CN111856178A - 一种基于锂离子电容器电化学特征的soc分区估计方法 - Google Patents

一种基于锂离子电容器电化学特征的soc分区估计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111856178A
CN111856178A CN202010563177.8A CN202010563177A CN111856178A CN 111856178 A CN111856178 A CN 111856178A CN 202010563177 A CN202010563177 A CN 202010563177A CN 111856178 A CN111856178 A CN 111856178A
Authority
CN
China
Prior art keywords
capacitor
soc
lithium ion
impedance
partition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010563177.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111856178B (zh
Inventor
舒少龙
郑俊生
高仁杰
郭鑫
蓝星宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tongji University
Original Assignee
Tongji University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tongji University filed Critical Tongji University
Publication of CN111856178A publication Critical patent/CN111856178A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111856178B publication Critical patent/CN111856178B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3842—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC combining voltage and current measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables

Abstract

本发明涉及一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，包括以下步骤：获取电容器OCV‑SOC和混合动力脉冲特性测试数据，建立电容器的等效电路模型并进行参数辨识，获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据，根据循环伏安测试和交流阻抗测试数据对电容器进行电化学特征分区，确认每个电化学特征分区选用的SOC估计方法，实时获取电容器的电压和充放电电流并对电容器的SOC值进行估计。与现有技术相比，本发明本从锂离子电容器电化学反应机理出发，将锂离子电池的根据其性能表现划分为不同电化学特征分区，能够针对锂离子电池的各电压区间应用合适的SOC估计方法进行估计，估计精度高、实时性好、适用性强。

Description

一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法
技术领域
本发明涉及锂离子电容器领域，尤其是涉及一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法。
背景技术
在节能减排要求日益严格的背景下，混合动力汽车结合了传统燃油汽车和新能源汽车的优点，具有低排放、低污染、能源利用率高等优点，在新能源汽车领域具有巨大的发展潜力。常用于混合动力汽车的动力电池主要有铅酸蓄电池、镍氢电池、锂电池和超级电容器。铅酸蓄电池具有电压稳定、价格便宜等优点，缺点是能量密度低、使用寿命短、需频繁维护；镍氢电池具有能量密度高、低温性能好、循环寿命长等优点，缺点是耐高温性能差、过度充电有一定的危险性；锂电池是目前应用最广泛的电池种类，其优点在于能量密度高、自放电率低、安全性能好等，缺点有过充过放耐受性较弱、功率密度低，不能满足大功率充放电的需求；超级电容器具有功率密度大、循环寿命长、过充过放耐受性强、工作温度范围广等优点，其缺点在于生产成本较高、能量密度低，单位体积存储的能量较少。
锂离子电容器(Lithium-ions capacitor,LIC)是由电池型负极和电容型正极结合而成的新型功率型电源器件，结合了锂离子电池(Lithium ion battery，LIB)和超级电容器(Electrical Double Layer Capacitor，EDLC)的优势，具有能量密度高(相对EDLC)、功率密度高和循环寿命长(相对LIB)的优点。商业化的LIC产品已证明，相比传统超级电容器，在功率密度和循环寿命下降不多的情况下，LIC能量密度可实现2倍以上的提升。因此LIC极其适合作为能量回收器件应用于如汽车48V启停系统等场景，具有很好的研究与应用价值。
