CN111474487A - 一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法 - Google Patents

一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种电池荷电状态‑内部温度联合在线估计方法，属于电池管理技术领域。该方法为：S1选定待测试的动力电池，划分电池区域，将不同电池区域分别简化为一个物理节点，将三维模型简化为一维模型；S2确定节点电阻与总内阻的关系；S3运用参数辨识方法辨识电池动态内阻以及电容；S4基于已经辨识的电池参数，利用卡尔曼滤波实时估计电池SOC；S5基于辨识的内阻以及估计的SOC，利用卡尔曼滤波原理预测当前时间步的电池内部温度；S6在S5完成电池内部温度修正的基础上计算该时刻的产热，并重复S3‑S5的步骤，直至电池工况结束。本发明具有精度高，鲁棒性好，针对不同种类电池的普适性强的特点。

Description

一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法
技术领域
本发明属于电池管理技术领域，涉及一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法。
背景技术
电动汽车进入快速发展阶段但同时也面临着一系列的挑战，其中热问题是较为关键也亟待解决的部分，因此需要开发高效的电池热管理系统。电池温度的在线估计是电池热管理最为重要的环节之一，对于保证电池系统在适宜工况下工作乃至提前预警热失控的可能性都具有至关重要的作用。因此有必要开发更高效精确的电池温度在线估计方法。
目前电池的在线预测方法主要有以下几类：
1)利用单卡尔曼滤波进行电池温度预测，这种方法在实时预测的过程中只对其中一个变量进行卡尔曼修正，该方法鲁棒性较差，精度较低。
2)利用经验内部温度分布公式进行电池温度预测的方法，该方法需要提前确定电池内部的温度分布的解析表达式，对于不同电池类型以及不同工况下的适用性较差，需要大量的提前建模工作。
3)利用开路电势作为观测变量的方法，但是温度对开路电势的影响不明显，响应性较差。
基于上述方法的缺陷，亟需一种响应迅速，精度较高同时应对不同工况和电池种类都具有良好鲁棒性的新型电池温度预测方法。
4)使用单节点或者双节点模型来简化电池，这种模型会忽略大量内部温度场的细节，不足以满足实时估计的精度要求。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于电池温度估计的SOC(state ofcharge，荷电状态)-SOT(state of temperature，电池温度)，将在只采集到电池某一循环工况初始部分容量衰减数据集的情况下，也能对电池在该循环工况条件下的未来容量衰减轨迹进行有效预测。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，该方法具体包括以下步骤：
S1：选定待测试的动力电池，划分电池区域，将不同电池区域分别简化为一个物理节点，将三维模型简化为一维模型；
S2：根据划分的区域将需要考虑各向异性的三维物性参数简化到一维模型中，确定节点电阻与总内阻的关系；
S3：在实时预测阶段，运用参数辨识方法辨识电池动态内阻以及电容；
S4：基于已经辨识的电池参数，利用卡尔曼滤波实时估计电池SOC；
S5：基于辨识的内阻以及估计的SOC，利用卡尔曼滤波原理预测当前时间步的电池内部温度；
S6：在S5完成电池内部温度修正的基础上计算该时刻的产热，并重复S3-S5的步骤，直至电池工况结束。
可选的，在所述S1中，电池的区域划分是人为选定的标准，为便于计算，直接按电池内部卷绕或叠放的层数来划分；所有区域的并集必须保证是完整的电池，且不同区域不得相交；最外层电池区域的温度代表电池的表面温度，需要划分得相对较薄，即取电池内部卷绕或叠放的最外一层作为划分的区域。
可选的，所述S2具体包括以下步骤：
S21：根据搜集或测量的电池内部每一层的物性参数，确定电池在主要传热方向的热导率，其中，电池内部每一层包括正负极、正负极集流体和隔膜；对于圆柱型锂电池为径向热导率 kr和轴向热导率kz，对于方形锂电池为x，y，z三个方向的热导率kx，ky和kz；
S22：将不同方向的热导率等效转化为只沿某些个方向的热导率，为保证从三维简化至一维的过程是等效转化的过程，其中，圆柱形锂电池，转化过程需满足
Figure RE-GDA0002518203110000021
T1，T2为不同节点处的温度也是在S21中划分好的区域1和区域2的平均温度，A是区域1和区域2的接触面的总面积，Ar和Az则是A在r和z方向的投影值；
S23：确定一维模型中的节点等效间距，假设S22中的k是kr和kz的加权值，且权值之和记为1，则等效间距为
