CN105260612B - 一种电池在线温度估计方法 - Google Patents
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Abstract
一种电池在线温度估计方法，涉及电池系统温度实时监控领域。本发明是为了解决现有的电池系统受温度影响存在寿命低和安全性低的问题。本发明利用待估计的电池的一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t‑1时刻的电池的开路电压VOCV,t‑1，利用待估计的电池在使用过程中电池温度变化与电池生热和电池散热条件的关系，建立电池热平衡模型，用t‑1时刻估计t时刻，获得平衡方程，从而获得电池在t时刻在线温度Tt。它用于在线估计电池温度。
Description
技术领域
本发明涉及一种电池在线温度估计方法。属于电池系统温度实时监控领域。
背景技术
动力电池是电动汽车的关键部件，是电动汽车的动力来源，电池系统性能直接影响电动汽车动力性能和续驶里程。而动力电池由于内部复杂的电化学反应容易受到外界环境温度的影响，在低温环境下大电流充放电对电池会造成不可恢复的性能损失，在高温环境下电池老化加速，电池寿命缩短。为了保证电池系统使用安全，减少温度带来的电池性能损失，需要对电池系统温度进行实时预测。
发明内容
本发明是为了解决现有的电池系统受温度影响存在寿命低和安全性低的问题。现提供一种电池在线温度估计方法。
一种电池在线温度估计方法，它包括以下步骤：
步骤一：利用待估计的电池的一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t-1时刻电池的开路电压VOCV,t-1；
步骤二：利用待估计的电池在使用过程中电池温度变化与电池生热和电池散热条件的关系，建立电池热平衡模型：
公式一，
式中，m为电池质量，Cp为电池热容量，Tt为t时刻电池平均温度，Pg,t为t时刻电池生热功率，Pd,t为t时刻电池散热功率；
公式二，
It为t时刻电池工作电流，VOCV,t为t时刻电池的开路电压，Ut为t时刻电池工作电压，表示电池的温度对开路电压的影响因子；
Pd,t＝hA(Tt-Ta,t) 公式三，
h为热传导系数，A为电池表面积，Ta,t为t时刻环境温度；
步骤三：根据公式一、公式二和公式三，用t-1时刻估计t时刻，获得平衡方程：
公式四，
式中，Ut-1为t-1时刻电池工作电压，It-1为t-1时刻电池工作电流，VOCV,t-1为t-1时刻电池的开路电压，Ta,t-1为t-1时刻环境温度；
步骤四：根据步骤一获得的电池的开路电压VOCV,t-1，结合公式四，确定电池在t时刻在线温度Tt，t＝N，N为大于1的正整数。
根据一种电池在线温度估计方法，所述步骤一中，利用电池一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1的过程包括：
步骤一一、电池一阶等效电路模型为：
公式五，
式中，为电池极化电压；Ro为电池欧姆内阻；RP为电池极化内阻；I为电池工作电流；VOCV为电池的开路电压；U为电池端电压，
对电池一阶等效电路模型进行离散化，得到的方程组为：
公式六，
式中，状态向量xt-1＝(VOCV,t-1 Ro Rp τ IP)T，IP为流过电池热容量Cp的电流，τ＝RPCP；ut-1为t-1时刻的输入向量，ut-1＝It-1；下标t-1和t分别代表t-1时刻和t时刻，wt-1和vt-1分别代表过程噪声和测量噪声，wt-1和vt-1的协方差分别为Pv和Qw，At-1和Bt-1均为系数矩阵，Ut-1＝Ctxt-1+Dtut-1+vt-1，Ct＝(1 It-1 Ip+Rp×E Rp×F Rp)，Dt＝Ro，
步骤一二、依据卡尔曼滤波的算法对公式六进行迭代，获得t-1时刻的状态向量xt-1＝(VOCV,t-1；Ro；Rp；τ；IP)，从而获得电池的开路电压VOCV,t-1；
步骤一二一：当t＝1时，设定状态向量x的初始向量，确定过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw的初始值；
步骤一二二：根据状态向量xt-1、过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw，获得状态向量x在t时刻先验估计
公式七，
式中，为t-1时刻x的后验估计；
步骤一二三：根据获得的先验估计确定过程噪声的协方差Pv在t时刻向量的先验误差协方差为： 公式八，
步骤一二四：根据获得的先验误差协方差获得卡尔曼增益
式中，式中，为Ct的转置矩阵，
步骤一二五：根据先验估计和获得的卡尔曼增益，确定状态向量xt在t时刻后验估计
公式九，
式中，yt为测量值，yt等于Ut，ut为t时刻的输入向量；
步骤一二六：根据获得的后验估计更新过程噪声的协方差Pv在t时刻向量的后验误差协方差为：
公式十，
进而确定Pv的值；
式中，下标代表状态向量的实际值xt与先验估计值之差；
步骤一二七：判断t是否等于N时刻，若是，则获得t-1时刻的状态向量xt-1，从而获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1；若否，t＝t+1，转入步骤一二二。
本发明的有益效果为：建立电池一阶RC模型，通过设置初始值结合卡尔曼滤波的算法进行迭代，获得电池在t-1时刻的工作电压Ut-1，再结合电池温度方程，实现实时在线估计电池温度，采用该方法实施估计电池温度，提高了电池系统的寿命和安全性。
附图说明
图1为电池的一阶等效电路模型图；
图2为电池的开路电压VOCV随时间的变化的曲线图；
图3为电池欧姆内阻Ro随时间的变化的曲线图；
图4为电池极化内阻RP随时间的变化的曲线图；
图5为RPCP随时间的变化的曲线图；
图6为流过电池热容量Cp的电流IP随时间的变化的曲线图；
图7为电池在线温度的实际值与估计值随时间变化的的曲线比较图，附图标记1为估计值曲线，附图标记2为实际值曲线。
具体实施方式
具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种电池在线温度估计方法，它包括以下步骤：
步骤一：利用待估计的电池的一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1；
