考虑迟滞特性的混合动力系统电池开路电压模型优化方法与流程

本发明属于电池荷电状态估算方法领域，特别涉及一种考虑迟滞特性的混合动力系统电池开路电压模型优化方法。

背景技术：

随着新能源汽车的逐步普及，市场对其性能改进的需求不断增加，且在新能源汽车整车动力性和电池包性能方面尤为关注，而准确的电池荷电状态(stateofcharge，soc)估算方法作为新能源汽车关键技术，其会让新能源汽车车辆尤其是混合动力汽车在不同行驶工况下，选取最为合适的驱动模式保证汽车的动力性和降低能量损耗。同时电池soc也是影响电池管理系统控制策略的因素，在充放电时可防止电池出现过充过放现象，从而提高电池的循环寿命和降低事故发生的概率，由此可见电池soc估算方法的研究是新能源汽车技术升级中尤为重要的一方面，准确的soc估算方法对整车的性能和产品竞争力的提升有着重要意义。目前使用和研究较为广泛的方法是基于等效电路模型的卡尔曼滤波法，能在具有噪声的情况下估算电池soc且具有一定鲁棒性。但是目前有部分新能源汽车动力电池使用磷酸铁锂动力电池，其具有较高的安全性和较低成本，但是针对等效电路模型而言，其开路电压具有迟滞特性，表现为相同soc下不同充放电状态开路电压不相同和在充放电状态切换时开路电压会在一段时间内小于充电开路电压大于放电开路电压，这会严重影响等效电路模型端电压的准确性从而降低卡尔曼滤波器soc估算精度。因此，基于上述磷酸铁锂电池在等效电路模型方面存在的问题，建立一种考虑迟滞特性的开路电压建模方法及针对所建模型进行优化使电压准确性达到最佳显得至关重要。

技术实现要素：

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种考虑迟滞特性的混合动力系统电池开路电压模型优化方法，以解决现有技术中磷酸铁锂电池存在开路电压迟滞特性使等效电路模型端电压不准确从而影响soc估算精度的问题；本发明方法能使用较为简单的模型减少因迟滞问题带来的端电压误差，为soc的准确估算提供模型基础。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种考虑迟滞特性的混合动力系统电池开路电压模型优化方法，步骤如下：

1)进行各工况下磷酸铁锂动力电池容量试验；

2)进行磷酸铁锂电池开路电压迟滞特性试验，建立简化开路电压迟滞模型；

3)对所选等效电路模型进行参数辨识；

4)使用粒子群优化算法对考虑迟滞特性的开路电压迟滞模型进行优化。

进一步地，所述步骤1)具体包括：使用电池测试台架在不同温度和充放电倍率下对磷酸铁锂电池进行容量测试，得到不同环境下的电池充放电容量。

进一步地，所述步骤2)具体包括：在不同环境温度和soc下进行磷酸铁锂电池充电状态开路电压试验和放电状态开路电压试验，得到电池开路电压迟滞特性曲线，其中，所述soc根据上述步骤1)中所测不同温度下容量使用安时积分法计算所得；对电池充电和放电状态分开建模，所建立的考虑温度和充放电状态影响的简化开路电压迟滞特性模型如下：

放电状态：ud_op(t)＝λ1(t)*(uc(t)-ud(t))+ud(t)

充电状态：uc_op(t)＝λ2(t)*(uc(t)-ud(t))+ud(t)

式中，ud_op(t)表示温度t下放电状态时所建模型的开路电压；uc_op(t)表示温度t下充电状态时所建模型的开路电压；ud(t)为温度t时放电状态下所测得开路电压；uc(t)为温度t时充电状态下所测得开路电压；λ1(t)和λ2(t)为占比系数，随不同温度而变化，也是模型中待优化系数。

进一步地，所述步骤3)具体包括：选取thevenin模型为等效电路模型，其参数包含：内阻、描述极化现象的极化内阻和电容；依据所选模型推导相应数学模型；分别在不同温度和soc下进行充电脉冲辨识和放电脉冲辨识试验，并使用遗传算法对等效电路模型参数进行辨识。

进一步地，所述步骤4)具体包括：分别在步骤3)中不同温度节点下对磷酸铁锂电池进行连续dst充放电工况试验，并根据所述等效电路模型，推导模型端电压差分方程，结合所建立的开路电压迟滞特性模型，得出模型端电压值；分别在不同温度节点下以所得的模型端电压值和dst工况实测端电压值累积误差最小为优化目标，使用粒子群优化算法对不同温度的λ1(t)和λ2(t)进行优化，得到最优的简化开路电压迟滞特性模型。

