基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法

1.本技术涉及锂离子电池能量管理运行技术领域，尤其涉及基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法和装置。


背景技术：

2.锂离子电池作为灵活、高效、安全的储能介质，广泛应用于电力、交通等业务领域。在锂离子电池能量管理运行过程中，电池荷电状态是管理者所关注的关键信息之一。为了获得精确的荷电状态描述，以满足锂离子电池高效运行要求，需要利用电化学模型考虑电池时变端口电压特性。而在时变端口特性表征过程中，不仅需要保证其精确度，还应在实际应用中考虑荷电状态更新的计算效率。
3.目前，锂离子电池模型在工程应用中主要可分为四类：水箱模型、等效电路模型、基于数据驱动的黑箱模型、基于化学反应机理的电化学模型。其中，水箱模型和等效电路模型在工程中应用最为广泛，其荷电状态更新过程中电池电压由制造商确定或测量，并视为常数，例如来自麻省理工大学和阿贡国家实验室的学者在研究电池在微网中的套利能力时采用等效电路模型，将电池电压视为恒定值，利用端口功率直接进行荷电状态更新。对于电化学模型和黑箱模型，一般在连续时序仿真中利用状态估计的方法获得荷电状态，例如来自北京理工大学和密歇根大学的学者在电化学模型中利用联合状态估计的方法确定电池当前荷电状态。然而，将电池端口电压视为恒定值，本质上是忽略了电池运行过程中端口电压关于电池荷电状态的变化，导致荷电状态更新过程中误差较大。而利用连续时序仿真中的状态估计方法确定荷电状态，则要重复求解计算电化学模型中非线性高阶微分状态方程，需要大量的计算资源，运算效率较低，难以适应较长时段内的电池能量管理运行。


技术实现要素：

4.本技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
5.为此，本技术的第一个目的在于提出一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，解决了现有方法的锂离子电池荷电状态更新精度和效率互斥的技术问题，利用锂离子电池电化学模型外特性仿真精度高的特点，在不增加计算复杂度的情况下考虑电池时变端口电压对荷电状态更新的影响，实现了在已知电池功率、荷电状态的情况下，无需进行连续时序仿真，完成对电池荷电状态的更新，提高了电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展了电化学模型在工程中的应用场景。
6.本技术的第二个目的在于提出一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置。
7.本技术的第三个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
8.为达上述目的，本技术第一方面实施例提出了一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，包括：s1：获取电池的初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；s2：获取电池初始状态信息，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预
设时间周期内每一时刻的电池端口电压；s3：根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率；s4：调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤s1-s3，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面；s5：将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程；s6：根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。
9.可选地，在本技术的一个实施例中，电池初始状态信息，包括：电极活性材料表面锂浓度、电极活性材料平均锂浓度、电极电解质锂浓度、电池温度初值。
10.可选地，在本技术的一个实施例中，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，包括：
11.获取恒定幅度的电池环境温度序列，电池环境温度序列包括预设时间周期内每一时刻的电池环境温度，
12.预设时间周期起始时刻，根据上一时刻电极电解质锂浓度、电极活性材料平均锂浓度和电池温度，更新当前时刻参数向量：
13.θ(k+1)＝f
θ
(ce(k)，c
s，av
(k)，tb(k))
14.其中，θ(k+1)为当前时刻参数向量，f
θ
为参数更新函数，ce(k)为上一时刻电极电解质锂浓度，c
s,av
(k)为上一时刻电极活性材料平均锂浓度，tb(k)为上一时刻电池温度；
15.根据上一时刻电极电解质锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、电池温度、端口电流和当前时刻参数向量，更新当前时刻反应电流强度：
16.jn(k+1)＝fj(ce(k)，c
s，surf
(k)，tb(k)，i(k)，θ(k+1))
17.其中，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，fj为反应电流更新函数，ce(k)为上一时刻电极电解质锂浓度，c
s,surf
