[发明专利]基于自适应卡尔曼滤波法的动力锂电池SOC估算方法有效
| 申请号： | 201910567240.2 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110395141B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 康健强;秦鹏;王振新;熊松;朱国荣 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | B60L58/12 | 分类号： | B60L58/12;G01R31/367;G01R31/388 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应卡尔曼滤波法的动力锂电池SOC估算方法，首先，根据锂离子电池的动态特性，建立电池的双极化等效电路模型；然后，通过混合脉冲功率性能测试获取数据，对模型特性参数进行辨识，并用最小二乘法拟合得到开路电压与SOC的关系曲线；接着，基于开路电压与SOC的关系曲线和DP模型的离散方程，建立状态方程和观测方程，并将状态方程和观测方程代入EFK算法得到系统矩阵；再运用改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法对锂离子电池SOC进行估算。本发明的方法有效解决了在运用传统自适应卡尔曼滤波算法或EKF算法进行SOC估算时，滤波结果发散、运算不稳定的问题，且加快了SOC估算值向真值收敛的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 卡尔 滤波 动力 锂电池 soc 估算 方法 | ||
【主权项】：
1.基于自适应卡尔曼滤波法的动力锂电池SOC估算方法，其特征在于，包括：步骤S1：根据锂离子电池的动态特性，建立电池的双极化等效电路模型：DP模型，并对DP模型进行离散化，得到DP模型的离散方程；步骤S2：通过混合脉冲功率性能测试获取数据，对双极化等效电路模型的特性参数进行辨识，其中，特性参数包括开路电压UOCV，采用最小二乘法拟合得到开路电压UOCV与SOC的关系曲线；步骤S3：基于开路电压UOCV与SOC的关系曲线和DP模型的离散方程，建立状态方程和观测方程，并将状态方程和观测方程代入EFK算法得到系统矩阵，其中，系统矩阵包括状态估计矩阵、误差协方差矩阵及测量矩阵；步骤S4：基于状态估计矩阵、误差协方差矩阵及测量矩阵、卡尔曼增益、过程噪声协方差以及量测噪声协方差的更新，运用改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法对锂离子电池SOC进行估算。
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