一种电池在线建模与荷电状态的联合估计方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种电池在线建模与荷电状态的联合估计方法及系统，属于锂离子电 池管理技术领域。
【背景技术】
[0002] 为解决能源安全和环境污染问题，近年来，电动汽车在各国政府和汽车制造商的 推动下取得了快速的发展。作为电动汽车的主要能量载体和动力来源，电池及其管理系统 是电动汽车最核心的技术之一。其中，锂离子电池以其高能量比、低自放电率、无记忆效应、 高工作电压平台、长使用寿命和制造成本低等优点得到广泛应用。而与之配套的，锂离子动 力电池管理系统（BMS)也得到广泛重视和研究应用。
[0003] BMS的核心功能是通过精确地跟踪电池的动态行为，对电池工作运行状态进行有 效地管理和控制，这就要求必须建立精确描述电池动态行为的数学模型。出于对电动汽 车经济、安全和合理使用动力电池的角度出发，利用电池模型参数对动力电池的荷电状态 (SOC)进行估计显得更为关键。近年来，伴随着电池发展的电池模型辨识方法层出不穷。
[0004] 在电动汽车的商业应用过程中，电池价格过高是阻碍其快速推广的主要原因，人 们通过寻找更好的电池成组方式，充分利用电池电量，降低电池成本。电池的成组方式主要 与电池的一致性有关，这主要依赖于电池参数的辨识效率和SOC估计精度的提高，这样有 助于电池的合理利用并延长电池的实用寿命。因此，有必要寻找一种精确、快速、在线得到 电池参数及SOC的方法。本发明提供了一种锂离子动力电池建模及SOC联合估计方法，正 是满足上述要求的方法。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种电池在线建模与 荷电状态的联合估计方法及系统，用于同时获取电池参数和S0C，并实现电池参数的精确、 快速、在线辨识以及SOC的准确估计。
[0006] 本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种电池在线建模与荷电状态的联合 估计方法，具体包括以下步骤：
[0007] 步骤1 :采集当前时间窗口内的电池端电压值数据和电池端电流值数据；
[0008] 步骤2 :根据不同的电压值数据进行值域划分，得到多个分段区间，对每一个分段 区间建立自回归移动平均模型，将自回归移动平均模型转换为电池模型，并辨识电池模型 参数；
[0009] 步骤3 :构造状态观测器，对作为状态变量的荷电状态SOC进行估计，得到荷电状 态SOC的估计值；
[0010] 步骤4:判断是否存在未采集数据的时间窗口，如果是，滑动获取下一个时间窗 口，将得到的时间窗口作为当前时间窗口，执行步骤1 ;否则，执行步骤5 ;
[0011] 步骤5 :完成锂离子电池的电池模型的在线建模和荷电状态估计。
[0012] 本发明中所使用的时间窗口是固定时间窗口，以1秒钟采集1次数据为例，500个 数据采集点作为该时间窗口的宽度，但在保证所建模型有效性的情况下不局限于此。
[0013] 本发明的有益效果是：本发明用于同时获取电池参数和S0C，并实现电池参数的 精确、快速、在线辨识以及SOC的准确估计；可在线对任意时刻锂离子电池的模型参数和荷 电状态都具有较高的精度，且易于实现。
[0014] 在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
[0015] 进一步，所述步骤2具体包括以下步骤：
[0016] 步骤2. 1 :根据不同的电压值数据进行值域划分，得到多个分段区间，对每一个分 段区间利用在线测量得到的电池端电压值数据和电池端电流值数据建立自回归移动平均 丰旲型；
[0017] 步骤2. 2 :将自回归移动平均模型转化为对应的状态空间描述的电池模型，并辨 识电池模型参数。
[0018] 进一步，所述步骤3具体包括以下步骤：
[0019] 步骤3. 1 :利用阈值模型将电池模型中所包含的开路电压OCV与荷电状态SOC的 非线性关系进行分段线性化，并可映射为电池端电压与荷电状态SOC的分段线性化关系；
[0020] 步骤3. 2 :根据电池模型中的线性关系构造状态观测器，对作为状态变量的荷电 状态SOC进行估计，得到荷电状态SOC的估计值。
[0021] 进一步，所述利用阈值模型将电池模型中所包含的开路电压OCV与荷电状态SOC 的非线性关系进行分段线性化的关键是，根据开路电压OCV和锂离子电池荷电状态SOC的 线性化模型参数，确定电池模型参数。
[0022] 进一步，所述下一个时间窗口的确定可以根据非线性强弱程度，对时间窗口的长 短进行缩放。
[0023] 本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种电池在线建模与荷电状态的联合 估计系统，包括采集模块、电池模型模块、状态变量估计模块和判断模块；
[0024] 所述采集模块用于采集当前时间窗口内的电池端电压值数据和电池端电流值数 据；
[0025] 所述电池模型模块用于根据不同的电压值数据进行值域划分，得到多个分段区 间，对每一个分段区间建立自回归移动平均模型，将自回归移动平均模型转换为电池模型， 并辨识电池模型参数；