电池荷电状态(SOC)估计是电源管理系统的关键技术之一，SOC估计的准确程度会直接影响汽车动力电池性能及使用寿命，对于保证汽车动力系统安全稳定运行以及整车优化控制具有重要意义，不准确的SOC估计会严重影响汽车动力系统运行性能，甚至带来安全隐患。
目前常用的SOC估计方法有：开路电压法、安时法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。基于端电压的开路电压法简单易行，但要求在测量之前将电池长时间静置，不能满足实际应用的实时性要求；基于电流的安时积分法是一种开环检测方法，该方法原理较为简单，易于实现，缺点在于计算结果的准确性受初始值影响较大，且初始值的误差以及电流测量误差会一直在积分过程中累积，实际工程中，安时法常和其它方法结合使用；神经网络法是近来发展较快的新兴SOC估计方法，该方法能够较好地模拟电池的非线性特征，但在处理非线性对象时存在收敛速度慢、需调节的参数多、易陷入局部极值等缺点；卡尔曼滤波法是一种经典的SOC估计方法，其核心思想是对动态系统的状态变量做出最小方差意义上的最优估计，该方法受估计初值及噪声的影响小，估计精度较高，对于非线性系统，可采用扩展卡尔曼滤波法进行估计，但该方法依赖精确的电池模型，在实际应用的过程中具有一定的局限性。
现有的锂离子电容器估计方法只使用单一方法进行SOC估计，由于锂离子电容器工作过程中的电化学特征会随不同工况发生变化，使用单一方法进行SOC估计时不能保证不同工况下采用的估计方法为最合适的方法，导致锂离子电容器的SOC估计误差较大。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，包括以下步骤：
S1：获取电容器的恒流放电测试数据，并根据恒流放电测试数据获取OCV-SOC曲线及OCV-SOC曲线的函数关系式；
S2：建立用于估计电容器SOC的电容器的等效电路模型；
S3：获取电容器的混合动力脉冲特性测试数据，并根据混合动力脉冲特性测试数据对等效电路模型进行参数辨识；
S4：获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据，根据循环伏安测试和交流阻抗测试数据对电容器进行电化学特征分区，获取电容器的电化学特征分区的电压区间，并确定每个电化学特征分区选用的SOC估计方法；
S5：实时获取电容器的电压和充放电电流；
S6：根据电容器的电压判断当前电容器所处的电化学特征分区，采用电化学特征分区对应的SOC估计方法对电容器进行SOC估计，获取当前电容器SOC值；
S7：储存当前电容器SOC值到储存器，判断电容器是否停止工作，若是，结束SOC分区估计，否则，返回步骤S5。
所述的S4具体包括：
S41：获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据；
S42：对测试数据中的交流阻抗谱进行拟合，获取电容器的电子阻抗和离子阻抗随端电压变化数据；
S43：根据电容器的电子阻抗和离子阻抗随端电压变化数据获取电容器总阻抗随端电压变化数据，其中，电容器总阻抗为电容器电子阻抗与离子阻抗之和；
S44：对电容器总阻抗随电压变化数据进行分段线性拟合，获取电容器总阻抗与端电压的拟合函数，根据所述的拟合函数的端电压区间为电容器的电化学特征分区划分电压区间；
S45：根据各电化学特征分区对应的OCV-SOC曲线和总阻抗函数确定各电化学特征分区选用的SOC估计方法。
所述的S42中等效电路拟合法对交流阻抗谱进行拟合。
所述的S44中采用标准麦夸特法和通用全局优化方法对电容总阻抗进行分段线性拟合。
所述的S1采用最小二乘法对恒流放电测试数据进行拟合，获取OCV-SOC曲线及OCV-SOC曲线的函数关系式。
所述的等效电路模型为
Figure BDA0002546868840000031
其中，Uoc代表电容器的开路电压，Ri为电容器内阻，Ut为端电压，iL为端电流，Ud为并联RC环节电压，Rd为等效极化内阻，Cd为等效极化电容，该等效电路模型为锂离子电容器一阶RC等效电路模型。
并将所述的等效电路模型简化记为：
Ut(k)＝Φ(k)Θ(k)，
其中，向量Φ(k)为系统的数据变量，向量Θ(k)为系统的参数变量，k表示第k个取样时间。
所述的S3中采用带遗忘因子的递推最小二乘法对等效电路模型进行参数辨识，所述的带遗忘因子的递推最小二乘法的递推公式为：
Figure BDA0002546868840000041
其中，KLs(k)为算法的增益，PLs(k)为状态估计值的协方差矩阵，μ为遗忘因子，当μ＝1时，该方法退化为递推最小二乘法。
所述的SOC估计方法包括安时积分法和扩展卡尔曼滤波器法。
所述的安时积分法包括：读取储存器中的电容器SOC值作为SOC初始值，根据电容器的充放电电流获取SOC估计值，具体公式为：
Figure BDA0002546868840000042
其中，SOC(0)为SOC初始值，CN为电池的总容量，η为充放电效率，i(t)为实时获取的充放电电流，并且，充电电流方向i(t)为正，放电电流方向i(t)为负。