步骤二：利用待估计的电池在使用过程中电池温度变化与电池生热和电池散热条件的关系，建立电池热平衡模型：
公式一，
式中，m为电池质量，Cp为电池热容量，Tt为t时刻电池平均温度，Pg,t为t时刻电池生热功率，Pd,t为t时刻电池散热功率；
公式二，
It为t时刻电池工作电流，VOCV,t为t时刻电池的开路电压，Ut为t时刻电池工作电压，表示电池的温度对开路电压的影响因子；
Pd,t＝hA(Tt-Ta,t) 公式三，
h为热传导系数，A为电池表面积，Ta,t为t时刻环境温度；
步骤三：根据公式一、公式二和公式三，用t-1时刻估计t时刻，获得平衡方程：
公式四，
步骤四：根据步骤一获得的电池的开路电压VOCV,t-1，结合公式四，确定电池在t时刻在线温度Tt，t＝N，N为大于1的正整数。
具体实施方式二：参照图2至7具体说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的一种电池在线温度估计方法作进一步说明，本实施方式中，所述步骤一中，利用电池一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1的过程包括：
步骤一一、电池一阶等效电路模型为：
公式五，
式中，为电池极化电压；Ro为电池欧姆内阻；RP为电池极化内阻；I为电池工作电流；VOCV为电池的开路电压；U为电池端电压，
对电池一阶等效电路模型进行离散化，得到的方程组为：
公式六，
式中，状态向量xt-1＝(VOCV,t-1 Ro Rp τ IP)T，IP为流过电池热容量Cp的电流，τ＝RPCP；ut-1为t-1时刻的输入向量，ut-1＝It-1；下标t-1和t分别代表t-1时刻和t时刻，wt-1和vt-1分别代表过程噪声和测量噪声，wt-1和vt-1的协方差分别为Pv和Qw，At-1和Bt-1均为系数矩阵，Ut-1＝Ctxt-1+Dtut-1+vt-1，Ct＝(1 It-1 Ip+Rp×E Rp×F Rp)，Dt＝Ro，
步骤一二、依据卡尔曼滤波的算法对公式六进行迭代，获得t-1时刻的状态向量xt-1＝(VOCV,t-1；Ro；Rp；τ；IP)，从而获得电池的开路电压VOCV,t-1；
步骤一二一：当t＝1时，设定状态向量x的初始向量，确定过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw的初始值；
步骤一二二：根据状态向量xt-1、过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw，获得状态向量x在t时刻先验估计
公式七，
式中，为t-1时刻x的后验估计；
步骤一二三：根据获得的先验估计确定过程噪声的协方差Pv在t时刻向量的先验误差协方差为： 公式八，
步骤一二四：根据获得的先验估计获得卡尔曼增益式中，为Ct的转置矩阵，Ct为观测方程增益矩阵，
步骤一二五：根据先验估计和获得的卡尔曼增益，确定状态向量xt在t时刻后验估计
公式九，
式中，yt为测量值，yt等于Ut，ut为t时刻的输入向量；
步骤一二六：根据获得的后验估计更新过程噪声的协方差Pv在t时刻向量的后验误差协方差为：
公式十，
进而确定Pv的值；
式中，下标代表状态向量的实际值xt与先验估计值之差；
步骤一二七：判断t是否等于N时刻，若是，则获得t-1时刻的状态向量xt-1，从而获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1；若否，t＝t+1，转入步骤一二二。
本实施方式中，电池在t-1时刻的工作电压能够Ut-1实时测得。当t＝1时，设定状态向量x的初始向量，确定过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw的初始值，根据初始时刻t-1和公式七至公式十，根据卡尔曼滤波的算法的迭加算法，获得t时刻的电池的状态向量，在t时刻开始，根据初始值和公式七至公式十，获得t+1时刻的状态向量，直至获得从初始值直至当前时刻的状态向量，从而获得当前时刻的电池的开路电压，将该电池的开路电压带入到当前时刻的电池温度方程，从而获得电池在线温度。
具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式二所述的一种电池在线温度估计方法作进一步说明，本实施方式中，所述步骤二中，获得所述的过程为：
首先，在初始电池的当前剩余容量下，针对不同的温度T测出对应的开路电压VOCV，拟合算出该电池的当前剩余容量值下VOCV-T曲线的斜率，之后每次以10％电池的当前剩余容量为步长对电池的当前剩余容量进行调整，然后重复获得不同电池的当前剩余容量处VOCV-T曲线的斜率，最终获得全电池的当前剩余容量范围曲线，将曲线结果进行分段拟合后应用于电池的生热功率Pg,t的公式中。
具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式一所述的一种电池在线温度估计方法作进一步说明，本实施方式中，所述步骤二中，获得电池热容量Cp的过程为：
在一个绝热的环境，在两个电池间放一个平板加热器对电池加热，在电池表面中心处贴上T型热电偶，平板加热器提供恒定的热流给电池，利用T型热电偶测电池表面温度，最后根据公式：
Q＝mCp(Tt2-Tt1) 公式十一，
获得电池热容量Cp，
式中，Q为电池总的吸收热量，Tt1为电池表面初始温度，Tt2电池表面最终温度。
Claims (4)
1.一种电池在线温度估计方法，其特征在于，它包括以下步骤：
步骤一：利用待估计的电池的一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t-1时刻电池的开路电压VOCV,t-1；
步骤二：利用待估计的电池在使用过程中电池温度变化与电池生热和电池散热条件的关系，建立电池热平衡模型：
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公式一，
式中，m为电池质量，Cp为电池热容量，Tt为t时刻电池平均温度，Pg,t为t时刻电池生热功率，Pd,t为t时刻电池散热功率；
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公式二，