[0026] 所述估计模块用于构造状态观测器，对作为状态变量的荷电状态SOC进行估计， 得到荷电状态SOC的估计值；
[0027] 所述判断模块用于判断是否存在未采集数据的时间窗口，如果是，滑动获取下一 个时间窗口，将得到的时间窗口作为当前时间窗口，采集下一组电池端电压和电流数据参 与计算；否则，完成锂离子电池的电池模型的在线建模和荷电状态估计。
[0028] 本发明的有益效果是：本发明用于同时获取电池参数和S0C，并实现电池参数的 精确、快速、在线辨识以及SOC的准确估计；可在线对任意时刻锂离子电池的模型参数和荷 电状态都具有较高的精度，且易于实现。
[0029] 在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
[0030] 进一步，所述电池模型模块包括建模模块和模型转换模块；
[0031] 所述建模模块用于根据不同的电压值数据进行值域划分，得到多个分段区间，对 每一个分段区间利用在线测量得到的电池端电压值数据和电池端电流值数据建立自回归 移动平均模型；
[0032] 所述模型转换模块将自回归移动平均模型转化为对应的状态空间描述的电池模 型，并辨识电池模型参数。
[0033] 进一步，所述状态变量估计模块包括线性化模块和估计值模块；
[0034] 所述线性化模块用于利用阈值模型将电池模型中所包含的开路电压OCV与荷电 状态SOC的非线性关系进行分段线性化，并可映射为电池端电压与荷电状态SOC的分段线 性化关系；
[0035] 所述估计值模块用于根据电池模型中的线性关系构造状态观测器，对作为状态变 量的荷电状态SOC进行估计，得到荷电状态SOC的估计值。
[0036] 进一步，所述利用阈值模型将电池模型中所包含的开路电压OCV与荷电状态SOC 的非线性关系进行分段线性化的关键是，根据开路电压OCV和锂离子电池荷电状态SOC的 线性化模型参数，确定电池模型参数。
[0037] 进一步，所述下一个时间窗口的确定可以根据非线性强弱程度，对时间窗口的长 短进行缩放。
【附图说明】
[0038] 图1为本发明所述的一种电池在线建模与荷电状态的联合估计方法流程图；
[0039] 图2为本发明锂离子动力电池建模及SOC联合估计方法的原理图；
[0040] 图3为本发明所述的电池模型等效电路图；
[0041 ] 图4为本发明所述FUDS工况下SOC估计结果；
[0042] 图5为本发明所述FUDS工况下SOC估计误差；
[0043] 图6为本发明所述的一种电池在线建模与荷电状态的联合估计系统结构框图。
[0044] 附图中，各标号所代表的部件列表如下：
[0045] 1、采集模块，2、电池模型模块，3、状态变量估计模块，4、判断模块，21、建模模块， 22、模型转换模块，31、线性化模块，32、估计值模块。
【具体实施方式】
[0046] 以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并 非用于限定本发明的范围。
[0047] 如图1所示，为本发明所述的一种电池在线建模与荷电状态的联合估计方法，具 体包括以下步骤：
[0048] 步骤1 :采集当前时间窗口内的电池端电压值数据和电池端电流值数据；
[0049] 步骤2 :根据不同的电压值数据进行值域划分，得到多个分段区间，对每一个分段 区间建立自回归移动平均模型，将自回归移动平均模型转换为电池模型，并辨识电池模型 参数；
[0050] 步骤3 :构造状态观测器，对作为状态变量的荷电状态SOC进行估计，得到荷电状 态SOC的估计值；
[0051] 步骤4:判断是否存在未采集数据的时间窗口，如果是，滑动获取下一个时间窗 口，将得到的时间窗口作为当前时间窗口，执行步骤1 ;否则，执行步骤5 ;
[0052] 步骤5 :完成锂离子电池的电池模型的在线建模和荷电状态估计。
[0053] 图2是锂离子动力电池建模及SOC联合估计方法的原理图。如图2所示，本发明 所述的一种电池在线建模与荷电状态的联合估计方法，具体包括以下步骤：
[0054] 步骤1 :利用阈值模型将电池模型中所包含的开路电压OCV与荷电状态SOC的非 线性关系进行分段线性化，并可映射为电池端电压与荷电状态SOC的分段线性化关系。锂 离子动力电池的开路电压（OCV)和锂离子电池荷电状态SOC关系函数为：V%=f(S0C)， f( ·)为开路电压OCV与电池荷电状态SOC之间的非线性关系。它可以由一阈值模型进行 分段线性逼近，即，
[0055]
[0056] λ …，λ k为常系数，r i，…，rk i为常数表不阈值，k为分段区域数。所映射的电 池端电压与荷电状态SOC的分段线性化关系可表示为，
[0057]
[0058] V和I分别表示测量得到的电池端电压和电流数据，Vpl为锂离子电池内第一组极 化电压，Vp2为锂离子电池内第二组极化电压，R。为锂离子电池内响应电流变化的负载电阻。
[0059] 步骤2 :在选定的时间窗口内，对在线测量得到的电池端电压进行值域上的划分， 仅利用在线测量得到的电池端