Figure RE-GDA0002518203110000022
S24：确定电池总电阻和各节点分电阻之间的比例关系，各区域在电学上为比例关系，以圆柱形锂电池为例，比例关系为：
Figure RE-GDA0002518203110000023
可选的，所述步骤S3具体包括以下步骤
S31：给定系数矩阵Φ(t)，待测目标参数矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000024
以及增益矩阵P(t)的初值；系数矩阵包括t时刻的电流，端电压，电流随时间的导数以及端电压随时间的导数；
S32：利用t时刻的待测目标参数矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000031
增益矩阵P(t)，以及t+1时刻的系数矩阵Φ(t+1)，计算t+1时刻的
Figure RE-GDA0002518203110000032
S33：更新t+1时刻的增益矩阵P(t+1)，将其用于下一个时间步的待测目标参数矩阵。
可选的，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：确定系数矩阵并利用安时积分法对电池SOC进行初验估计，系数矩阵中包括S3 中辨识出的电池内阻以及电容；
S42：计算t时刻的协方差矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000033
以及卡尔曼增益矩阵Kt；
S43：利用S42中的
Figure RE-GDA0002518203110000034
以及Kt，后验修正电池的SOC，并且更新协方差矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000035
用于t+1时刻的SOC估计。
可选的，所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51：确定系数矩阵并利用离散能量方程对电池内部温度进行初验估计，并提取广义温度 F(T)；
S52：计算t时刻的温度协方差矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000036
以及温度卡尔曼增益矩阵Ktt；
S53：利用S51中的广义温度以及建立好的电池温度-内阻模型，通过S24给出的表达式计算电池总内阻倒数的计算值；
S54：利用S52中的
Figure RE-GDA0002518203110000037
以及Ktt，以及S32中辨识出的实时电池内阻值，后验修正电池的内部各个节点的温度；
S55：更新协方差矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000038
用于t+1时刻的电池内部温度的估计。
本发明的有益效果在于：
本发明通过将电池的三维模型等效简化至多节点的一维模型，在保证了减少模型计算量的同时充分考虑了具有各向异的物性参数的等效转化，利用离散能量方程以及双卡尔曼滤波的方法，使得温度估计在先验估计和后验校正上具有了更广泛的普适性，鲁棒性已经更高的精度。具体优点有：
本发明通过针对电池容量衰减较快的循环工况建立基模型以捕获该电池的容量衰减信息，在此基础上，利用神经网络来进行基模型的非线性迁移，从而开发出针对电池容量衰减较慢循环工况下的迁移神经网络模型，以实现对该循环工况条件下的未来电池容量衰减轨迹的有效预测。具体优点有：
(1)本发明通过将电池的三维模型等效简化至多节点的一维模型，可以有效减少计算量，保证实时估计算法的计算速度，同时在一定程度上提升模型所包含的信息量，有助于提升模型的精度。
(2)本发明利用三维模型至一维模型的等效转化的方法，保证了一维模型中各节点之间的能量物质交换过程可以等效替代三维模型中对应区域间的实际的物质能量交换过程。
(3)本发明所开发的利用离散能量方程实时估计电池内部温度场的方法，不需要针对不同类型的电池给出不同的内部温度场的解析式，保证了该方法的普适性。
(4)本发明利用双卡尔曼滤波的方法估计电池内部温度，提升了实时估计过程中的电池内部参数的耦合程度，也提升了实时估计算法的鲁棒性。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明所述的电池内部温度预测的方法流程图；
图2为本发明实施例步骤S1和S2中三维热模型至一维热模型转化的示意图；
图3为本发明实施例步骤S1和S2中电模型的简化过程。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
请参阅图1～图3，如图1所示，图1为一种改进的锂电池内部温度在线预测的方法，以圆柱型锂电池为例，该方法包括以下步骤：