(k)为上一时刻电极活性材料表面锂浓度，tb(k)为上一时刻电池温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量；
18.根据当前时刻反应电流强度和参数向量，更新当前时刻电极表面电势差：
19.φ
se
(k+1)＝f
φ
(jn(k+1)，θ(k+1))
20.其中，φ
se
(k+1)为当前时刻电极表面电势差，f
φ
为电极表面电势差更新函数，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，θ(k+1)为当前时刻参数向量；
21.根据上一时刻电极活性材料平均锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、当前时刻反应电流强度、当前时刻参数向量和采样间隔，更新当前时刻电极活性材料锂浓度：
22.c
s，av
(k+1)＝f
av
(c
s，av
(k)，c
s，surf
(k)，jn(k+1)，θ(k+1)，δt)
23.c
s，surf
(k+1)＝f
surf
(c
s，av
(k)，c
s，surf
(k)，jn(k+1)，θ(k+1)，δt)
24.其中，c
s，av
(k+1)为当前时刻电极活性材料平均锂浓度，f
av
为电极活性材料平均锂浓度更新函数，c
s，av
(k)为上一时刻电极活性材料平均锂浓度，c
s，surf
(k)为上一时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔，c
s，surf
(k+1)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，f
surf
为电极活性材料表面锂浓度更新函数，c
s，av
(k)为上一时刻电极活性材料平均锂浓度，c
s，surf
(k)为上一时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔；
25.根据上一时刻电极电解质锂浓度、端口电流和当前时刻参数向量及采样间隔，更
新当前时刻电极电解质锂浓度：
26.ce(k+1)＝fe(ce(k)，i(k)，θ(k+1)，δt)
27.其中，ce(k+1)为当前时刻电极电解质锂浓度，fe为电极电解质锂浓度更新函数，ce(k)为上一时刻电极电解质锂浓度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔；
28.根据当前时刻电极电解质锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、反应电流强度、参数向量和上一时刻电池温度、端口电流，获得当前时刻电池端口电压v和电池内电势差u：
29.v(k+1)＝fv(ce(k+1)，c
s，surf
(k+1)，jn(k+1)，tb(k)，i(k)，θ(k+1))
30.u(k+1)＝fu(ce(k+1)，c
s，surf
(k+1)，jn(k+1)，tb(k)，i(k)，θ(k+1))
31.其中，v(k+1)为当前时刻电池端口电压，fv为电池端口电压更新函数，ce(k+1)为当前时刻电极电解质锂浓度，c
s，surf
(k+1)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，tb(k)为上一时刻电池温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量，u(k+1)为当前时刻电池内电势差，fu为电池内电势差更新函数，ce(k+1)为当前时刻电极电解质锂浓度，c
s,surf
(k+1)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，tb(k)为上一时刻电池温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量；
32.根据当前时刻电池端口电压、电池内电势差、反应电流强度、参数向量和上一时刻电池温度、环境温度、端口电流及采样间隔，获得当前时刻电池温度：
33.tb(k+1)＝f
t
(v(k+1),u(k+1),jn(k+1),tb(k),t
amb
(k),i(k),θ(k+1),δt)
34.其中，tb(k+1)为当前时刻电池温度，f
t
为电池温度更新函数，v(k+1)为当前时刻电池端口电压，u(k+1)为当前时刻电池内电势差，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，tb(k)为上一时刻电池温度，t
amb
(k)为上一时刻环境温度,i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔；
35.重复上述仿真迭代更新步骤，由上一时刻状态值循环更新当前时刻状态值：参数向量、反应电流强度、电极表面电势差、电极活性材料锂浓度、电极电解质锂浓度，并根据状态更新结果输出电池端口电压和电池温度，直至预设时间周期结束，以得到预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，
36.其中，预设时间周期内每一时刻的电池端口电压可表示为
37.v＝[v
1 v2ꢀ…ꢀvk
ꢀ…ꢀvn
]
[0038]
其中，v为预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，vk为第k时刻电池端口电压值，vn为第n时刻电池端口电压值。
[0039]
