專利名稱：一種電池模型參數(shù)與剩余電量聯(lián)合異步在線估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于電池技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種電池模型參數(shù)與剩余電量聯(lián)合異步在線估計方法。
背景技術(shù)：
電池作為備用電源已在通訊、電力系統(tǒng)、軍事裝備等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。同傳統(tǒng)燃油汽車相比，電動汽車可實現(xiàn)零排放，因此是未來汽車的主要發(fā)展方向。在電動汽車中電池直接作為主動能量供給部件，因此其工作狀態(tài)的好壞直接關(guān)系到整個汽車的行駛安全性和運行可靠性。為確保電動汽車中的電池組性能良好，延長電池組使用壽命，須及時、準(zhǔn)確地了解電池的運行狀態(tài)，對電池進(jìn)行合理有效的管理和控制。電池荷電狀態(tài)(State of Charge，以下簡稱S0C)的精確估算是電池能量管理系統(tǒng)中最核心的技術(shù)。電池的SOC無法用一種傳感器直接測得，它必須通過對一些其他物理量的測量，并采用一定的數(shù)學(xué)模型和算法來估計得到。目前常用的電池SOC估計方法有開路電壓法、安時法等。開路電壓法進(jìn)行電池SOC 估計時電池必須靜置較長時間以達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，而且只適用于電動汽車在停車狀態(tài)下的 SOC估計，不能滿足在線檢測要求。安時法易受到電流測量精度的影響，在高溫或電流波動劇烈情況下，精度很差。另一方面，已有方法一般都假設(shè)同類型的電池其內(nèi)阻等參數(shù)基本不變，從而對同一類型電池進(jìn)行SOC估計時均采用同一組模型參數(shù)，這種假設(shè)在電池沒有發(fā)生老化時往往是成立的，但是當(dāng)電池老化較嚴(yán)重時，電池內(nèi)阻等會發(fā)生較大的變化，此時再基于原有模型參數(shù)進(jìn)行SOC估計勢必會發(fā)生較大程度的偏差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種電池模型參數(shù)與剩余電量聯(lián)合異步在線估計方法，在在線估計出電池SOC的同時，可以對模型參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合異步在線估計，從而克服由于電池老化帶來的電池參數(shù)變化對電池SOC估計準(zhǔn)確性的影響。本發(fā)明方法可以適用于所有電池，且估計精度較高。本發(fā)明的電池模型參數(shù)與剩余電量聯(lián)合異步在線估計方法，具體步驟是
步驟(1)測量在A時刻的電池
端電壓Λ和電池供電電流, t = 1,2, ι…。步驟( 用狀態(tài)方程和觀測方程表示電池的各個時刻的荷電狀態(tài)依賴關(guān)系
f
狀態(tài)方程= /( , ) + Wa = - —- + Wfc
κ j
權(quán)利要求
1. 一種電池模型參數(shù)與剩余電量聯(lián)合異步在線估計方法，其特征在于該方法的具體步驟是步驟(1)測量在時刻的電池端電壓Λ和電池供電電流1免=1義3,…；步驟( 用狀態(tài)方程和觀測方程表示電池的各個時刻的荷電狀態(tài)依賴關(guān)系
全文摘要
本發(fā)明涉及一種電池模型參數(shù)與剩余電量聯(lián)合異步在線估計方法?，F(xiàn)有方法一般都假設(shè)同類型的電池其內(nèi)阻等參數(shù)基本不變，因此難以克服由于電池老化對電池剩余電量估計精度的影響。本發(fā)明方法通過測量在時刻的電池端電壓和電池供電電流，依據(jù)合理的電池模型，在合適的初始化基礎(chǔ)上，首先基于時刻電池模型參數(shù)的估計結(jié)果，采用采樣點卡爾曼濾波算法進(jìn)行時刻電池剩余電量的估計，然后利用時刻所估計出的電池剩余電量，采用采樣點卡爾曼濾波算法完成電池模型參數(shù)的估計。電池剩余電量與電池模型參數(shù)的估計異步交替在線完成。本發(fā)明方法可以方便地進(jìn)行電池剩余電量的在線估計，收斂速度快、估計精度高，受電池老化影響較小。
文檔編號G06F19/00GK102289557SQ201110127479
公開日2011年12月21日 申請日期2011年5月17日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月17日
發(fā)明者何志偉, 曾毓, 高明煜, 黃繼業(yè) 申請人:杭州電子科技大學(xué)