于模拟电池的电荷转移现象的RC回路中的电阻、电容，Δ t为下一时刻k+Ι与当前时刻k之间的时间；
[0090]步骤302、分别按公式 Ichrg’_k+1= (V oc-Vp, k+1-Vn J/Rin^ Idlschrg'ma\+1= (Vcic-Vp,k+1_V_)/Rin计算下一时刻k+1不超过电池允许最高电压￥_的最大充电电流1-g’_k+1、不超过电池允许最低电压V-的最大放电电流I —g’_k+1;
[0091]步骤303、令k = k+Ι，重复步骤301和步骤302，则可在没有其他输入的情况下计算出当前时刻以后η个时刻的不超过电池允许最高电压乂_的最大充电电流I &g’_k+1、不超过电池允许最低电SV_的最大放电电流I d—a\+1，其中，i = I?η ;进而按下式计算出基于电压限制的下一时刻以后时刻的电池SOP:
[0092]SOPv'lonBcharge,k+]= Vnaxrh?k+];
[0093]SOPv, lonBdlscharge, k+J = V ninIdlschrB' ma\+J;
[0094]其中，下标中的k代表当前时刻、k+j代表当前时刻以后的j(j = 1，2，…，η)。
[0095]所述步骤4具体包括如下步骤:
[0096]步骤401、按公式Vp, k= V。。-Vt, k_IkRin+wk计算当前时刻k的电池极化电压V p, k，其中，Voc, Rin和w k分别为在所述步骤I中在线辨识的电池开路电压、直流内阻、有色噪声，V t,#口 I k为由传感器测量得到的电池端电压和通过电池的电流；
[0097]步骤402、按公式 Vp,k+1= e At/Rp/CpVp, k+(1-e At/Rp/Gp) RpIk估计下一时刻 k+1 的电池极化电压Vp,k+1，其中，RP、CP分别为所述步骤I中在线识别的用于模拟电池的电荷转移现象的RC回路中的电阻、电容，Δ t为下一时刻k+Ι与当前时刻k之间的时间；
[0098]步骤403、按wk+1= Γ Tk0k估计下一时刻的有色噪声w k+1，其中，Γ Tk、0k分别为所述步骤I中计算出的时刻k输入向量的递推值、待辨识参数向量；
[0099]步骤404、分别按公式 Vchrg, _k+1= V oc-Vp, k+「I_Rin+wk+1、Vdlschrg' _k+1= V oc_Vp,k+「I_Rin+wk+1计算下一时刻k+1不超过电池允许最大充电电流I_的最高电压V~’_k+1、不超过电池允许最大放电电流1_的最低电压V dlschrB'mink+1；
[0100]步骤405、按下式计算出基于电流限制的下一时刻k+Ι的电池SOP:
[0101]S0P1’如tCharge,k+1= InunVch-V;
ΓΠ1Π9?Qnpl，short— J ydischrg, min
LUIUZ-1discharge, k+1 — 1Inaxvk+1 °
[0103]所述步骤5具体包括如下步骤:
[0104]步骤501、按公式 Vp,k+1= e At/Rp/CpVp, k+(1-e At/Rp/Gp) RpIk估计下一时刻 k+1 的电池极化电压Vp,k+1，其中，RP、CP分别为所述步骤I中在线识别的用于模拟电池的电荷转移现象的RC回路中的电阻、电容，Δ t为下一时刻k+Ι与当前时刻k之间的时间；
[0105]步骤502、分别按公式 rk’_k+1= V oc-Vp,k+1-1ninRin, Vdlschrg'mink+1= V oc-Vp, k+1-1naxRin计算下一时刻k+1不超过电池允许最大充电电流1_的最高电压Vg’_k+1、不超过电池允许最大放电电流1_的最低电压V dlschrB'mink+1；
[0106]步骤503、令k = k+Ι，重复所述步骤501和步骤502，则可在没有其他输入的情况下计算出当前时刻以后η个时刻的不超过电池允许最大充电电流1_的最高电压faxk+1、不超过电池允许最大放电电流1_的最低电压Vdl—ink+1，其中，i = I?η ;进而按下式计算出基于电流限制的下一时刻以后时刻的电池SOP:
[0107]sop1’longCh尋,k+]= I _rhrg’maxk+];
[0108]sop1’1^dlscharge, k+]= I _vdlschrg’miV];
[0109]其中，下标中的k代表当前时刻、k+j代表当前时刻以后的j(j = 1，2，…，η)。
[0110]所述步骤6具体包括如下步骤:
[0111]步骤601、按如下公式计算下一时刻的电池SOP:
[0112]SOPshortcharge.k+1= max[S0Pv'shortcharge,k+1, SOP1'^^,,^];
[0113]SOPshortdlscharge.k+1= max[S0Pv’shortdlscharge,k+1，SOpWrtdlschal^kJ.