所述的扩展卡曼滤波器法包括以下步骤：建立系统状态方程和观测方程，对系统非线性部分线性化，然后初始化变量，依次进行系统状态变量预测、误差协方差预测、计算卡尔曼增益、状态更新和误差协方差更新，最后判断是否满足迭代停止条件，若满足，获取当前电容器SOC值并结束估计，否则，返回进行系统状态变量预测步骤并重新估计。
与现有技术相比，本发明从锂离子电容器电化学反应机理出发，依据其不同端电压对应的电化学特征不同，将锂离子电池划分为不同电化学特征分区，并针对不同电化学特征分区的特性选取合适的SOC估计方法，能够针对锂离子电池的各电压区间选用合适的SOC估计方法进行估计，估计精度高、实时性好、适用性强，能够降低不同端电压及不同端电压电化学特征对SOC估计结果造成的影响。
附图说明
图1为本发明一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法的流程图；
图2为本发明步骤S4的具体步骤流程图；
图3为锂离子电容器的恒流放电测试过程中电压变化情况图；
图4为锂离子电容器的恒流放电测试过程中电流变化情况图；
图5为实施例中OCV-SOC曲线；
图6为锂离子电容器一阶RC等效电路模型图；
图7为HPPC测试结果中电压随时间变化图；
图8为HPPC测试结果中电流随时间变化图；
图9为交流阻抗谱拟合等效电路图；
图10为锂离子电容器电子阻抗、离子阻抗和总阻抗随端电压变化的情况；
图11为电容器总阻抗分段拟合函数的函数图像；
图12为锂离子电容器电化学特征分区结果；
图13为本实施例的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法测试结果。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例
一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，包括以下步骤：
S1：获取电容器的恒流放电测试数据，并根据恒流放电测试数据获取OCV-SOC曲线及OCV-SOC曲线的函数关系式.
所述的S1中的恒流放电测试数据由恒流放电测试获取，其步骤为：
(1)以1C恒流电流将电池充满电，静置1h左右，测试其端电压值，该值视为SOC＝100％时的OCV值；
(2)对电池进行1C恒流放电，放电截止条件是放出容量为10％的最大可用容量，静置1h左右测试其端电压；
(3)循环进行步骤②至电池放电达到其放电截止电压。
本实施例的锂离子电容器的恒流放电测试过程中电压变化情况如图3所示，电流变化情况如图4所示，通过最小二乘法对恒流放电测试数据进行拟合，得到开路电压与SOC的曲线关系，即OCV-SOC曲线如图5所示，对曲线进行拟合得到放电OCV与SOC的函数关系为：
OCV＝-3.178SOC5+16.11SOC4-17.47SOC3+2.222SOC2+4.017SOC+2.058，
拟合评价指标为：残差平方和SSE＝0.0159，相关系数R-square＝0.9932，表明模型对数据的拟合程度较好。
S2：建立用于估计电容器SOC的电容器的等效电路模型。
具体地，建立锂离子电容器一阶RC等效电路模型，如图6所示为锂离子电容器一阶RC等效电路模型图，根据基尔霍夫电流定律(KCL)及基尔霍夫电压定律(KVL)得到电路方程
Figure BDA0002546868840000061
其中，Uoc代表电容器的开路电压，Ri为电容器内阻，Ut为端电压，iL为端电流，Ud为并联RC环节电压，Rd为等效极化内阻，Cd为等效极化电容。
对电路方程进行拉氏变换：
RdCdUd(s)·s＝Rd·iL(s)-Ud(s)
Ut(s)＝Uoc(s)-Ud(s)-Ri·iL(s)
其中，s为复频率。
可得系统传递函数G(s)为：
Figure BDA0002546868840000062
取采样时间T为1s，则离散域内系统传递函数G(z)为：
Figure BDA0002546868840000063
其中，z为离散时域参数变量，c1、c2、c3分别为第一参数、第二参数、第三参数，引入第一参数、第二参数、第三参数用于简化公式并方便计算书写。
Figure BDA0002546868840000064
Figure BDA0002546868840000065
Figure BDA0002546868840000071
从z域转化为离散时域有：
Uoc(k)+c1·Uoc(k-1)-Ut(k)-c1·Ut(k-1)＝c2·iL(k)+c3·iL(k-1)
而Uoc是关于电池荷电状态SOCk、温度T、电池寿命Age等的非线性函数，即
Figure BDA0002546868840000072
即所述非线性函数，那么有
Figure BDA0002546868840000073
为简化计算，可以进行以下假设：
假设1：电容器在单位采样间隔T内消耗或吸收的能量对其SOC的影响近似为0，即dSOC/dt≈0
假设2：电容器在单位采样间隔T内温度变化近似为0，即dT/dt≈0
假设3：电容器在单位采样间隔T内老化状态不变，即dAge/dt≈0
由以上假设可以得到：
Figure BDA0002546868840000074
故
