基于EKF算法的变温情况下动力锂电池SOC估算模型的制作方法

基于ekf算法的变温情况下动力锂电池soc估算模型
技术领域
1.本发明属于锂动力电池管理系统技术领域，特别涉及锂电池的soc算法估计，是电池充放电管理和均衡控制管理的基础。


背景技术：

2.在电池管理系统中，电池荷电状态(soc)的准确估算具有重要的地位，其重要性不仅在于可以向使用者提示电池的剩余电量，更在于它是电池充放电管理和均衡控制管理的基础。而soc受许多因素的影响，如温度以及电流的大小、方向等，它的准确预测也较困难。提高soc的估算精确度对提高电池的使用寿命、提升用户的使用感受有一定的作用。
3.当前经典的电池模型有很多，这些模型中理想等效模型的参数均为不变量，导致其精度较低。因此，需要改进一种可以提高估算精度的电池模型对电池特性进行研究，从而能够利用这个电池模型对现有的soc算法模型进行改进优化，提出一种准确度高的soc估计的算法模型。


技术实现要素：

4.针对现有电池模型存在的诸多问题，提供了一种适应温度变化的能够反应各参数与荷电状态(soc)之间的关系的修正后的rc戴维南等效电池电路模型，可有效仿真测试出不同温度下电池各性能参数对soc的影响情况，且具有准确性高、适用范围广等特点。
5.本发明实施例提供的一种基于ekf算法的变温情况下的动力锂电池soc 的估算模型包括对电池特性研究的修正后rc戴维南等效电路模型以及综合考虑了温度以及电池停机时间等因素影响下的动力锂电池的soc算法估计模型，
6.其中：
7.电池特性研究的修正后rc戴维南等效电路模型增加了电池极化的影响，能够反应各参数与荷电状态之间的关系，也能够反应电池内阻、电流对soc的影响，具有很好的动静态特性。添加了一个受控电压源来模拟锂电池充放电电流特性对外部电压的影响，能够改善模型仿真工况。rc等效电路模块满足电池内部动态变化过程的精度要求，有效地描述电池电动势和端电压的对应关系，得到动力锂电池的仿真方程式，对电池的特性估计更加精确。
8.对于锂动力电池变温情况下soc算法估计模型，对现有的ekf算法进行了修正，将温度和电池停机时间对电池soc影响纳入考虑，以及优化了电流大小对估算精度的影响，得到了适应温度变化的锂动力电池soc估计的算法模型。
9.本发明技术方案公开的一种基于ekf算法的变温情况下的动力锂电池soc 的估算模型，包括传统ekf算法，将其中的输入量由上次算法计算得到的soc 替代为在相应温度下锂电池相对应的实际soc值，减少了算法的累积误差；将电池停机因素纳入对锂电池两端的soc值的影响。本发明上述技术方案具有以下有益效果：
10.1.对电池的特性研究更加彻底，在soc估计时影响因素测算更加精确；
11.2.电池soc估计精度提高，将会延长锂电池的循环使用寿命和提升用户的使用感受；
12.3.将电池停机时间和电池温度对电池充放电特性的影响纳入算法，提高 soc算法估计的的准确性和实际性。
附图说明
13.图1为本专利提出的算法模型流程图
14.图2为本专利使用的修正的rc戴维南等效电池电路模型
15.[符号说明]
[0016]
rp为极化电阻cp为锂电池电极极化电容；rl为电池欧姆内阻；uoc为电池的开路电压；f(i)为电流i的函数
具体实施方式
[0017]
为了使本发明要解决的技术问题、创新点更加清楚，下面将结合附图进行详细描述。
[0018]
针对现有的soc估算精度问题，图1所示算法提供了一种基于改进ekf 算法的变温度下的锂电池soc估算方法，先根据不同温度下，锂电池的soc 曲线读取soc值，然后根据停机时间与判定时长之间的大小关系，判断电池的开路电压是否处于稳定状态，得到两种因素综合考虑下的soc值。
[0019]
其中对于不同温度下soc曲线拟合问题，本专利采用的电池电路模型为修正的rc戴维南等效模型，如图2所示。此处采用的rc等效电路模块时一阶的，随着串联rc模块的增加，等效的精度会越准确，但是实际上一阶模型就能够满足工程实际中实验精度的要求，故本专利采用一阶rc模块。另外本电路添加了一个受控源来模拟锂电池充放电电流特性对外部电路的影响，能够改善模型仿真工况。依据电路学原理可以求取电池外部电压ui为：
[0020]
u
l
(t)＝u
oc_soc
(t)
‑
r
l
i(t)
‑
u
p
(t)
[0021][0022]
f[i(t)]＝0.00067[i(t)
‑
3]2 0.0057i(t)
‑
3]
‑
0.0015
[0023][0024]
式中，s(t)和s(t 1)分别是t和t 1时刻下锂电池的荷电状态实时值：c
n
为锂电池的额定容量；η
c
为库伦效率；i(t)是时刻t下的瞬时充放电电流，在放电状态下为正，否则相反。
[0025]
扩展卡尔曼系统空间方程为：
[0026][0027]
式中，a＝c＝1；d＝0；w(k)为系统噪声；v(k)为量测噪声
[0028]
ekf算法滤波的具体步骤为:
[0029]
(1)设定状态量和状态误差协方差阵初值x0和p0，记k时刻状态量和状态误差协方差阵为x
k
和p
k
；
[0030]
(2)状态量和误差协方差一步预测值为：
[0031][0032]
(3)修正矩阵k为：
[0033]
k＝p
k,k
‑1c
t
(cp
k,k
‑1c
t
r)
[0034]
(4)使用测量值对一步预测值进行修正，得到前时刻的估计值，为：
[0035][0036]
重复步骤(2)、(3)，系统不断的对soc估算值重复进行预测和修正操作，soc 估算值也在不断的更新，并且也考虑到了噪声和误差，减少了系统累积误差，也在很大程度上抑制了噪声的影响。
[0037]
得到综合后k时刻的soc值，采用ekf算法得到k 1时刻的soc估计值，此时为矫正偏差对其进行补偿，根据k 1时刻soc估计值和滤波输入值，得到 k 1时刻的开路电压值，将其与最初的ocv曲线上读出的开路电压值进行比较，可以得到此时k 1时刻soc值的估计误差，据此加入卡尔曼增益对其进行补偿，得到修正后的soc值，对其进行输出，得到结果。