可选地，在本技术的一个实施例中，根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率,包括：
[0040]
根据电池端口电压得到预设时间周期内的平均端口电压，根据平均端口电压与电流序列幅值，计算得到初始荷电状态和电流序列幅值对应的端口功率，
[0041]
其中，平均端口电压表示为：
[0042][0043]
其中，为平均端口电压，vk为第k时刻电池端口电压值，vn为第n时刻电池端口电
压值，n为预设时间周期内时刻总数，
[0044]
端口功率表示为：
[0045][0046]
其中，p为端口功率，soc0为初始荷电状态,t
amb
为设定的电池环境温度值，i为电流序列幅值，为平均端口电压。
[0047]
可选地，在本技术的一个实施例中，调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤s1-s3，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅度所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面，包括：
[0048]
在保持电池环境温度恒定的情况下，调整电池的初始荷电状态和电流序列幅值，重复s1-s3，分别得到多个不同初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，将端口功率平滑连接，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面，
[0049]
其中，电流幅值-荷电状态-端口功率曲面表示为：
[0050][0051]
其中，f
p
为t＝t
amb
时的电流幅值-荷电状态-端口功率曲面函数，soc0为初始荷电状态,p为端口功率，i为电流序列幅值，t
amb
为设定的电池环境温度值，t为电池实际环境温度。
[0052]
可选地，在本技术的一个实施例中，将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程，表示为：
[0053][0054]
其中，f
p
为t＝t
amb
时的电流幅值-荷电状态-端口功率曲面函数，soc0为初始荷电状态,p为端口功率，i为电流序列幅值，t
amb
为设定的电池环境温度值，t为电池实际环境温度。a,b,c为平面拟合一次系数，d为平面拟合常系数。
[0055]
可选地，在本技术的一个实施例中，根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新，包括：
[0056]
在保持电池环境温度恒定的情况下，根据已知的端口功率和荷电状态，利用平面方程得到电流幅值，
[0057]
其中，电流幅值表示为：
[0058][0059]
其中，i为电流幅值，fi为电流幅值函数，soc0为初始荷电状态,t
amb
为设定的环境温度值，t为电池实际环境温度，a0为电流幅值函数常系数，a1为电流幅值函数中soc0对应的一次系数，a2为电流幅值函数中p对应的一次系数，p为端口功率，
[0060]
a0,a1,a2可由平面拟合系数a,b,c,d导出：
[0061][0062]
[0063][0064]
其中，a,b,c为平面拟合一次系数，d为平面拟合常系数，a0为电流幅值函数常系数，a1为电流幅值函数中soc0对应的一次系数，a2为电流幅值函数中p对应的一次系数；
[0065]
根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新，表示为：
[0066][0067]
δt＝nδt
[0068]
soc
t+1
＝soc
t
+δsoc
[0069]
其中，δsoc为相邻时间周期荷电状态变化量，i为电流幅值，c0为以安时为单位的电池总容量，δt为预设时间周期长度，n为预设时间周期内时刻总数，为采样间隔，soc
t+1
为下一时间周期开始时的电池荷电状态，soc
t
为本时间周期开始时的电池荷电状态。
[0070]
为达上述目的，本技术第二方面实施例提出了一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置，包括：
[0071]
获取模块，用于获取电池的初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；
[0072]
处理模块，用于获取电池初始状态信息，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；
[0073]
计算模块，用于根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率；
[0074]
循环模块，用于调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复调用获取模块、处理模块和计算模块，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面；
[0075]
拟合模块，用于将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程；
[0076]
更新模块，用于根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。
[0077]
为了实现上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，能够执行一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法。
