所屬的技術(shù)人員知道，本技術(shù)可以實現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或計算機程序產(chǎn)品。因此，本技術(shù)的公開可以具體實現(xiàn)為以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，還可以是硬件和軟件結(jié)合的形式，本文一般稱為“電路”、“單元”或“系統(tǒng)”。此外，在一些實施例中，本技術(shù)還可以實現(xiàn)為在一個或多個計算機可讀介質(zhì)中的計算機程序產(chǎn)品的形式，該計算機可讀介質(zhì)中包含計算機可讀的程序代碼。以下結(jié)合圖3-圖4介紹本技術(shù)的一優(yōu)選實施例。步驟1，對電池soh進行初始化，得到初始電池健康狀態(tài)soh0＝100％；在電池循環(huán)放電過程中記錄電池內(nèi)阻r0的值，計算電池soh的變化，如圖3(a)所示為電池老化過程中通過電池內(nèi)阻r0對電池soh進行標定后進行脈沖放電所記錄的電池開路電壓的變化，之后將放電曲線進行6階擬合后得到如圖3(b)的受soh影響的soc-ocv擬合曲線；步驟2，利用ffrls算法結(jié)合電池放電參數(shù)對電池等效電路模型進行參數(shù)辨識；步驟3，利用ekf算法實時估算soc值；由于鋰離子電池的老化速度遠遠慢于電池荷電狀態(tài)的變化速度，估算soc的時間尺度與估算soh的時間尺度并不相同，估算soh的時間尺度遠遠大于估算soc的時間尺度；本實施例的計算時間間隔t0優(yōu)選設(shè)置為100，定義窗口大小為100步，其中窗口在每一個時間步中移動；步驟4，以t0為間隔計算出δsoc值；步驟5，判斷δsoc是否滿足條件達到設(shè)定變化范圍(變化范圍優(yōu)選為δsoc＞20％)，若達到條件則進行下一步，若未達到則繼續(xù)上一步流程；步驟6，根據(jù)soh估算方程，使用在窗口范圍里的庫倫計數(shù)值與δsoc進行比較計算，由于每個時間步長所估計出來的容量值存在誤差，所以使用計算容量的導(dǎo)數(shù)對估計容量進行過濾，將導(dǎo)數(shù)區(qū)間[0.75-1.25]的異常值去除并使用前一個時刻的估算值進行代替；得到電池soh的估算值并計算δsoh；步驟7，判斷δsoh是否達到5％的變化范圍，若soh下降了5％，則進行下一步，若未達到5％則繼續(xù)從步驟2的參數(shù)辨識開始執(zhí)行算法；步驟8，當(dāng)電池soh下降程度達到更新條件后(δsoh＞5％)，則更新電池soh值以及電池模型中的soc-ocv曲線，并同時更新soh0(在soh計算過程，每計算一次soh都要用到soh0)；步驟9，判斷電池soh是否下降到80％，若soh≥80％則繼續(xù)從參數(shù)識別繼續(xù)流程，若soh＜80％，則認為電池已到壽命極限，電池需要換新，換新后更新電池soh的初值，重新開始估算流程。上述實施例只為說明本技術(shù)的技術(shù)構(gòu)思及特點，其目的是讓熟悉該的技術(shù)人員能夠了解本技術(shù)的內(nèi)容并據(jù)以實施，并不能以此來限制本技術(shù)的保護范圍。對于本的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本技術(shù)的保護范圍。

背景技術(shù)：

1、電池管理系統(tǒng)(batterymanagementsystem,bms)是保障電池的關(guān)鍵部件，能夠?qū)﹄姵啬K在充放電過程中的任何電池單體進行監(jiān)測，其中電池的荷電狀態(tài)(stateofcharge,soc)就是一個重要的監(jiān)測目標。電池荷電狀態(tài)soc值的估算準確性不僅影響著電池續(xù)航估計的準確性，而且對提高電池動態(tài)性能、優(yōu)化能量管理策略也具有重要意義。鋰離子電池在使用過程中會由于鋰庫存損失、活性物質(zhì)分解、結(jié)構(gòu)變化等原因發(fā)生老化造成容量損失，同時老化過程中固體電解質(zhì)界面(sei)層的生長還會導(dǎo)致電池內(nèi)阻的增加使功率下降，因此如果在估算soc值的過程中不考慮電池老化的影響因素，電池荷電狀態(tài)soc的估算精度會隨著電池老化而逐漸降低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本技術(shù)提出一種隨著電池的老化過程不斷更新電池模型參數(shù)的老化電池狀態(tài)協(xié)同估計方法及系統(tǒng)，能夠提高老化電池荷電狀態(tài)soc的估計精度。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種老化電池狀態(tài)協(xié)同估計方法，包括如下步驟：

