锂电池soc估算方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及一种电池管理系统，特别涉及一种锂电池 S0C(State of Charge，荷电 状态)估算方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着信息技术和新能源的兴起，锂离子电池因其具有能量密度大、输出功率高、充 放电寿命长等优点越来越多地被应用于便携电子设备、电动汽车、家庭储能及空间技术等 新兴技术领域。电池荷电状态估计是锂电池管理系统的关键功能之一，对于提高电池使用 率及延长电池使用寿命至关重要。目前，电池管理系统S0C估算中主要采用电流积分法，由 于该电流积分法是一个纯积分环节，无法消除S0C初始误差，并且电流测量中所产生的累计 误差随着运行时间的增加而不断增加，因此精度较低，特别是在高温条件或者电流波动剧 烈的情况下，误差更大。
【发明内容】
[0003] 本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中采用电流积分法对锂电池 S0C进 行估算时存在的无法消除S0C初始误差，并且电流测量中所产生的累计误差随着运行时间 的增加而不断增加等缺陷，提供一种锂电池 S0C估算方法及系统，该方法采用非线性滚动时 域估计法对锂电池 S0C进行在线实时估算。
[0004] 本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
[0005] 本发明提供了一种锂电池 S0C估算方法，其特点在于，其包括以下步骤：
[0006 ] Si、确定锂电池等效电路中各电路参数与S0C的函数关系；
[0007] s2、基于该函数关系建立离线模型；
[0008] S3、基于该离线模型建立用于S0C在线估计的非线性状态空间模型；
[0009] S4、利用非线性滚动时域估计法对该非线性状态空间模型中的S0C进行在线估计 以获得S0C估计值。
[0010] 较佳地，该些电路参数包括:开路电压VQC、欧姆内阻R〇、极化电阻办和等效电容Cu
[0011] 较佳地，该离线模型为：
[0013] Vb = V〇c-IR〇-Vi
[0014] 对于一个采样周期△ t内，上述关系式的离散化形式表示为：
[0016] Vb,k = V〇c,k_IkR〇,k_Vi,k
[0017] 其中，时间常数Tk = RkCk，RC网络由极化电阻心和等效电容Ci组成，Vb为锂电池电 压，I为负载电流。
[0018] 较佳地，该非线性状态空间模型为：
[0019] 状态方程:xk+1 = f(Xk，uk)+Wk
[0020] 观测方程:yk = h(Xk)+Vk
[0021] 满足约束条件：XkeX，WkeW，VkEV
[0022] 其中，状态变量& = ，输入变量uk=Ik， 输出变量yk = Vb,k，h(Xk) =￥〇(；,1<-11^(),1<-\^1,1{，￥1{和￥1 {分别表不外部干扰和测量噪声、相互独立 且均为高斯白噪声。
[0023] 较佳地，设该非线性状态空间模型的初始状态为XQ，在k时刻，所有测量数据为 ζ?: = ，干扰序列为{vv/}f=cr且初始状态xo的先验估计值满足均值为，协方差为 Po的正态分布，滚动时域窗口长度为N;
[0024] 则在时刻N时，利用该非线性滚动时域估计法获得第一关系式：
[0027] 满足状态空间模型，且0< S0Ck< 1;
[0028] 其中，参数R为模型干扰方差矩阵，参数Q为测量噪声方差矩阵，参数P为误差协方 差矩阵；
[0029] 则在T>N时，利用该非线性滚动时域估计法获得第二关系式：
[0032] 满足状态空间模型，且0< S0Ck< 1;
[0033] 步骤S4包括：
[0034] S41、根据锂电池模型精度和测量精度，设置初始化参数Q、R、P，初始估计状态f 〇和 滚动时域窗口长度N;