[0078]
本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法、基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置和非临时性计算机可存储介质，解决了现有方法的锂离子电池荷电状态更新精度和效率互斥的技术问题，利用锂离子电池电化学模型外特性仿真精度高的特点，在不增加计算复杂度的情况下考虑电池时变端口电压对荷电状态更新的影响，实现了在已知电池功率、荷电状态的情况下，无需进行连续时序仿真，完成对电池荷电状态的更新，提高了电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展了电化学模型在工程中的应用场景。
[0079]
本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
[0080]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0081]
图1为本技术实施例一所提供的一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法的流程图；
[0082]
图2为本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法的锂离子电池单体结构示意图；
[0083]
图3为本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法的另一个流程图；
[0084]
图4为本技术实施例二所提供的一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置的结构示意图。
具体实施方式
[0085]
下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
[0086]
现有关于锂离子电池能量运行管理的研究中，(1)若将端口电压视为恒定值，直接利用端口功率确定荷电状态，难以保证荷电状态更新的精确度；(2)若在连续时序仿真中进行状态估计，运算效率较低，在长时段管理中需要大量计算资源。针对以上问题，能反映电池运行中真实功率特性的高效荷电状态更新方法尚待研究。因此，对锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，既需要准确地考虑电池端口电压的时变特性，又需要满足在长时段电池能量运行管理中的计算效率。
[0087]
本技术提出了一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，利用锂离子电池电化学模型外特性仿真精度高的特点，在不增加计算复杂度的情况下考虑电池时变端口电压对荷电状态更新的影响，实现了在已知电池功率、荷电状态的情况下，无需进行连续时序仿真，完成对电池荷电状态的更新，提高了电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展了电化学模型在工程中的应用场景。
[0088]
本技术的相关技术包括：锂离子电池电化学模型构建及仿真技术：锂离子电化学模型由一组非线性高阶微分状态方程构成，其通过准确描述电池内部化学反应，提供较为准确的内部状态信息和外特性信息。多元方程拟合技术：多元方程拟合是在三维或高维空间中将一系列样本点利用光滑表面连接，使得该表面能够逼近样本点的分布。在本技术中利用到三维空间中的平面拟合，涉及3个变量的样本点拟合，从而给出待求拟合系数。
[0089]
下面参考附图描述本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法和装置。
[0090]
图1为本技术实施例一所提供的一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法的流程图。
[0091]
如图1所示，该基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法包括以下步骤：
[0092]
s1：获取电池的初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；
[0093]
s2：获取电池初始状态信息，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；
[0094]
s3：根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率；
[0095]
s4：调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤s1-s3，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面；
[0096]
s5：将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程；
[0097]
s6：根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。
[0098]
