态预测值是理论预测值，为得到较为精确的估计值，需要利用观测变量Z对递推过程中得到的初步预测值进行修正处理。本发明中，通过观测电压同时对两个状态变量的递推值进行修正，状态变量的修正值由观测变量的实际观测值与递推值之差以及卡尔曼增益K共同确定。本发明可使电池剩余电量对预测误差具有自修正能力，提高电池剩余电量计算的精确度。

主权项

1.电池电量剩余值估算方法，其特征在于：所述电池电量为锂离子电池SOC，采用双扩展卡尔曼滤波方法，具体步骤如下：(1)将锂离子电池等效电路模型中三个极化内阻对应的极化电压与SOC设为第一组状态变量，记作，X＝[SOC u1 u2 u3]T，双扩展卡尔曼滤波的另一组电池当前容量作为第二组状态变量，记作，Y＝[RΩ]T；将电池电压作为双扩展卡尔曼滤波中的观测变量，记作，Z＝uB，观测方程如式(3.8)所示：式中，由式(2.11)所示的E_B‑SOC特征方程确定；v^k为观测噪声，由传感器性能决定；(2)根据电池等效电路模型和所定义的第一组状态变量以及第二组状态变量，建立第一组电池状态方程式(3.9)、第二组电池状态方程式(3.10)；Yk*＝Yk‑1+rk‑1  (3.10)式中，为过程变量，ω^k‑1为过程噪声，r^k‑1为随机微小扰动，以此表示电池内阻在整个过程中的缓慢变化，[X^k*,Y^k*]为第一组状态变量初步预测值和第二组状态变量初步预测值；(3)根据上一个时间步中更新获得的内阻抗状态修正锂离子电池当前有效容量然后分别通过第一组状态方程和第二组状态方程对当前时刻k的第一组状态变量X^k*、第二组状态变量Y^k*进行初步预测，此时获得的第一组状态变量和第二组状态变量均为一次状态预测值；(4)通过状态方程对状态变量进行递推得到的一次状态预测值是理论预测值，在实际工况中，锂离子电池的真实SOC会因为过程误差的积累而与理论递推值发生偏差；而且，状态方程只能根据给定的初始值进行递推计算，无法识别并修正可能存在的初始误差；因此，为得到较为精确的估计值，需要利用观测变量Z对递推过程中得到的初步预测值进行修正处理，这是卡尔曼滤波预测的关键；在双卡尔曼滤波的电池SOC估算中，通过观测电压同时对第一组状态变量和第二组状态变量的递推值进行修正，分别如下所示：两个状态变量的修正值由观测变量的实际观测值与递推值之差以及卡尔曼增益K共同确定；其中，为通过电压传感器获得的观测变量实时测量值，Z^k为由观测方程获得的观测变量递推值，两个状态变量的卡尔曼增益K分别如下所示：式中，Rk为观测噪声协方差，其大小由电压传感器性能决定；Hk为状态变量的雅克比矩阵，其值由观测变量与状态变量关系式确定，如式(3.15)和式(3.16)所示；Pk*为状态协方差矩阵，反映状态变量的递推变化，如式(3.17)和式(3.18)所示：式中，Qk‑1为状态变量过程噪声协方差。