技术特征：
1.一种基于ekf算法的变温情况下的动力锂电池soc的估算模型，包括对电池特性研究的修正后rc戴维南等效电路模型以及综合考虑了温度以及充放电倍率、停机时间等因素影响下的动力锂电池的soc算法估计模型。2.根据权利要求1所述的算法模型，所述ekf算法中加入了温度因素对电池soc的影响，输入值包含不同温度下的ocv
‑
soc曲线；所述根据电池开路电压达到稳定值所需时间与电池soc关系曲线得到判定时长x和读取停机时间y将电池停机因素考虑到算法中，将使算法输出量与实际值更接近。3.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，对电池特性研究修正的rc戴维南等效电路模型，添加了一个受控电压源来模拟锂电池充放电电流特性对外部电压的影响，能够改善模型仿真工况。rc等效电路模型满足电池内部动态变化过程的精度要求，有效地描述电池电动势和端电压的对应关系，得到动力锂电池的仿真方程式，对电池的特性估计更加精确。4.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，将温度因素也纳入了电池soc特性的研究影响，综合了各种影响因素的作用结果。所述温度的影响在本算法中作为其中一个变量，能得到适应不同温度下电池soc估计的算法模型。5.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，所述等效电路模型能够适应温度的变化，考虑了温度对电池工作的影响。在电池特性研究上，得到一个更加精确的结果。6.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，本专利所提出的算法将电池实际两端的soc值替代电池管理系统中上次计算所得到的soc值，这样减少了ekf因为忽略了非线性函数的泰勒展开的高阶项导致其计算出现的累积误差。7.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，考虑了电池停机因素对于电池soc的影响，将使电池soc估计值更准确，从而提升用户的使用感受。8.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，根据汽车动力锂电池开路电压达到稳定值所需的时间与电池soc值之间的关系图得到当电池停止工作时间不同的情况下开路电压是否达到稳定状态。从而判断将k时刻电池的soc值作为系统输入量带入算法，还是根据此时的电池ocv值，将带入等效电路模型中重新计算所得到的soc值作为系统输入量。9.根据权利要求1所述的算法模型，其特征在于，根据rc戴维南等效电路模型得到的不同温度下soc曲线读取当电池在实际工作温度下的soc值，并带入算法。10.根据权利要求1至9任一项所述的算法模型，其特征在于，所述等效电路模型以及soc估计的算法模型，所考虑的影响因素一致，影响过程分析具有一致性。

技术总结
本发明实施例提出了一种基于改进EKF算法的变温度下的锂电池SOC估算方法。建立了修正的RC戴维南电池仿真模型，通过混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对锂动力电池进行了参数辨识，探索了电池SOC与开路电压、内阻之间的关系，在此基础上将温度、充放电倍率等多项影响电池性能的因素综合考虑，提出一种基于EKF算法的变温情况下动力锂电池SOC的估算模型，同时由于基础的EKF算法存在累积误差，本专利算法对此进行修正，将电池实际两端的SOC值替代电池管理系统中上次计算所得到的SOC值，减轻了EKF因为忽略了非线性函数的泰勒展开的高阶项导致其计算出现的累积误差，同时还考虑到了电池停机因素的影响，每一次对于SOC的估计更接近于实际值，建立仿真模型并进行实验后，验证模型的误差值。证模型的误差值。证模型的误差值。


技术研发人员：程桂石 叶芯榕 程琳瑞 赵莹
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：2021.09.03
技术公布日：2021/12/13