一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法及估算装置与流程

文档序号:23067158发布日期:2020-11-25 17:53阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法,其特征在于,包括如下步骤:

s1、构建电池的等效模型,所述等效模型包括极化部分、电池内阻、电池内部电动势和电池输出电压;

s2、采集电池的负载电流、负载电压,经所述等效模型得到极化电压和等效模型的开路电压,经卡尔曼滤波得到当前电池状态中soc百分比最大值和最优电压;

s3、采集电池温度,温度经卡尔曼滤波得到温度估计值;

s4、所述最优电池soc、最优电压和温度估计值经模糊控制生成电池安全度。

2.根据权利要求1所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法,其特征在于,所述等效电路模型为:

其中,up为极化电压,i为负载电流,e为电池电路模型的开路电压,u为终端电压,r0为锂电池内阻,r1和c1分别为锂电池使用过程中的极化电阻和极化电容。

3.根据权利要求2所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法,其特征在于,步骤s2所述经卡尔曼滤波得到最优电池soc和最优电压的方法包括如下步骤:

s21、根据开路电压建立电池soc关系,进而得到k+1时刻的电池soc值;

其中,soc(k0)为初始soc,η为锂电池受到温度、放电速率影响的修正因数,qn为锂电池的额定容量;

s22、采集的电流i(k)根据下式k+1时刻的电压预测值:

x(k+1)=a·x(k)+b·i(k)+w(k);

其中,k为测量的离散时间点,x(k)为k时刻测量状态的最优估值,x(k+1)为k+1时刻测量状态的预测值,i(k)为电池电流,为系统的控制向量,w(k)为系统的过程噪声,a为状态矩阵,b为控制矩阵;

s23、根据下式得到k+1时刻的测量电压值:

z(k+1)=u(k+1)=e[(k+1)]-up(k+1)-r0[i(k+1)]+vk+1

其中,z(k+1)为传感器k+1时刻测量得出的测量值,v(k+1)为系统k+1时刻的观测噪声,h为观测矩阵;

s24、根据步骤s23所述k+1时刻的电压值与k+1时刻测量的电压值得到k+1时刻的估计误差,具体为:

p(k+1|k)=a·p(k|k)·at+q;

其中,p(k+1|k)为k+1时刻误差估计协方差阵;q为过程噪声w(k)的协方差;

s25、根据下式计算k+1时刻的卡尔曼增益kg(k+1):

s26、根据x(k+1|k+1)=x(k+1|k)+kg(k+1)(z(k+1)-h·x(k+1|k))更新k+1时刻的电压估计值,进而得到修正的k+1时刻的电池soc估计值,并根据p(k+1|k+1)=(i-kg(k+1)·h)·p(k+1|k)更新k+1时刻的误差;

s27、将所述修正的到k+1时刻的电池soc估计值作为步骤s21的soc初始值,并重复步骤s21-s26,得到最优soc和最优电压值;

s28、将单次充电最大soc值与电池额定容量比较,得出当前电池状态的soc老化程度,用百分比表示,即为soc百分比最大值。

4.根据权利要求3所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法,其特征在于,所述状态矩阵为:控制矩阵为:

5.根据权利要求1所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法,其特征在于,步骤s3所述温度经卡尔曼滤波得到温度估计值的具体步骤包括:

s31、根据预设的温度初始值得到k-1时刻的温度估计值;

x(k+1)=a1·x(k)+w(k)

z(k)=h1·x(k)+v(k)

s32、根据k-1时刻的温度估计值得到k时刻的温度估计值,具体为:

s33、通过下式计算k时刻温度测量值:

z(k)=h1·x(k)+v1(k):

s34、根据下式计算卡尔曼增益:

s35、结合所述步骤s33所述的k时刻温度测量值和步骤s34所述的卡尔曼增益,根据下式得到k时刻优化的温度,并输出;

s36,所述k时刻优化温度值最优值作为步骤s31中所述的温度初始值,重复进行步骤s31-s35,得到最优温度估计值。

6.根据权利要求1所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法,其特征在于,所述基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法包括建立安全度对照表,所述安全度对照表由若干安全区间构成,安全区间对应当前时刻的电池安全情况;将得到的安全度数值与所述安全区间匹配,得到当前时刻的电池安全情况。

7.一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算装置,其特征在于,包括:

估算模块,用以根据权利要求1-6任意权利要求所述的基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法估算电池当前状态的安全度;

显示模块,用以显示电池当前状态下的安全度信息。

8.根据权利要求7所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算装置,其特征在于,所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算装置包括区间匹配模块,用以建立安全度对照表,所述安全度对照表由若干安全区间构成,安全区间对应当前时刻的电池安全情况;将估算模块得到的安全度数值与所述安全区间匹配,得到当前时刻的电池安全情况。


技术总结
本发明公开了一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法及估算装置,属于电池安全度估算技术领域。本发明为了解决现有技术无法对动力电池的安全性进行量化表示和评估的问题。本发明构建电池的等效模型;采集电池的负载电流、负载电压,经所述等效模型得到极化电压和等效模型的开路电压,经卡尔曼滤波得到SOC百分比最大值和最优电压;采集电池温度,温度经卡尔曼滤波得到温度估计值;所述最优电池SOC、最优电压和温度估计值经模糊控制生成电池安全度。本发明结合电池的相关因素,对电池的实时安全度进行量化并且准确的估算。

技术研发人员:赵鹏舒;王文嵩;于德亮;李然
受保护的技术使用者:哈尔滨理工大学
技术研发日:2020.08.24
技术公布日:2020.11.24
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