Figure BDA0002546868840000075
因此有
Ut(k)＝(1+c1)Uoc(k)-c1·Ut(k-1)-c2·iL(k)-c3·iL(k-1)
将该系统记为：
Ut(k)＝Φ(k)Θ(k)
其中，向量Φ(k)为系统的数据变量，向量Θ(k)为系统的参数变量，k表示第k个取样时间，且
Figure BDA0002546868840000076
式中，系统的数据变量Φ(k)和输出电压Ut(k)均可由测量得到。
S3：获取电容器的混合动力脉冲特性测试数据，并根据混合动力脉冲特性测试数据对等效电路模型进行参数辨识。
S3中所述的混合动力脉冲特性测试数据由混合动力脉冲特性测试(HPPC)获取，其步骤为：
(1)准备阶段，使用标准电流以恒压恒流的方式将待测动力电池充至满电；
(2)静置5h，使动力电池接近于平衡状态；
(3)加载混合脉冲电流激励序列，再对动力电池进行一段时间的恒流放电操作，保证两次脉冲激励序列试验的SOC相差10％，之后静置1h；
(4)重复步骤(3)中的操作，获得SOC在100％、90％、80％……10％下的测试数据，直到动力电池达到其放电截止电压。
本实施例中获取的HPPC测试结果如图7、图8所示，根据HPPC测试结果，通过带遗忘因子的递推最小二乘法进行等效电路模型的参数辨识，递推公式如下：
Figure BDA0002546868840000081
这里引入了遗忘因子μ，当μ＝1时，该方法退化为递推最小二乘法；KLs(k)为算法的增益，PLs(k)为状态估计值的协方差矩阵，
Figure BDA0002546868840000082
为待辨识的参数矩阵。
由带遗忘因子的递推最小二乘法可得出待辨识的参数矩阵
Figure BDA0002546868840000083
则各参数的具体表达形式：
Figure BDA0002546868840000084
Figure BDA0002546868840000085
Figure BDA0002546868840000086
Figure BDA0002546868840000087
Figure BDA0002546868840000088
其中，对于
Figure BDA0002546868840000089
γ＝1,2,3,4，表示待辨识的参数矩阵
Figure BDA00025468688400000810
的第γ列。
S4：获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据，根据循环伏安测试和交流阻抗测试数据对电容器进行电化学特征分区，获取电容器的电化学特征分区的电压区间，并确定每个电化学特征分区选用的SOC估计方法；
具体地，步骤S4包括：
S41：获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据。
电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据根据电容器的循环伏安(CV)测试和交流阻抗(EIS)测试得到，具体测试步骤分为：
(1)取大小为1.6C的电流对电容器进行恒流充放电，循环充放电8次，得到的电压—时间图；
(2)对电容器进行CV测试，向电池施加三角波电压，以2.2V为起始电压、10-4V/s的扫描速率正向扫描，直到到达终点电压4.1V后，再反向扫回起始电压；
(3)在从2.2V到4.1V再回到2.2V的循环过程中，每隔0.1V对电池进行EIS测试，分别得到每一电压状态的充电和放电交流阻抗谱。
S42：对测试数据中的交流阻抗谱进行拟合，获取电容器的电子阻抗和离子阻抗随端电压变化数据。
采用等效电路拟合法对每一电压对应的交流阻抗谱进行拟合，如图9所示，为交流阻抗谱拟合等效电路图，其中，R1代表电解液、隔膜等接触产生的欧姆阻抗；R2代表电荷转移电阻；C1代表在电解液和电极边界产生的双电层；并联的R3和C2代表电池负极上的固体电解质界面膜的阻抗；W1代表电池的离子扩散阻抗，拟合后得到锂离子电容器电子阻抗、离子阻抗随端电压变化的情况。
本实施例中，得到的锂离子电容器电子阻抗、离子阻抗随端电压变化的情况如图10上半部分两曲线所示。
S43：根据电容器的电子阻抗和离子阻抗随端电压变化数据获取电容器总阻抗随端电压变化数据，其中，电容器总阻抗为电容器电子阻抗与离子阻抗之和。
本实施例中，得到的电容器总阻抗随端电压变化的情况如图10下半部分曲线所示，图10中，Relectron为电子阻抗，Rionic为离子阻抗。
S44：对电容器总阻抗随电压变化数据进行分段线性拟合，获取电容器总阻抗与端电压的拟合函数，根据所述的拟合函数的端电压区间为电容器的电化学特征分区划分电压区间。
本实施例中，采用标准麦夸特法(Levenberg-Marquardt，LM)及通用全局优化算法对电容器总阻抗进行分段线性拟合，得到拟合函数最优解的图像如图11所示，其函数关系式为：
Figure BDA0002546868840000091
其中，Rtotal为总阻抗。
该拟合的评价指标为均方差RMSE＝0.3025，残差平方和SSE＝1.8308，相关系数R-square＝0.9969，表明模型对数据的拟合程度较好。