本发明的有益效果：

本发明提出一种较为简单的开路电压建模方法对磷酸铁锂电池迟滞特性进行模拟，并使用粒子群优化算法对迟滞模型进行优化，提高了等效电路模型端电压的准确性，从而为准确估算soc提供模型基础。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为示例中电池测试台架结构连接示意图。

图3为一阶等效电路模型电路图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。

参照图1所示，本发明的一种考虑迟滞特性的混合动力系统电池开路电压模型优化方法，包括如下步骤：

步骤1：进行各工况下磷酸铁锂动力电池容量试验；

使用电池测试台架在不同温度和充放电倍率下对磷酸铁锂电池进行容量测试，得到不同环境下的电池充放电容量，方法如下：

试验所用电池测试台架如图2所示，由上位机、充放电测试平台和恒温箱组成，上位机是台架的控制单元，对充放电测试平台的电流大小、控恒温箱温度进行控制，并测量和记录测试电池端电压，充放电测试平台通过正负极电源线和电压测量线与测试电池相连接。目前新能源汽车磷酸铁锂动力电池最低正常工作温度约为-10℃，而最高温度则约为40℃，所以试验温度节点选取为40℃、30℃、20℃、10℃、0℃、-10℃。目前车用磷酸铁锂电池持续放电最大倍率为10c，但大倍率放电会严重减小电池容量及循环寿命，所以大倍率放电情况较少，依此划分放电倍率节点为0.1c、0.3c、0.5c、1c、2c、5c、10c。而磷酸铁锂电池最大充电倍率约为2c，所以划分充电倍率节点为0.1c、0.3c、0.5c、1c、2c。

放电容量试验步骤如下：选取相应温度节点和放电倍率节点，在此环境温度下电池进行0.3c恒流充电至截止电压，再恒压充电至0.05c，静置1小时按所选放电倍率进行恒流放电直至放电截止电压，得到此温度和放电倍率下的放电容量；以此循环，直至做完所有温度和放电倍率节点组合。

充电容量试验步骤如下：选取相应温度节点和充电倍率节点组合，在所选环境温度下先将电池进行0.3c恒流放电至放电截止电压，静置1小时按所选充电倍率进行恒流充电至充电截止电压，再恒压充电至0.05c，因恒压充电时电流变化所以不进行考虑，所以此温度和充电倍率下的放电容量只计算恒流充电段容量；以此循环，直至做完所有温度和充电倍率节点组合。

步骤2：进行磷酸铁锂电池开路电压迟滞特性试验，建立简化开路电压迟滞模型；

磷酸铁锂电池处于不同环境温度时，其开路电压值在soc较大和较小时有一定差别，所以需要在不同环境温度和soc下进行磷酸铁锂电池充电状态开路电压试验和放电状态开路电压试验，得到电池开路电压迟滞特性曲线，试验方法如下所示：

选取上述步骤1中的温度节点，待电池温度与环境温度相同后，将磷酸铁锂电池0.3c恒流恒压至充电截止电压再恒压充电至0.05c，此时电池处于满电状态(soc＝100％)，静置1h(小时)后的电池端电压即为此状态下的开路电压，之后0.3c恒流放电直至soc下降5％，静置1h后端电压为soc＝95％时放电状态开路电压，以此循环，每次恒流放电至△soc＝5％，当记录完成soc＝0％时的开路电压后，该温度节点下的放电开路电压试验结束。之后将电池0.3c恒流恒压充满，静置1h后0.3c恒流放电至截止电压，以保证电池处于无电状态，静置1h后记录端电压，之后进行0.3c恒流充电使△soc＝5％，静置1h记录端电压数据作为开路电压，以此循环直至soc＝100％，静置1h后得到满电状态下开路电压值，试验结束。

依据上述方法，在每个温度节点下进行开路电压试验，得到不同温度的电池开路电压迟滞特性曲线。

考虑充放电状态时开路电压迟滞电压变化有所不同，为得到更为准确的开路电压及更大的优化参数自由度，所以以电池充电和放电状态为区分分开建模，所建立的考虑温度和充放电状态影响的简化开路电压迟滞特性模型如下：

放电状态：ud_op(t)＝λ1(t)*(uc(t)-ud(t))+ud(t)