本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，通过s1：获取电池的初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；s2：获取电池初始状态信息，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；s3：根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率；s4：调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤s1-s3，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面；s5：将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程；s6：根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。由此，能够解决现有方法的锂离子电池荷电状态更新精度和效率互斥的技术问题，利用锂离子电池电化学模型外特性仿真精度高的特点，在不增加计算复杂度的情况下考虑电池时变端口电压对荷电状态更新的影响，实现了在已知电池功率、荷电状态的情况下，无需进行连续时序仿真，完成对电池荷电状态的更新，提高了电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展了电化学模型在工程中的应用场景。
[0099]
本技术提出了一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法，通过电化学模型描述锂离子电池端口电压随荷电状态的变化而改变的时变特性，同时采用构建电流幅度-荷电状态-端口功率曲面并进行平面拟合的功率-电流特性描述方法，在提高状态更新精度时，避免在电池能量管理中对电化学模型进行长时段连续时序仿真。在短时段内利用本方法对电池测试，基于电化学模型利用拟合平面描述功率-电流特性，在长时段内则利用上述特性平面方程进行电池能量运行管理的相关计算。
[0100]
本技术在保留锂离子电池运行过程中端口电压时变特性的情况下，不增加电池能量运行管理的计算复杂度，本技术能够将锂离子电池电化学模型应用于日前规划、联合调度等长时段优化场景，而无需进行计算复杂度较高的电化学模型连续时序仿真，为电池能量运行管理提供兼顾精度和效率的荷电状态更新信息，支撑锂离子电池在不同场景下的高效经济运行，具有重要的现实意义和良好的应用前景。
[0101]
设定电池环境温度，记作t
amb
，本技术中，电池环境温度保持不变。
[0102]
获取电池的初始荷电状态，记作soc0，其中，初始荷电状态的定义域为[0,1]。
[0103]
获取恒定幅值的电流序列，可记作：
[0104][0105]
其中，i为电流序列幅值，n为预设时间周期内时刻总数，每一时刻电流作用时段为
tk≤t《t
k+1
，采样间隔为δt＝t
k+1-tk。
[0106]
进一步地，在本技术实施例中，电池初始状态信息，包括：电极活性材料表面锂浓度、电极活性材料平均锂浓度、电极电解质锂浓度、电池温度初值。
[0107]
获取电池初始状态信息,包括：获取待分析电极所使用的电极活性材料类型，查询电极活性材料在最大、最小荷电状态所对应的电极活性材料平均锂浓度，根据荷电状态与平均锂浓度的正比关系得到电极活性材料平均锂浓度初值,初始状态下设电极活性材料锂浓度初始均匀分布，得到电极活性材料表面锂浓度与平均锂浓度初值相等,根据参数设定获得电极电解质锂浓度初值,电池温度初值设定为环境温度；
[0108]
电极活性材料平均锂浓度为：
[0109][0110]
电极活性材料表面锂浓度为：
[0111][0112]
电极电解质锂浓度为：
[0113]ce
(0)＝f
init，e
(c
e0
)
[0114]
电池温度初值为：
[0115]
tb(0)＝t
amb
[0116]
其中，是正、负极电极活性材料平均锂浓度初值，f
init
,是电极活性材料平均锂浓度初值设定函数，是电池正、负极电极活性材料平均锂浓度理论最小值，是电池正、负极电极活性材料平均锂浓度理论最大值，soc0是初始荷电状态，是正、负极电极活性材料表面锂浓度初值，ce(0)是电极电解质锂浓度初值，f
init
,是电极电解质锂浓度初值设定函数，c
e0
是电极电解质锂浓度材料参数，tb(0)是电池温度初值，t
amb
是电池环境温度。
[0117]
进一步地，在本技术实施例中，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，包括：
[0118]
获取恒定幅度的电池环境温度序列，电池环境温度序列包括预设时间周期内每一时刻的电池环境温度，其中，环境温度序列可记作：
[0119][0120]
其中，t
amb
为电池环境温度，n为预设时间周期内时刻总数，每一时刻电池环境温度作用时段为tk≤t《t
k+1
，采样间隔为δt＝t
k+1-tk。
[0121]
预设时间周期起始时刻，根据上一时刻电极电解质锂浓度、电极活性材料平均锂浓度和电池温度，更新当前时刻参数向量：
[0122]
θ(k+1)＝f
θ
(ce(k)，c
s，av
(k)，tb(k))
[0123]
其中，θ(k+1)为当前时刻参数向量，f
θ
为参数更新函数，ce(k)为上一时刻电极电解质锂浓度，c
s,av
(k)为上一时刻电极活性材料平均锂浓度，tb(k)为上一时刻电池温度；
[0124]
根据上一时刻电极电解质锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、电池温度、端口电流
和当前时刻参数向量，更新当前时刻反应电流强度：
[0125]jn
(k+1)＝fj(ce(k)，c
s，surf
(k)，tb(k)，i(k)，θ(k+1))