具体地，电容器总阻抗与端电压的拟合函数的端电压区间分别为Ut＜2.8875、2.8875≤Ut＜3.3355、Ut≥3.3355，结合实际端电压范围并便于计算，确定本实施例中锂离子电容器电化学特征分区的电压区间为电容器端电压处于2.2V～2.90V、3.0V～3.35V、3.35V～3.8V的三个区间，分区特征值为端电压2.90V和3.35V，对应的SOC值分别为20％和80％，锂离子电容器电化学特征分区结果如图12所示。
S45：根据各电化学特征分区对应的OCV-SOC曲线和总阻抗函数确定各电化学特征分区选用的SOC估计方法。
具体地，本实施例中：
当锂离子电容器的端电压为2.2V～2.90V，对应SOC值为3～20％的区间内，放电OCV—SOC曲线斜率较大，电容器OCV值随SOC值的不同剧烈变化，总阻抗曲线基本保持稳定。上述分析表明：在该区间内，锂离子电容器中电容储能特性占主导地位。电容储能特性非线性强，而扩展卡尔曼滤波法适用于非线性系统，对初始参数不敏感，并可减少实验误差的累计，故此段电池区间的SOC值将使用扩展卡曼滤波器法(EKF)进行估计。
当锂离子电容器的端电压为2.90V～3.35V，对应SOC值为20％～80％区间内，放电OCV—SOC曲线斜率明显变小，随着SOC值的大幅增加，OCV值的变化幅度较小，总阻抗曲线在该区间急剧下降。所以，在此区间内，高容量锂离子电容器中锂电池储能特性占主导地位，使用安时积分法便能较为准确地估算SOC值。
当锂离子电容器的端电压为3.35V～3.8V，对应SOC值为80％～100％的区间内，放电OCV—SOC曲线斜率再次变大，电容器总阻抗减小且较稳定。该区间内，电容器非线性储能特性增强，考虑到算法复杂程度及系统实时性要求，在此区间内仍考虑采用EKF法进行SOC估计。
S5：实时获取电容器的电压和充放电电流。
S5中实时测量使用中的锂离子电容器的电压和充放电电流，作为实时SOC估计的数据基础。
S6：根据电容器的电压判断当前电容器所处的电化学特征分区，采用电化学特征分区对应的SOC估计方法对电容器进行SOC估计，获取当前电容器SOC值；
具体地，本实施例中，当电容器的端电压为2.2V～2.90V、3.35V～3.8V时，采用扩展卡曼滤波器法对电容器的锂离子SOC进行估计，当端电压为2.90V～3.35V时，采用安时积分法对电容器的锂离子SOC进行估计。
进一步地，利用扩展卡曼滤波器法进行SOC估计的步骤包括：
(1)系统状态空间模型的建立：
在利用EKF法对超级电容器进行SOC估计之前，首先需要得到电池模型的状态空间方程。由于电池在充放电过程中，只能测量得到端电压、端电流等外特性，因此将电池的端电流作为系统的输入量、端电压作为系统的输出量。对于系统的状态变量，SOC作为被估算的主体，是必不可少的基本参数，因此将SOC作为电池的一个状态变量，其它的状态变量如电池的等效内阻、极化电容等，则需根据具体情况选取。这里选取一阶RC等效电路中的RC回路的电压Ud作为另一个状态变量。根据一阶RC等效电路可得如下电路方程：
Figure BDA0002546868840000111
将开路电压Uoc视为一个关于SOC值的非线性函数，记为Uoc＝OCV(SOC)，可得到系统二阶状态空间模型：
Figure BDA0002546868840000112
其中，系统输出为电池的端电压Ut，系统输入为电池的端电流IL。
(2)非线性模型线性化：
对于非线性函数Ut(x,u)＝Φ(x,u)，在
Figure BDA0002546868840000113
处用一阶泰勒展开线性化，可得：
Figure BDA0002546868840000114
Figure BDA0002546868840000115
Figure BDA0002546868840000116
则线性化后系统状态空间模型为：
Figure BDA0002546868840000121
记为：
Figure BDA0002546868840000122
其中，
Figure BDA0002546868840000123
Figure BDA0002546868840000124
(3)系统离散模型状态空间描述：
由于状态空间表达式在计算机中是使用递推迭代实现的，因此需要将连续时间系统状态空间表达式转化为离散时间系统状态空间表达式。
给定一个线性连续系统的状态方程为：
Figure BDA0002546868840000125
其对应的时间离散化状态方程为：
Figure BDA0002546868840000126
二者在变量和系数矩阵上有如下关系：
Figure BDA0002546868840000127
按上述结论，将线性化后的系统状态空间模型转化为采样周期为T的离散时间系统：
已知
Figure BDA0002546868840000131
Figure BDA0002546868840000132
则有
Figure BDA0002546868840000133
Figure BDA0002546868840000134
Figure BDA0002546868840000135
Figure BDA0002546868840000136
将上述得到的离散时间系统矩阵转化为常用的矩阵表达形式，得到时间离散化的系统状态方程为：
Figure BDA0002546868840000137
式中