充电状态：uc_op(t)＝λ2(t)*(uc(t)-ud(t))+ud(t)

式中，ud_op(t)表示温度节点t下放电状态时所建模型的开路电压；uc_op(t)表示温度t下充电状态时所建模型的开路电压；ud(t)为温度t时放电状态下所测得开路电压；uc(t)为温度t时充电状态下所测得开路电压；λ1(t)和λ2(t)为占比系数，随不同温度而变化，也是模型中待优化系数。

步骤3：对所选等效电路模型进行参数辨识；

选取thevenin模型为等效电路模型，如图3所示，其参数包含：内阻、描述极化现象的极化内阻和电容；依据所选模型推导相应数学模型。分别在不同温度和soc下进行充电脉冲辨识和放电脉冲辨识试验，并使用遗传算法对等效电路模型参数进行辨识；具体方法如下：

建立一阶整数阶等效电路模型传递函数为：

其中，y(s)＝uocv(s)-ut(s)，uocv(s)为开路电压，ut(s)为端电压；

经双线性变换，令得：

其中，h为采样步长，时间t＝kh；

则内阻及极化环总电压差分方程为：

放电状态参数辨识试验方案如下：

选取步骤1中的一个温度节点，将电池进行恒流恒压充电至满电状态，静置1h后进行脉冲放电(以2c持续10s恒流放电，静置40s)，之后以c/3恒流放电至soc下降10％，静置1h后再进行脉冲放电，再后以c/3恒流放电至soc下降10％，以此循环直至soc降为0％，此温度下放电脉冲参数辨识试验结束，之后按照上述方法进行所有温度节点下的放电状态参数辨识试验。

充电状态参数辨识试验方案如下：

选取步骤1中的一个温度节点，将电池进行恒流放电至放电截止电压，静置1h后进行脉冲充电(以2c持续10s恒流充电，静置40s)，之后以c/3恒流充电至soc上升10％，静置1h后再进行脉冲充电，再后以c/3恒流充电至soc上升10％，以此循环直至soc为100％，此温度下充电脉冲参数辨识试验结束，之后按照上述方法进行所有温度节点下的充电状态参数辨识试验。

提取不同温度、充放电状态及soc下的脉冲试验电池端电压数据作为辨识数据，分别使用遗传算法进行参数辨识，总计需辨识132次，每段数据时间长度为50s，遗传算法适应度函数为：

式中，ut(k)＝uocv(k)-y(k)，其为模型端电压；参数辨识试验中电池充放电状态分开进行，无迟滞特性，则uocv(k)为步骤2中相应温度、充放电状态及soc下开路电压试验所测开路电压；ut_r(k)为参数辨识试验中实测端电压。

步骤4：使用粒子群优化算法对考虑迟滞特性的开路电压模型进行优化；

分别在步骤3中不同温度节点下对磷酸铁锂电池进行连续dst充放电工况试验，并依据步骤3中电压差分方程y(k)，结合所建立的开路电压迟滞特性模型，得出模型端电压值。分别在不同温度节点下以所得的模型端电压值和dst工况实测端电压值累积误差最小为优化目标，使用粒子群优化算法对不同温度的λ1(t)和λ2(t)进行优化，得到最优的简化开路电压迟滞特性模型；粒子群优化算法适应度函数为：

式中，udst(k)为dst工况下实测电池端电压，uh(k)为使用步骤2中开路电压迟滞模型的端电压值，计算方法为：

放电状态时：uh(k)＝ud_op(t)-y(k)＝λ1(t)*(uc(t)-ud(t))+ud(t)-y(k)

充电状态时：uh(k)＝uc_op(t)-y(k)＝λ2(t)*(uc(t)-ud(t))+ud(t)-y(k)；

其中，开路电压ud(t)、uc(t)根据步骤2中所测值以soc为变量线性插值所得。当电池处于静置状态时，开路电压按前一状态计算，如电池静置之前是放电状态，则静置时的开路电压为放电状态开路电压。

由此分别得到不同温度下简化后的充电状态和放电状态磷酸铁锂电池迟滞特性曲线，之后可使用多项式分别对不同温度下所得两条曲线进行拟合。在之后卡尔曼滤波估算soc中，使用离环境温度最接近的温度节点所对应的充放电曲线拟合公式，如当环境温度为22℃时，使用20℃温度节点所对应的基于充电状态和放电状态磷酸铁锂电池迟滞特性曲线的多项式拟合公式对soc进行估算。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。