It为t时刻电池工作电流，VOCV,t为t时刻电池的开路电压，Ut为t时刻电池工作电压，表示电池的温度对开路电压的影响因子；
Pd,t＝hA(Tt-Ta,t) 公式三，
h为热传导系数，A为电池表面积，Ta,t为t时刻环境温度；
步骤三：根据公式一、公式二和公式三，用t-1时刻估计t时刻，获得平衡方程：
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公式四，
式中，Ut-1为t-1时刻电池工作电压，It-1为t-1时刻电池工作电流，VOCV,t-1为t-1时刻电池的开路电压，Ta,t-1为t-1时刻环境温度；
步骤四：根据步骤一获得的电池的开路电压VOCV,t-1，结合公式四，确定电池在t时刻在线温度Tt，t＝N，N为大于1的正整数。
2.根据权利要求1所述的一种电池在线温度估计方法，其特征在于，所述步骤一中，利用电池一阶等效电路模型在充放电使用过程中对电池状态参数进行在线估计，获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1的过程包括：
步骤一一、电池一阶等效电路模型为：
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公式五，
式中，为电池极化电压；Ro为电池欧姆内阻；RP为电池极化内阻；I为电池工作电流；VOCV为电池的开路电压；U为电池端电压，
对电池一阶等效电路模型进行离散化，得到的方程组为：
<mfenced open = "{" close = "">
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公式六，
式中，状态向量xt-1＝(VOCV,t-1 Ro Rp τ IP)T，IP为流过电池热容量Cp的电流，τ＝RPCP；
ut-1为t-1时刻的输入向量，ut-1＝It-1；下标t-1和t分别代表t-1时刻和t时刻，wt-1和vt-1分别
代表过程噪声和测量噪声，wt-1和vt-1的协方差分别为Pv和Qw，At-1和Bt-1均为系数矩阵，Ut-1＝
Ctxt-1+Dtut-1+vt-1，Ct＝(1 It-1 Ip+Rp×E Rp×F Rp)，Dt＝Ro，
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步骤一二、依据卡尔曼滤波的算法对公式六进行迭代，获得t-1时刻的状态向量xt-1＝(VOCV,t-1；Ro；Rp；τ；IP)，从而获得电池的开路电压VOCV,t-1；
步骤一二一：当t＝1时，设定状态向量x的初始向量，确定过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw的初始值；
步骤一二二：根据状态向量xt-1、过程噪声的协方差Pv和测量噪声的协方差Qw，获得状态向量x在t时刻先验估计
<mrow>
<msubsup>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
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<mo>=</mo>
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<mi>A</mi>
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<mi>t</mi>
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<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
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<mn>1</mn>
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<mn>1</mn>
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<mi>u</mi>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mrow>
公式七，
式中，为t-1时刻x的后验估计；
步骤一二三：根据获得的先验估计确定过程噪声的协方差Pv在t时刻向量的先验
误差协方差为：
<mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
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<mo>-</mo>
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<mo>=</mo>
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<mi>A</mi>
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<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
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<mi>P</mi>
<mrow>
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<mi>x</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
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<mo>+</mo>
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<msub>
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<mi>A</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<mrow>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mi>w</mi>