3、s1,在電池循環(huán)放電過程中記錄電池內(nèi)阻，根據(jù)電池健康狀態(tài)與電池內(nèi)阻的關(guān)系式計算出電池健康狀態(tài)soh值的變化，當(dāng)電池健康狀態(tài)值達到預(yù)設(shè)點時采集當(dāng)前狀態(tài)的電池放電數(shù)據(jù)；所述電池放電數(shù)據(jù)包括放電電壓、放電電流、soc-ocv擬合曲線，其中soc表示荷電狀態(tài)，ocv表示開路電壓，soc-ocv擬合曲線用于表征不同荷電狀態(tài)下的開路電壓；

4、s2,建立二階rc等效電路模型，將soc-ocv擬合曲線與所述二階rc等效電路模型結(jié)合，根據(jù)基爾霍夫定律計算得到二階rc等效電路模型的特征方程以及狀態(tài)空間方程、輸出觀測方程；

5、s3,對二階rc等效電路模型進行參數(shù)辨識后，對電池荷電狀態(tài)soc值進行最優(yōu)估計，得到電池實時荷電狀態(tài)soc值；

6、s4,利用計算得到的電池實時荷電狀態(tài)soc值和放電電流，基于電池健康狀態(tài)從容量角度的描述公式并結(jié)合電池當(dāng)前最大可用容量qnow的計算公式得到電池健康狀態(tài)soh值；

7、s5,判斷電池健康狀態(tài)soh值的變化量，若變化量達到設(shè)定值且電池健康狀態(tài)soh值高于下限，則更新soh值以及soc-ocv擬合曲線，并同時更新soh0；當(dāng)電池健康狀態(tài)soh值下降至下限時，對電池進行換新。

8、進一步的，步驟s1中，所述電池健康狀態(tài)soh值的表達式為：

9、

10、其中，rend表示電池壽命終結(jié)時的歐姆內(nèi)阻，rnew表示電池出廠時的歐姆內(nèi)阻，r0表示電池當(dāng)前狀態(tài)下的歐姆內(nèi)阻。

11、進一步的，步驟s1中，在所述電池健康狀態(tài)soh值從100％降低至預(yù)設(shè)的soh值下限的過程中采集電池放電數(shù)據(jù)。當(dāng)所述電池健康狀態(tài)soh值下降預(yù)設(shè)變化量時進行一次電池放電數(shù)據(jù)的采集。

12、進一步的，步驟s2具體包括如下內(nèi)容：

13、所述二階rc等效電路模型的特征方程為：

14、

15、其中，ul表示電池端電壓；i表示負載電流；up1和up2分別表示充放電過程的短時和長時間瞬態(tài)電壓響應(yīng)；uoc(soc)表示荷電狀態(tài)soc下的開路電壓；

16、所述二階rc等效電路模型的離散的狀態(tài)空間方程為：

17、

18、其中，qnow表示電池當(dāng)前最大可用容量，t為采樣周期，k表示時間步長，τ1和τ2分別表示rc回路時間常數(shù)；

19、定義xk＝[soc?up1?up2]，uk＝ik，則狀態(tài)空間方程中的狀態(tài)方程與輸出觀測方程為：

20、

21、其中，f(·)和g(·)均為非線性函數(shù)。

22、定義t時刻的荷電狀態(tài)soc的表達式為：

23、

24、其中，qnow為電池當(dāng)前最大可用容量，i(t)為電池的實時放電電流，η為電池庫侖效率，對于鋰電池η≈1，t為采樣周期，soc(0)表示初始時刻的荷電狀態(tài)。