S1：选定待测试的动力电池，划分电池区域，将不同电池区域分别简化为一个物理节点，将三维模型简化为一维模型。电池的区域划分是人为选定的标准，以便于计算为准则，多数情况下可直接按电池内部卷绕的层数来划分；所有区域的并集必须保证是完整的电池，且不同区域不得相交；最外层电池区域的温度代表了电池的表面温度，故需要划分的相对较薄，一般只取电池内部卷绕的最外一层作为划分的区域。
S2：根据划分的区域将需要考虑各向异性的三维物性参数简化到一维模型中，确定节点电阻与总内阻的关系。热模型的简化和电模型的简化如图2和图3所示，图2代表了圆柱形锂电池的热模型的简化，图3代表了其电模型的简化。以一维模型简化至三个关键节点为例，具体包括以下步骤
S21：根据搜集或测量的电池内部每一层(正负极，正负极集流体，隔膜)的物性参数，确定电池在主要传热方向的热导率，对于圆柱型锂电池为径向热导率kr和轴向热导率kz。
S22：将不同方向的热导率等效转化为只沿某些个方向的热导率，为保证从三维简化至一维的过程是等效转化的过程，转化过程需满足
Figure RE-GDA0002518203110000051
T1，T2为不同节点处的温度也是在S21中划分好的区域1和区域2的平均温度，A是区域1和区域2的接触面的总面积，Ar和Az则是A在r和z方向的投影值。各个物理参数的具体实际意义参见图2。
S23：确定一维模型中的节点等效间距，假设S22中的k是kr和kz的加权值，且权值之和记为1，则等效间距为
Figure RE-GDA0002518203110000052
S24：确定电池总电阻和各节点分电阻之间的比例关系，各区域在电学上为比例关系，以圆柱形锂电池为例，该比例关系为：
Figure RE-GDA0002518203110000061
对于圆柱形锂电池，总内阻和分内阻的关系可以利用纯电阻和导体长度与通流截面积的关系进一步写为：
Figure RE-GDA0002518203110000062
Figure RE-GDA0002518203110000063
Figure RE-GDA0002518203110000064
其中，比例系数α1，α2以及α3为：
Figure RE-GDA0002518203110000065
Figure RE-GDA0002518203110000066
各个符号代表的具体物理意义参见图3。
S3：在实时预测阶段，运用参数辨识方法辨识电池动态内阻以及电容。具体步骤为：
S31：给定系数矩阵Φ(t)，待测目标参数矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000067
以及增益矩阵P(t)的初值；系数矩阵包括t时刻的电流，端电压，电流随时间的导数以及端电压随时间的导数；
S32：利用t时刻的待测目标参数矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000068
增益矩阵P(t)，以及t+1时刻的系数矩阵Φ(t+1)，计算t+1时刻的
Figure RE-GDA0002518203110000069
S33：更新t+1时刻的增益矩阵P(t+1)，将其用于下一个时间步的待测目标参数矩阵。
S4：基于已经辨识的电池参数，利用卡尔曼滤波实时估计电池SOC，具体步骤为：
S41：确定系数矩阵并利用安时积分法对电池SOC进行初验估计，系数矩阵中包括S3 中辨识出的电池内阻以及电容；
S42：计算t时刻的协方差矩阵
Figure RE-GDA00025182031100000610
以及卡尔曼增益矩阵Kt；
S43：利用S42中的
Figure RE-GDA00025182031100000611
以及Kt，后验修正电池的SOC，并且更新协方差矩阵
Figure RE-GDA00025182031100000612
用于t+1时刻的SOC估计。
S5：基于辨识的内阻以及估计的SOC，利用卡尔曼滤波原理预测当前时间步的电池内部温度，具体步骤为：
S51：确定系数矩阵并利用离散能量方程对电池内部温度进行初验估计，并提取广义温度F(T)；
S52：计算t时刻的温度协方差矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000071
以及温度卡尔曼增益矩阵Ktt；
S53：利用S51中的广义温度以及建立好的电池温度-内阻模型，通过S24给出的表达式计算电池总内阻倒数的计算值；
S54：利用S52中的
Figure RE-GDA0002518203110000072
以及Ktt，以及S32中辨识出的实时电池内阻值，后验修正电池的内部各个节点的温度；
S55：更新协方差矩阵
Figure RE-GDA0002518203110000073
用于t+1时刻的电池内部温度的估计。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：
