电池模型参数的辨识方法、装置及计算机存储介质与流程

技术特征：
1.一种电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述电池模型参数的辨识方法包括以下步骤：获取电池的二阶电阻-电容模型的辨识方程；获取上一时刻最小二乘法的遗忘因子；根据上一时刻的所述遗忘因子获取当前时刻所述最小二乘法的增益，其中，采用当前时刻所述最小二乘法的增益，基于所述最小二乘法，确定在当前时刻所述辨识方程的模型参数；根据当前时刻所述最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵确定当前时刻所述最小二乘法的遗忘因子。2.如权利要求1所述的电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述根据当前时刻所述最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵确定当前时刻所述最小二乘法的遗忘因子的步骤之后，还包括：根据当前时刻的所述遗忘因子获取下一时刻所述最小二乘法的增益，其中，采用下一时刻所述最小二乘法的增益，基于所述最小二乘法，确定下一时刻所述辨识方程的模型参数。3.如权利要求1所述的电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述根据上一时刻的所述遗忘因子获取当前时刻所述最小二乘法的增益的步骤与所述根据当前时刻所述最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵确定当前时刻所述最小二乘法的遗忘因子的步骤之间，还包括：获取上一时刻所述最小二乘法的协方差矩阵；根据上一时刻的所述遗忘因子、当前时刻所述最小二乘法的增益以及上一时刻的所述协方差矩阵确定当前时刻所述最小二乘法的协方差矩阵。4.如权利要求1所述的电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述根据上一时刻的所述遗忘因子获取当前时刻所述最小二乘法的增益的步骤包括：获取当前时刻所述辨识方程的输入观测量对应的矩阵；根据上一时刻的所述遗忘因子、当前时刻所述输入观测量对应的矩阵以及上一时刻所述最小二乘法的协方差矩阵获取当前时刻所述最小二乘法的增益。5.如权利要求1所述的电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述根据上一时刻的所述遗忘因子获取当前时刻所述最小二乘法的增益的步骤与所述根据当前时刻所述最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵确定当前时刻所述最小二乘法的遗忘因子的步骤之间，还包括：获取当前时刻所述辨识方程的输入观测量对应的矩阵；获取当前时刻所述二阶电阻-电容模型的开路电压；根据当前时刻所述输入观测量对应的矩阵以及当前时刻的所述开路电压确定当前时刻所述最小二乘法的预测误差，其中，采用当前时刻所述最小二乘法的增益、所述预测误差以及上一时刻所述辨识方程的模型参数，基于所述最小二乘法，确定在当前时刻所述辨识方程的模型参数。6.如权利要求5所述的电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述获取当前时刻所述二阶电阻-电容模型的开路电压的步骤包括：
获取上一时刻所述辨识方程的模型参数；采用上一时刻所述辨识方程的模型参数更新卡尔曼滤波算法的离散化状态空间方程；采用更新后的离散化状态空间方程以及开路电压-荷电状态的曲线确定当前时刻所述二阶电阻-电容模型的开路电压。7.如权利要求6所述的电池模型参数的辨识方法，其特征在于，所述采用上一时刻所述辨识方程的模型参数更新卡尔曼滤波算法的离散化状态空间方程的步骤包括：获取所述离散化状态空间方程的过程噪声以及观测噪声；采用上一时刻所述辨识方程的模型参数更新所述过程噪声以及观测噪声，以更新所述离散化状态空间方程。8.一种电池模型参数的辨识装置，其特征在于，所述电池模型参数的辨识装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池模型参数的辨识程序，所述电池模型参数的辨识程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的电池模型参数的辨识方法的步骤。9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有电池模型参数的辨识程序，所述电池模型参数的辨识程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的电池模型参数的辨识方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种电池模型参数的辨识方法、装置及计算机存储介质，电池模型参数的辨识方法包括：获取电池的二阶电阻-电容模型的辨识方程；获取上一时刻最小二乘法的遗忘因子；根据上一时刻的遗忘因子获取当前时刻最小二乘法的增益，其中，采用当前时刻最小二乘法的增益，基于最小二乘法，确定在当前时刻辨识方程的模型参数；根据当前时刻最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵确定当前时刻最小二乘法的遗忘因子。本发明通过在根据上一时刻的遗忘因子获取当前时刻最小二乘法的增益之后，根据当前时刻最小二乘法的增益、预测误差以及协方差矩阵重新确定遗忘因子，使得遗忘因子随着最小二乘法的递推逐渐变化，提高电池模型参数的辨识精度。型参数的辨识精度。型参数的辨识精度。


技术研发人员：张远进 吴华伟 吴钊 刘祯 叶从进 吴红静
受保护的技术使用者：湖北文理学院
技术研发日：2021.09.08
技术公布日：2022/1/7