[发明专利]一种电动汽车动力电池系统SOC和SOH联合在线估算方法

摘要

本发明属于电动汽车动力电池管理领域，涉及一种电动汽车动力电池系统SOC和SOH联合在线估算方法。该方法主要包括以下步骤：第一，采集实验数据，建立电池模型并辨识出模型参数初始值，获取空间方程的系数初值A₀、B₀、C₀、D₀；第二，两个扩展卡尔曼(EKF)滤波环分别对电池组SOC和内阻R₀进行估算，两者估算结果可以相互修正；第三，将步骤二的估算结果SOC和R₀输入到BCRLS算法中输出辨识出的模型参数R₀、R₁、C₁,并更新空间方程系数A_k、B_k、C_k、D_k进行下一时刻的SOC和SOH估算；该方法融合了双卡尔曼滤波和BCRLS算法，有效解决了不确定性噪声引起的算法不再具有无偏性的问题，提高了电池组模型的精度，双卡尔曼滤波算法有效解决了在线SOC值对电池SOH估算的影响，提高了SOH的估算精度和鲁棒性。

主权项

1.一种电动汽车动力电池系统SOC和SOH联合在线估算方法，用于电动汽车动力电池系统SOC和SOH的实时在线估算，包括步骤：S1：对电动汽车动力电池组进行快速充放电实验，标定电池组开路电压(OCV)与SOC之间的关系式，电池组戴维宁模型(Thevenin模型)参数初始值通过对电池组进行不同SOC值下的单脉冲实验获得，并获取电动汽车电池组模型相应状态空间方程的匹配系数初值矩阵A₀、B₀、C₀、D₀；S2：获取电动汽车动力电池组的端电压U、电流I；S3：根据电动汽车电池组Thevenin等效电路模型列写电路基本方程，并根据脉冲响应不变法对电池组电路方程进行离散化处理，并将离散后的方程改写成最小二乘形式，然后运用偏差补偿递推最小二乘算法(BCRLS算法)并结合上一步得出的OCV与SOC之间的关系式，运用上一步获取的电池组的电压、电流、温度数据对电动汽车动力电池组模型参数R₀、R₁、C₁进行在线辨识，然后更新系统状态方程中的A_k、B_k、C_k、D_k；S4：SOC估算模块，该模块将电动汽车动力电池组欧姆内阻视为常数值，运用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估算k时刻电动汽车动力电池组的SOC_k值,将k时刻的SOC_k值输入OCV与SOC关系式模块中，获取k时刻的开路电压值U_oc(SOC_k),并将k时刻的开路电压值U_oc(SOC_k)和k时刻电池组极化电压值U_1,k输入到下一步骤的SOH估算模块中进行模型观测值的计算；S5：SOH估算模块，运用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估算k时刻电动汽车动力电池组的欧姆内阻值R_0,k,然后根据关系式进行SOH的估算，其中R_Eol为电池组寿命终结时的内阻值，R_New表示电池组未使用时的内阻值，R_0,k表示估算的k时刻的电池组的欧姆内阻值，将k时刻的欧姆内阻值R_0,k输入到上一步骤的SOC估算模块中，进行模型观测值的计算。