[0126]
其中，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，fj为反应电流更新函数，ce(k)为上一时刻电极电解质锂浓度，c
s,surf
(k)为上一时刻电极活性材料表面锂浓度，tb(k)为上一时刻电池温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量；
[0127]
根据当前时刻反应电流强度和参数向量，更新当前时刻电极表面电势差：
[0128]
φ
se
(k+1)＝f
φ
(jn(k+1)，θ(k+1))
[0129]
其中，φ
se
(k+1)为当前时刻电极表面电势差，f
φ
为电极表面电势差更新函数，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，θ(k+1)为当前时刻参数向量；
[0130]
根据上一时刻电极活性材料平均锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、当前时刻反应电流强度、当前时刻参数向量和采样间隔，更新当前时刻电极活性材料锂浓度：
[0131]cs，av
(k+1)＝f
av
(c
s，av
(k)，c
s，surf
(k)，jn(k+1)，θ(k+1)，δt)
[0132]cs，surf
(k+1)＝f
surf
(c
s，av
(k)，c
s，surf
(k)，jn(k+1)，θ(k+1)，δt)
[0133]
其中，c
s，av
(k+1)为当前时刻电极活性材料平均锂浓度，f
av
为电极活性材料平均锂浓度更新函数，c
s，av
(k)为上一时刻电极活性材料平均锂浓度，c
s，surf
(k)为上一时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔，c
s，surf
(k+1)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，f
surf
为电极活性材料表面锂浓度更新函数，c
s，av
(k)为上一时刻电极活性材料平均锂浓度，c
s，surf
(k)为上一时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔；
[0134]
根据上一时刻电极电解质锂浓度、端口电流和当前时刻参数向量及采样间隔，更新当前时刻电极电解质锂浓度：
[0135]ce
(k+1)＝fe(ce(k)，i(k)，θ(k+1)，δt)
[0136]
其中，ce(k+1)为当前时刻电极电解质锂浓度，fe为电极电解质锂浓度更新函数，ce(k)为上一时刻电极电解质锂浓度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔；
[0137]
根据当前时刻电极电解质锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、反应电流强度、参数向量和上一时刻电池温度、端口电流，获得当前时刻电池端口电压v和电池内电势差u：
[0138]
v(k+1)＝fv(ce(k+1)，c
s，surf
(k+1)，jn(k+1)，tb(k)，i(k)，θ(k+1))
[0139]
u(k+1)＝fu(ce(k+1)，c
s，surf
(k+1)，jn(k+1)，tb(k)，i(k)，θ(k+1))
[0140]
其中，v(k+1)为当前时刻电池端口电压，fv为电池端口电压更新函数，ce(k+1)为当前时刻电极电解质锂浓度，c
s，surf
(k+1)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，tb(k)为上一时刻电池温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量，u(k+1)为当前时刻电池内电势差，fu为电池内电势差更新函数，ce(k+1)为当前时刻电极电解质锂浓度，c
s，surf
(k+1)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，tb(k)为上一时刻电池温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量；
[0141]
根据当前时刻电池端口电压、电池内电势差、反应电流强度、参数向量和上一时刻电池温度、环境温度、端口电流及采样间隔，获得当前时刻电池温度：
[0142]
tb(k+1)＝f
t
(v(k+1)，u(k+1)，jn(k+1)，tb(k)，t
amb
(k)，i(k)，θ(k+1)，δt)
[0143]
其中，tb(k+1)为当前时刻电池温度，f
t
为电池温度更新函数，v(k+1)为当前时刻电池端口电压，u(k+1)为当前时刻电池内电势差，jn(k+1)为当前时刻反应电流强度，tb(k)为上一时刻电池温度，t
amb
(k)为上一时刻环境温度，i(k)为上一时刻端口电流，θ(k+1)为当前时刻参数向量，δt为采样间隔；
[0144]
重复上述仿真迭代更新步骤，由上一时刻状态值循环更新当前时刻状态值：参数向量、反应电流强度、电极表面电势差、电极活性材料锂浓度、电极电解质锂浓度，并根据状态更新结果输出电池端口电压和电池温度，直至预设时间周期结束，以得到预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，
[0145]
其中，预设时间周期内每一时刻的电池端口电压可表示为
[0146]
v＝[v
1 v2ꢀ…ꢀvk
ꢀ…ꢀvn
]