25、進一步的，步驟s3具體包括如下內(nèi)容：

26、首先利用帶有遺忘因子的遞歸最小二乘法對二階rc等效電路模型進行參數(shù)辨識；所述帶有遺忘因子的遞歸最小二乘法的方程為：

27、

28、其中，表示所測電池的電流和電壓參數(shù)，e(k)為估計電壓與實際電壓之間的誤差，為估計模型參數(shù)的結(jié)果，k(k)為卡爾曼增益，p(k)為協(xié)方差矩陣，λ(k)為遺忘因子；

29、將參數(shù)辨識結(jié)果傳輸給擴展卡爾曼濾波算法，使用擴展卡爾曼濾波在最小方差下對電池荷電狀態(tài)soc值進行最優(yōu)估計，得到電池實時荷電狀態(tài)soc值；所述擴展卡爾曼濾波的方程為：

30、

31、其中，前兩個方程為根據(jù)上一時刻對下一時刻狀態(tài)進行預(yù)測的過程，后三個方程為將下一時刻預(yù)測得的狀態(tài)值進行校準的過程；

32、循環(huán)計算過程中，在預(yù)測過程的初始化階段，首先要設(shè)置初始狀態(tài)值和初始協(xié)方差p0，其中l(wèi)k表示k的卡爾曼濾波增益，利用卡爾曼濾波增益對測量值與模型值之差進行修正從而得到最終的估算結(jié)果。

33、進一步的，步驟s4中，所述電池健康狀態(tài)soh值的計算公式如下：

34、

35、式中，t0表示計算時間間隔，在時間間隔內(nèi)對放電電流i(t)進行積分，表示t0前后單體電池荷電狀態(tài)soc的差值，qset表示表示電池的額定容量，為固定值。

36、第二方面，一種用于執(zhí)行所述老化電池狀態(tài)協(xié)同估計方法的系統(tǒng)，包括：

37、電池放電數(shù)據(jù)采集單元，根據(jù)電池健康狀態(tài)與電池內(nèi)阻的關(guān)系式計算電池健康狀態(tài)soh值的變化，當(dāng)電池健康狀態(tài)值達到預(yù)設(shè)點時采集當(dāng)前狀態(tài)的電池放電數(shù)據(jù)；所述電池放電數(shù)據(jù)包括放電電壓、放電電流、soc-ocv擬合曲線；

38、電池等效模型單元，包括一二階rc等效電路模型，根據(jù)基爾霍夫定律計算得到該二階rc等效電路模型的特征方程以及狀態(tài)空間方程、輸出觀測方程；

39、電池實時荷電狀態(tài)soc值計算單元，對所述二階rc等效電路模型進行參數(shù)辨識后，對電池荷電狀態(tài)soc值進行最優(yōu)估計，得到電池實時荷電狀態(tài)soc值；

40、電池健康狀態(tài)soh值計算單元，利用計算得到的電池實時荷電狀態(tài)soc值和放電電流，基于電池健康狀態(tài)從容量角度的描述公式并結(jié)合電池當(dāng)前最大可用容量qnow的計算公式得到電池健康狀態(tài)soh值；

41、電池健康狀態(tài)soh值判斷單元，判斷電池健康狀態(tài)soh值的變化量，若變化量達到設(shè)定值且電池健康狀態(tài)soh值高于下限，則更新soh值以及soc-ocv擬合曲線；當(dāng)電池健康狀態(tài)soh值下降至下限時，對電池進行換新。

42、第三方面，本技術(shù)提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述老化電池狀態(tài)協(xié)同估計方法。

43、與現(xiàn)有方法相比，本技術(shù)具有以下有益效果：

44、本技術(shù)實現(xiàn)了基于自適應(yīng)ocv曲線的老化電池充電狀態(tài)和健康狀態(tài)的協(xié)同評估；本技術(shù)將開路電壓作為soc估算中的一個重要參數(shù)，解決了soc-ocv曲線隨電池老化而發(fā)生改變，從而影響估算精度的問題，顯著減少了算法復(fù)雜度對硬件系統(tǒng)的要求。