Figure BDA0002546868840000138
Figure BDA0002546868840000139
其中，C是根据状态变量SOC而变化的观测矩阵。
(4)EKF法用于超级电容器SOC估计
应用EKF法进行SOC估计，即是要求在已知观测端电压序列UT,0,UT,1,UT,2,…,UT,k及端电流序列IL,0，IL,1,IL,2,…,IL,k的前提下，找到状态向量的最优无偏估计，并且使实际值和估计值之间的误差方差最小。
考虑到噪声干扰，系统的模型为：
Figure BDA00025468688400001310
相应地，线性时变子系统如下：
Figure BDA0002546868840000141
系统离散时间模型为：
Figure BDA0002546868840000142
其中，xk＝[SOC Ud]T k为状态向量，Ut,k为观测向量，IL,k为控制向量，Wk和Vk为互不相关的零均值高斯白噪声。
记
Figure BDA0002546868840000143
Figure BDA0002546868840000144
将上述线性化后的系统离散时间模型应用于EKF算法进行迭代，即可实现对锂离子电容器的SOC估计。
进一步地，利用安时积分法进行SOC估计的步骤包括：
安时积分法是在已知SOC初始值后，通过检测电池的充放电电流，将电流进行积分，计算得到SOC的变化量，再加上SOC的初始值后得到最终的SOC估计值。
其数学表达式为：
Figure BDA0002546868840000145
其中，SOC(0)为初始时刻的SOC，本实施例中读取储存器中的SOC值作为初始时刻的SOC；CN为电池的总容量；η为充放电效率；i(t)为充放电电流，以充电电流方向为正，放电电流方向为负。具体地，本实施例中取CN＝0.216Ah，η＝0.9896。
S7：储存当前电容器SOC值到储存器，判断电容器是否停止工作，若是，结束SOC分区估计，否则，返回步骤S5。
如图13所示，为本实施例中采用本发明的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法对本实施例的锂离子电容器进行测试，用于标准NEDC循环工况测试，估计结果与真实值对比如图13所示，上方曲线为测量值，下方曲线为估计值，估计结果平均误差小于5％，最大误差小于8％。
上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。

Claims (9)

1.一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取电容器的恒流放电测试数据，并根据恒流放电测试数据获取OCV-SOC曲线及OCV-SOC曲线的函数关系式；
S2：建立用于估计电容器SOC的电容器的等效电路模型；
S3：获取电容器的混合动力脉冲特性测试数据，并根据混合动力脉冲特性测试数据对等效电路模型进行参数辨识；
S4：获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据，根据循环伏安测试和交流阻抗测试数据对电容器进行电化学特征分区，获取电容器的电化学特征分区的电压区间，并确定每个电化学特征分区选用的SOC估计方法；
S5：实时获取电容器的电压和充放电电流；
S6：根据电容器的电压判断当前电容器所处的电化学特征分区，采用电化学特征分区对应的SOC估计方法对电容器进行SOC估计，获取当前电容器SOC值；
S7：储存当前电容器SOC值到储存器，判断电容器是否停止工作，若是，结束SOC分区估计，否则，返回步骤S5。
2.根据权利要求1所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的S4具体包括：
S41：获取电容器的循环伏安测试和交流阻抗测试数据；
S42：对测试数据中的交流阻抗谱进行拟合，获取电容器的电子阻抗和离子阻抗随端电压变化数据；
S43：根据电容器的电子阻抗和离子阻抗随端电压变化数据获取电容器总阻抗随端电压变化数据，其中，电容器总阻抗为电容器电子阻抗与离子阻抗之和；
S44：对电容器总阻抗随电压变化数据进行分段线性拟合，获取电容器总阻抗与端电压的拟合函数，根据所述的拟合函数的端电压区间为电容器的电化学特征分区划分电压区间；
S45：根据各电化学特征分区对应的OCV-SOC曲线和总阻抗函数确定各电化学特征分区选用的SOC估计方法。
3.根据权利要求2所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的S44中采用标准麦夸特法和通用全局优化方法对电容总阻抗进行分段线性拟合。
4.根据权利要求1所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的S1采用最小二乘法对恒流放电测试数据进行拟合，获取OCV-SOC曲线及OCV-SOC曲线的函数关系式。
5.根据权利要求1所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的等效电路模型为
Figure FDA0002546868830000021
其中，Uoc代表电容器的开路电压，Ri为电容器内阻，Ut为端电压，iL为端电流，Ud为并联RC环节电压，Rd为等效极化内阻，Cd为等效极化电容。