[0147]
其中，v为预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，vk为第k时刻电池端口电压值，vn为第n时刻电池端口电压值，
[0148]
上述仿真迭代更新，可记作：
[0149]
v＝f
bat
(soc0，t
amb
，i)
[0150]
其中，v为预设时间周期内每一时刻的电池端口电压，f
bat
为状态更新函数集合，soc0为初始荷电状态，t
amb
为电池环境温度，i为电流序列幅值。
[0151]
本技术中，反应电流强度、电极表面电势差、电极电解质锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、电极活性材料平均锂浓度等参数均为向量，每一时刻有8个空间上的采样点，具体示例如下：
[0152]
反应电流强度、电极表面电势差、电极电解质锂浓度、电极活性材料表面锂浓度、电极活性材料平均锂浓度在电池正、负极分别沿电极厚度方向增加方向取4个采样点，如图2所示，记作：
[0153][0154][0155][0156][0157][0158]
其中，jn(k)为当前时刻反应电流强度，为当前时刻采样点1处的反应电流强度，为当前时刻采样点4处的反应电流强度，φ
se
(k)为当前时刻电极表面电势差，为当前时刻位置采样点1处的电极表面电势差，为当前时刻位置采样点4处的电极表面电势差，ce(k)为当前时刻电极电解质锂浓度，为当前时刻坐标采样点1处的电极电解质锂浓度，为当前时刻坐标采样点4处的电极电解质锂浓度，c
s,av
(k)为当前时刻电极活性材料平均锂浓度，为当前时刻坐标采样点
1处的电极活性材料平均锂浓度，为当前时刻坐标采样点4处的电极活性材料平均锂浓度，c
s,surf
(k)为当前时刻电极活性材料表面锂浓度，为当前时刻坐标采样点1处的电极活性材料表面锂浓度，为当前时刻坐标采样点4处的电极活性材料表面锂浓度。
[0159]
进一步地，在本技术实施例中，根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率,包括：
[0160]
根据电池端口电压得到预设时间周期内的平均端口电压，根据平均端口电压与电流序列幅值，计算得到初始荷电状态和电流序列幅值对应的端口功率，
[0161]
其中，平均端口电压表示为：
[0162][0163]
其中，为平均端口电压，vk为第k时刻电池端口电压值，vn为第n时刻电池端口电压值，n为预设时间周期内时刻总数，
[0164]
端口功率表示为：
[0165][0166]
其中，p为端口功率，soc0为初始荷电状态,t
amb
为设定的电池环境温度值，i为电流序列幅值，为平均端口电压。
[0167]
进一步地，在本技术实施例中，调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复步骤s1-s3，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅度所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面，包括：
[0168]
在保持电池环境温度恒定的情况下，调整电池的初始荷电状态和电流序列幅值，重复s1-s3，分别得到多个不同初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，将端口功率平滑连接，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面，
[0169]
其中，电流幅值-荷电状态-端口功率曲面表示为：
[0170][0171]
其中，f
p
为t＝t
amb
时的电流幅值-荷电状态-端口功率曲面函数，soc0为初始荷电状态,p为端口功率，i为电流序列幅值，t
amb
为设定的电池环境温度值，t为电池实际环境温度。
[0172]
进一步地，在本技术实施例中，将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程，表示为：
[0173][0174]
其中，f
p
为t＝t
amb
时的电流幅值-荷电状态-端口功率曲面函数，soc0为初始荷电状态,p为端口功率，i为电流序列幅值，t
amb
为设定的电池环境温度值，t为电池实际环境温度。a,b,c为平面拟合一次系数，d为平面拟合常系数。
[0175]
进一步地，在本技术实施例中，根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新，包括：
[0176]
在保持电池环境温度恒定的情况下，根据已知的端口功率和荷电状态，利用平面方程得到电流幅值，
[0177]
其中，电流幅值表示为：
[0178][0179]
其中，i为电流幅值，fi为电流幅值函数，soc0为初始荷电状态,t
amb
为设定的环境温度值，t为电池实际环境温度，a0为电流幅值函数常系数，a1为电流幅值函数中soc0对应的一次系数，a2为电流幅值函数中p对应的一次系数，p为端口功率，
[0180]
a0,a1,a2可由平面拟合系数a,b,c,d导出：
[0181][0182][0183][0184]
其中，a,b,c为平面拟合一次系数，d为平面拟合常系数，a0为电流幅值函数常系数，a1为电流幅值函数中soc0对应的一次系数，a2为电流幅值函数中p对应的一次系数；
[0185]
根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新，表示为：
[0186][0187]
δt＝nδt
[0188]
soc