S1：选定待测试的动力电池，划分电池区域，将不同电池区域分别简化为一个物理节点，将三维模型简化为一维模型；
S2：根据划分的区域将需要考虑各向异性的三维物性参数简化到一维模型中，确定节点电阻与总内阻的关系；
S3：在实时预测阶段，运用参数辨识方法辨识电池动态内阻以及电容；
S4：基于已经辨识的电池参数，利用卡尔曼滤波实时估计电池SOC；
S5：基于辨识的内阻以及估计的SOC，利用卡尔曼滤波原理预测当前时间步的电池内部温度；
S6：在S5完成电池内部温度修正的基础上计算该时刻的产热，并重复S3-S5的步骤，直至电池工况结束。
2.根据权利要求1所述的一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，其特征在于：在所述S1中，电池的区域划分是人为选定的标准，为便于计算，直接按电池内部卷绕或叠放的层数来划分；所有区域的并集必须保证是完整的电池，且不同区域不得相交；最外层电池区域的温度代表电池的表面温度，需要划分得相对较薄，即取电池内部卷绕或叠放的最外一层作为划分的区域。
3.根据权利要求1所述的一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，其特征在于：所述S2具体包括以下步骤：
S21：根据搜集或测量的电池内部每一层的物性参数，确定电池在主要传热方向的热导率，其中，电池内部每一层包括正负极、正负极集流体和隔膜；对于圆柱型锂电池为径向热导率kr和轴向热导率kz，对于方形锂电池为x，y，z三个方向的热导率kx，ky和kz；
S22：将不同方向的热导率等效转化为只沿某些个方向的热导率，为保证从三维简化至一维的过程是等效转化的过程，其中，圆柱形锂电池，转化过程需满足
Figure RE-FDA0002518203100000011
T1，T2为不同节点处的温度也是在S21中划分好的区域1和区域2的平均温度，A是区域1和区域2的接触面的总面积，Ar和Az则是A在r和z方向的投影值；
S23：确定一维模型中的节点等效间距，假设S22中的k是kr和kz的加权值，且权值之和记为1，则等效间距为
Figure RE-FDA0002518203100000021
S24：确定电池总电阻和各节点分电阻之间的比例关系，各区域在电学上为比例关系，以圆柱形锂电池为例，比例关系为：
Figure RE-FDA0002518203100000022
4.根据权利要求1所述的一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下步骤
S31：给定系数矩阵Φ(t)，待测目标参数矩阵
Figure RE-FDA0002518203100000023
以及增益矩阵P(t)的初值；系数矩阵包括t时刻的电流，端电压，电流随时间的导数以及端电压随时间的导数；
S32：利用t时刻的待测目标参数矩阵
Figure RE-FDA0002518203100000024
增益矩阵P(t)，以及t+1时刻的系数矩阵Φ(t+1)，计算t+1时刻的
Figure RE-FDA0002518203100000025
S33：更新t+1时刻的增益矩阵P(t+1)，将其用于下一个时间步的待测目标参数矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：确定系数矩阵并利用安时积分法对电池SOC进行初验估计，系数矩阵中包括S3中辨识出的电池内阻以及电容；
S42：计算t时刻的协方差矩阵Pt (1)以及卡尔曼增益矩阵Kt；
S43：利用S42中的Pt (1)以及Kt，后验修正电池的SOC，并且更新协方差矩阵Pt (2)，用于t+1时刻的SOC估计。
6.根据权利要求1所述的一种电池荷电状态-内部温度联合在线估计方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51：确定系数矩阵并利用离散能量方程对电池内部温度进行初验估计，并提取广义温度F(T)；
S52：计算t时刻的温度协方差矩阵
Figure RE-FDA0002518203100000026
以及温度卡尔曼增益矩阵Ktt；
S53：利用S51中的广义温度以及建立好的电池温度-内阻模型，通过S24给出的表达式计算电池总内阻倒数的计算值；
S54：利用S52中的
Figure RE-FDA0002518203100000027
以及Ktt，以及S32中辨识出的实时电池内阻值，后验修正电池的内部各个节点的温度；
S55：更新协方差矩阵
Figure RE-FDA0002518203100000028
用于t+1时刻的电池内部温度的估计。
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