[0114]其中，下标中的k代表当前时刻、k+1代表下一时刻，SOPshortcharge.k+1、SOP discharge.k+i分别为充电过程和放电过程中下一时刻的电池SOP ；
[0115]步骤602、按如下公式下一时刻以后时刻的电池SOP
[0116]SOPlongcharge.k+]= max [SOP v> lonBcharge,k+J, SOP1'lonBcharge,k+J];
[0117]SOPlongdlscharge.k+] = max [SOP v’ longdlscharge, k+J，SOP1’ longdlscharge, k+J];
[0118]其中，下标中的k代表当前时刻、k+j代表当前时刻以后的j(j = 1，2，…，η)时刻，SOP charge, k+j
、SOP discharge.k+j分别为充电过程和放电过程中下一时刻以后时刻的电池
SOPo
[0119]串联电池组放电过程中的电池SOP为串联电池组中的单体电压最低的电池S0P，串联电池组充电过程中的电池SOP为串联电池组中的单体电压最高的电池SOP。
[0120]本具体实施同时考虑了电池电压和电流工作窗口对峰值功率的影响，从而提高了SOP计算的可靠性，确保电池能够高效、持久地工作；根据不同的输入条件，能够同时实现SOP的单步预测和多步预测。其中，SOP单步预测能够有效防止电池在实时运行过程中被滥用，而SOP多步预测则能够帮助其它相关系统实现最优化的能量管理。经由实验验证，本发明具有SOP单步预测值与实际值几乎完全一致、多步预测在15s内的最大误差为-3.27%的高精度。
[0121]以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
【主权项】
1.一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤1、执行基于电池等效电路模型中的电池参数及对电池等效电路模型中未涵盖电池效应进行综合模拟的电池参数的递推在线辨识； 步骤2、执行基于电压限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻的电池SOP计算； 步骤3、执行基于电压限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻以后时刻的电池SOP计算； 步骤4、执行基于电流限制和在辨识计出的电池参数的下一时刻的电池SOP计算； 步骤5、执行基于电流限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻以后时刻的电池SOP计算； 步骤6、综合步骤2—5计算出的下一时刻的电池SOP以及以后时刻的电池S0P，实现对基于电压限制和电流限制综合的电池SOP的在线估计。2.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法，其特征在于，所述步骤1中的电池等效电路模型为Thevenin模型，所述电池等效电路模型中的电池参数包括电池的开路电压V。。、电池的直流内阻Rin、用于模拟电池的电荷转移现象的RC回路中的电阻Rp和电容C p，在时刻k所述电池等效电路模型中未涵盖电池效应进行综合模拟的电池参数为白噪声的滑动平均值所构建的在电池等效电路模型的输出端添加的有色噪声wk。3.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法，其特征在于，所述步骤1中的递推在线辨识的方法为基于递推扩展最小二乘法的在线辨识方法，具体包括如下步骤: 步骤 101、按公式 rTk= [1 Ik (Ik-1kl)/At (Vt,k-Vt,kl)/At nk i …nk J 计算时刻k输入向量的递推值Γ，其中，Γ'= Γ τ2 =…=Γ Tnc= Γ。，Γ。为给定的初始值，1、V$通过传感器采样的电池的电流(充电时为负，放电时为正)、端电压，下标k代表第k时刻、k-Ι代表第k-Ι时刻，Δ t为第k时刻和第k-Ι时刻间的时间，nk n…、nk n。分别为前一时刻k-Ι、前nc时刻k-nc的随机误差；步骤102、按公式Pk= [P k「Pk ! Γ k Γ TkPk ^ ( λ + Γ TkPk ! Γ k) ] / λ更新第k时刻的增益因子Pk，其中，下标k、k-l分别代表第k时刻和k-Ι时刻，λ为遗忘因子(通常取值区间为0.95 ?1); 步骤103、按公式0k= 0 k 1+Pk Γ k[vt,k- Γ ΤΛ J计算第k时刻的待辨识参数向量ok; 步骤104、在k+Ι时刻电池的电流I和端电压￥,采样值更新后，按公式nk+1 1= V t,k+i Γ Tk+1 x0k+1 x (i = 1,2,3,…，nc)更新当前时刻以前的nc个时刻的随机误差，