t+1
＝soc
t
+δsoc
[0189]
其中，δsoc为相邻时间周期荷电状态变化量，i为电流幅值，c0为以安时为单位的电池总容量，δt为预设时间周期长度，n为预设时间周期内时刻总数，δt为采样间隔，soc
t+1
为下一时间周期开始时的电池荷电状态，soc
t
为本时间周期开始时的电池荷电状态。
[0190]
图3为本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法的另一个流程图。
[0191]
如图3所示，预先设定电池环境温度和初始荷电状态，获得恒定幅值电流序列。根据预先设定参数和恒定幅值电流序列进行电化学模型仿真，更新参数向量、反应电流强度、电极表面电势差、电极活性材料锂浓度、电极电解质锂浓度，并计算电池端口电压和温度。根据计算所得端口电压平均值和电流序列幅值计算当前荷电状态及电流幅值下的端口平均功率。调整初始荷电状态和电流序列幅值大小，重复上述步骤，形成电流幅值-荷电状态-端口功率曲面，工程上利用平面方程拟合上述曲面。在荷电状态更新时，可由已知电池端口功率和初始荷电状态，由上述平面方程导出电流序列幅值，并利用所得幅值大小进行荷电状态更新。
[0192]
图4为本技术实施例二所提供的一种基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置的结构示意图。
[0193]
如图4所示，该基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置，包括：
[0194]
获取模块10，用于获取电池的初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；
[0195]
处理模块20，用于获取电池初始状态信息，根据电池初始状态信息和锂离子电池
电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；
[0196]
计算模块30，用于根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率；
[0197]
循环模块40，用于调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复调用获取模块、处理模块和计算模块，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面；
[0198]
拟合模块50，用于将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程；
[0199]
更新模块60，用于根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。
[0200]
本技术实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新装置，包括获取模块，用于获取电池的初始荷电状态和恒定幅值的电流序列；处理模块，用于获取电池初始状态信息，根据电池初始状态信息和锂离子电池电化学模型仿真，获得预设时间周期内每一时刻的电池端口电压；计算模块，用于根据电池端口电压和电流序列幅值，计算得到初始荷电状态对应的端口功率；循环模块，用于调整初始荷电状态和电流序列幅值，重复调用获取模块、处理模块和计算模块，分别得到多个不同的初始荷电状态和电流序列幅值所对应的端口功率，根据端口功率，获得电流幅值-荷电状态-端口功率曲面；拟合模块，用于将电流幅值-荷电状态-端口功率曲面拟合为平面方程；更新模块，用于根据端口功率和荷电状态，利用平面方程获取端口功率和荷电状态对应的电流幅值，并根据电流幅值和预设时间周期进行荷电状态更新。由此，能够解决现有方法的锂离子电池荷电状态更新精度和效率互斥的技术问题，利用锂离子电池电化学模型外特性仿真精度高的特点，在不增加计算复杂度的情况下考虑电池时变端口电压对荷电状态更新的影响，实现了在已知电池功率、荷电状态的情况下，无需进行连续时序仿真，完成对电池荷电状态的更新，提高了电化学模型在功率应用场景下的计算效率，拓展了电化学模型在工程中的应用场景。
[0201]
为了实现上述实施例，本技术还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例的基于锂离子电池电化学模型功率特性的荷电状态更新方法。
[0202]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0203]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0204]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部
分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0205]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0206]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0207]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0208]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0209]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。