并将所述的等效电路模型简化记为：
Ut(k)＝Φ(k)Θ(k)，
其中，向量Φ(k)为系统的数据变量，向量Θ(k)为系统的参数变量，k表示第k个取样时间。
6.根据权利要求5所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的S3中采用带遗忘因子的递推最小二乘法对等效电路模型进行参数辨识，所述的带遗忘因子的递推最小二乘法的递推公式为：
Figure FDA0002546868830000022
其中，KLs(k)为算法的增益，PLs(k)为状态估计值的协方差矩阵，μ为遗忘因子。
7.根据权利要求1所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的SOC估计方法包括安时积分法和扩展卡尔曼滤波器法。
8.根据权利要求7所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的安时积分法包括：读取储存器中的电容器SOC值作为SOC初始值，根据电容器的充放电电流获取SOC估计值，具体公式为：
Figure FDA0002546868830000023
其中，SOC(0)为SOC初始值，CN为电池的总容量，η为充放电效率，i(t)为实时获取的充放电电流，并且，充电电流方向i(t)为正，放电电流方向i(t)为负。
9.根据权利要求7所述的一种基于锂离子电容器电化学特征的SOC分区估计方法，其特征在于，所述的扩展卡曼滤波器法包括以下步骤：建立系统状态方程和观测方程，对系统非线性部分线性化，然后初始化变量，依次进行系统状态变量预测、误差协方差预测、计算卡尔曼增益、状态更新和误差协方差更新，最后判断是否满足迭代停止条件，若满足，获取当前电容器SOC值并结束估计，否则，返回进行系统状态变量预测步骤并重新估计。
CN202010563177.8A 2020-03-31 2020-06-19 一种基于锂离子电容器电化学特征的soc分区估计方法 Active CN111856178B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2020102461671 2020-03-31
CN202010246167 2020-03-31

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111856178A true CN111856178A (zh) 2020-10-30
CN111856178B CN111856178B (zh) 2021-10-08

Family

ID=72986914

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010563177.8A Active CN111856178B (zh) 2020-03-31 2020-06-19 一种基于锂离子电容器电化学特征的soc分区估计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111856178B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112505550A (zh) * 2020-11-26 2021-03-16 重庆长安汽车股份有限公司 一种动力电池监控预警方法
CN112507640A (zh) * 2020-12-07 2021-03-16 湖北亿纬动力有限公司 电路模型参数值的获取方法、装置、设备和存储介质
CN112580289A (zh) * 2020-12-04 2021-03-30 华中科技大学 一种混合电容器功率状态在线估计方法及系统
CN113178902A (zh) * 2021-04-08 2021-07-27 同济大学 一种基于高比能锂电子电容器的电源成组系统
CN115494401A (zh) * 2022-11-14 2022-12-20 湖北工业大学 一种基于信息融合的动力电池云端数据清洗方法
CN117289029A (zh) * 2023-11-24 2023-12-26 苏州大学 一种锂离子电容器内阻实时检测装置及方法
FR3141251A1 (fr) * 2022-10-19 2024-04-26 Psa Automobiles Sa Vehicule automobile comprenant un systeme de determination d’impedance de batterie de traction, procede et programme sur la base d’un tel vehicule

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102004226A (zh) * 2010-09-30 2011-04-06 中山大学 一种纯电动车用电池组soc估算装置及其估算方法
CN103135065A (zh) * 2013-01-25 2013-06-05 文创太阳能(福建)科技有限公司 基于特征点的磷酸铁锂电池电量检测方法