</msub>
</mrow>
公式八，
步骤一二四：根据获得的先验误差协方差获得卡尔曼增益
<mrow>
<msub>
<mi>K</mi>
<mi>t</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
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<mi>P</mi>
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</mrow>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
式中，为Ct的转置矩阵，
步骤一二五：根据先验估计和获得的卡尔曼增益，确定状态向量xt在t时刻后验估计
<mrow>
<msubsup>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>t</mi>
<mo>+</mo>
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<mo>=</mo>
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<mover>
<mi>x</mi>
<mo>^</mo>
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<mi>t</mi>
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<mi>K</mi>
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<mi>x</mi>
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<mo>-</mo>
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<mi>D</mi>
<mi>t</mi>
</msub>
<msub>
<mi>u</mi>
<mi>t</mi>
</msub>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
公式九，
式中，yt为测量值，yt等于Ut，ut为t时刻的输入向量；
步骤一二六：根据获得的后验估计更新过程噪声的协方差Pv在t时刻向量的后验误差协方差为：
<mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
<mo>+</mo>
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<mi>P</mi>
<mrow>
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<mi>x</mi>
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<mi>t</mi>
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<mo>-</mo>
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<mo>-</mo>
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<mi>K</mi>
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<mi>C</mi>
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<mi>P</mi>
<mrow>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>,</mo>
<mi>t</mi>
</mrow>
<mo>-</mo>
</msubsup>
</mrow>
公式十，
进而确定Pv的值；
式中，下标代表状态向量的实际值xt与先验估计值之差；
步骤一二七：判断t是否等于N时刻，若是，则获得t-1时刻的状态向量xt-1，从而获得电池在t-1时刻的电池的开路电压VOCV,t-1；若否，t＝t+1，转入步骤一二二。
3.根据权利要求2所述的一种电池在线温度估计方法，其特征在于，所述步骤二中，获得所述的过程为：
首先，在初始电池的当前剩余容量下，针对不同的温度T测出对应的开路电压VOCV，拟合算出该电池的当前剩余容量值下VOCV-T曲线的斜率，之后每次以10％电池的当前剩余容量为步长对电池的当前剩余容量进行调整，然后重复获得不同电池的当前剩余容量处VOCV-T曲线的斜率，最终获得全电池的当前剩余容量范围曲线，将曲线结果进行分段拟合后应用于电池的生热功率Pg,t的公式中。
4.根据权利要求1所述的一种电池在线温度估计方法，其特征在于，所述步骤二中，获得电池热容量Cp的过程为：
在一个绝热的环境，在两个电池间放一个平板加热器对电池加热，在电池表面中心处贴上T型热电偶，平板加热器提供恒定的热流给电池，利用T型热电偶测电池表面温度，最后根据公式：
Q＝mCp(Tt2-Tt1) 公式十一，
获得电池热容量Cp，
式中，Q为电池总的吸收热量，Tt1为电池表面初始温度，Tt2电池表面最终温度。
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| 基于有限差分扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计;刘艳莉，等.;《电工技术学报》;20140131;第29卷(第1期);全文 * |
| 基于采样点卡尔曼滤波的动力电池SOC估计;高明煜，等.;《电工技术学报》;20111130;第26卷(第11期);全文 * |
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