[0035] S42、当N时，求解该第一关系式获得最优解 则根据状态方程
计算当前时刻的S0C估计值；
[0036] S43、当T>N时，求解该第二关系式获得最优解 则根据状态 方程计算当前时刻的S0C估计值；
[0037] S44、计算(T+1)时刻的先验估计状态％
获取(T+1)时刻 的锂电池电压Vb和负载电流I，令T = T+1，并返回步骤S43。
[0038] 本发明还提供一种锂电池 S0C估算系统，其特点在于，其包括：
[0039] -确定模块，用于确定锂电池等效电路中各电路参数与S0C的函数关系；
[0040] -离线模型建立模块，用于基于该函数关系建立离线模型；
[0041] -在线模型建立模块，用于基于该离线模型建立用于S0C在线估计的非线性状态 空间模型；
[0042] -状态估算模块，用于利用非线性滚动时域估计法对该非线性状态空间模型中的 S0C进行在线估计以获得S0C估计值。
[0043] 较佳地，该些电路参数包括:开路电压Voc、欧姆内阻Ro、极化电阻办和等效电容&。
[0044]较佳地，该离线模型为：
[0046] Vb = Voc-IR〇-Vi
[0047] 对干一个采样周期Δ t内，hi术关系式的离散化形式表示为：
[0049] Vb,k = V〇C,k_IkR〇,k_Vl,k
[0050] 其中，时间常数= RkCk，RC网络由极化电阻&和等效电容Ci组成，Vb为锂电池电 压，I为负载电流。
[0051] 较佳地，该非线性状态空间模型为：
[0052] 状态方程:xk+i = f(Xk，Uk)+Wk
[0053] 观测方程：yk = h(xk)+vk
[0054] 满足约束条件：XkEX，WkeW，VkeV
[0055]
输出变量yk=Vb,k，h(xk) =VcK；,k-IkR(),k-Vi,k，wk和vk分别表不外部干扰和测量噪声、相互独立 且均为高斯白噪声。
[0056]较佳地，设该非线性状态空间模型的初始状态为XQ，在k时刻，所有测量数据为
干扰序列为{W/]|=Q，且初始状态xq的先验估计值满足均值为f 0，协方差为 Po的正态分布，滚动时域窗口长度为N;
[0057] 则在时刻N时，利用该非线性滚动时域估计法获得第一关系式：
[0060] 满足状态空间模型，且0< S0Ck< 1;
[0061 ]其中，参数R为模型干扰方差矩阵，参数Q为测量噪声方差矩阵，参数P为误差协方 差矩阵；
[0062]则在T>N时，利用该非线性滚动时域估计法获得第二关系式：
[0065] 满足状态空间模型，且0< SOCkS 1;
[0066] 该状态估算模块包括：
[0067] -设置单元，用于根据锂电池模型精度和测量精度，设置初始化参数Q、R、P，初始 估计状态和滚动时域窗口长度N;
[0068] 一第一计算单元，用于当TSN时，求解该第一关系式获得最优解 则根据状态方程计算当前时刻的S0C估计值；
[0069] -第二计算单元，用于当T>N时，求解该第二关系式获得最优解(科 则根据状态方程计算当前时刻的S0C估计值；
[0070] -计算获取单兀，用于计算（T+1 )时刻的先验估计状态宏j'-iy.和误差方差矩阵 Pfiv，并获取(T+1)时刻的锂电池电压Vb和负载电流I，令T = T+1，并重新调用该第二计算 单元。
[0071 ]本发明的积极进步效果在于：
[0072] 本发明通过采用非线性滚动时域估计法估算锂电池的S0C，能够迅速减小S0C初始 误差对S0C估计的影响，并减小电流测量累计误差对S0C估计的影响，从而保证了锂电池 S0C 在线估计的准确性和可行性，很大程度上提高了电池管理系统的有效性和可靠性。
【附图说明】
[0073] 图1为本发明的较佳实施例的锂电池 S0C估算方法的流程图。
[0074] 图2为本发明的较佳实施例的电流激励和电压响应波形图。
[0075] 图3为本发明的较佳实施例的锂电池等效