CN103884996A (zh) * 2014-03-18 2014-06-25 中国电力科学研究院 一种磷酸铁锂电池的剩余电量计算方法
TW201600870A (zh) * 2014-06-20 2016-01-01 國立勤益科技大學 鋰鐵電池殘電量估測方法及其估測系統
CN107533105A (zh) * 2015-02-28 2018-01-02 北京交通大学 锂离子电池荷电状态估算方法和装置
CN107591249A (zh) * 2017-07-12 2018-01-16 同济大学 一种电化学能量存储装置
CN107741569A (zh) * 2017-11-16 2018-02-27 温州大学 一种基于分段扩展卡尔曼滤波的锂电池荷电状态的估算方法
CN108051756A (zh) * 2017-12-14 2018-05-18 株洲广锐电气科技有限公司 蓄电池soc的估算方法、系统及存储介质
CN108107372A (zh) * 2017-12-14 2018-06-01 株洲广锐电气科技有限公司 基于soc分区估算的蓄电池健康状况量化方法及系统
CN108226783A (zh) * 2016-12-21 2018-06-29 比亚迪股份有限公司 Soc估算方法和soc估算装置以及电动汽车
JP2018169398A (ja) * 2017-03-29 2018-11-01 株式会社Ｇｓユアサ 蓄電量推定装置、蓄電モジュール、蓄電量推定方法、及びコンピュータプログラム
KR20190118534A (ko) * 2018-04-10 2019-10-18 주식회사 엘지화학 배터리 진단 장치 및 방법
CN110395141A (zh) * 2019-06-27 2019-11-01 武汉理工大学 基于自适应卡尔曼滤波法的动力锂电池soc估算方法
CN110488203A (zh) * 2019-07-12 2019-11-22 武汉大学 一种老化锂电池组soc在线估计方法

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102004226A (zh) * 2010-09-30 2011-04-06 中山大学 一种纯电动车用电池组soc估算装置及其估算方法
CN103135065A (zh) * 2013-01-25 2013-06-05 文创太阳能(福建)科技有限公司 基于特征点的磷酸铁锂电池电量检测方法
CN103884996A (zh) * 2014-03-18 2014-06-25 中国电力科学研究院 一种磷酸铁锂电池的剩余电量计算方法
TW201600870A (zh) * 2014-06-20 2016-01-01 國立勤益科技大學 鋰鐵電池殘電量估測方法及其估測系統
CN107533105A (zh) * 2015-02-28 2018-01-02 北京交通大学 锂离子电池荷电状态估算方法和装置
CN108226783A (zh) * 2016-12-21 2018-06-29 比亚迪股份有限公司 Soc估算方法和soc估算装置以及电动汽车
JP2018169398A (ja) * 2017-03-29 2018-11-01 株式会社Ｇｓユアサ 蓄電量推定装置、蓄電モジュール、蓄電量推定方法、及びコンピュータプログラム
CN107591249A (zh) * 2017-07-12 2018-01-16 同济大学 一种电化学能量存储装置
CN107741569A (zh) * 2017-11-16 2018-02-27 温州大学 一种基于分段扩展卡尔曼滤波的锂电池荷电状态的估算方法
CN108051756A (zh) * 2017-12-14 2018-05-18 株洲广锐电气科技有限公司 蓄电池soc的估算方法、系统及存储介质
CN108107372A (zh) * 2017-12-14 2018-06-01 株洲广锐电气科技有限公司 基于soc分区估算的蓄电池健康状况量化方法及系统
KR20190118534A (ko) * 2018-04-10 2019-10-18 주식회사 엘지화학 배터리 진단 장치 및 방법
CN110395141A (zh) * 2019-06-27 2019-11-01 武汉理工大学 基于自适应卡尔曼滤波法的动力锂电池soc估算方法
CN110488203A (zh) * 2019-07-12 2019-11-22 武汉大学 一种老化锂电池组soc在线估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GREGORY L. PLETT: "Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs", 《JOURNAL OF POWER SOURCES》 *
许守平 等: "利用信息融合技术的储能锂离子电池组SOC估算", 《电网技术》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112505550A (zh) * 2020-11-26 2021-03-16 重庆长安汽车股份有限公司 一种动力电池监控预警方法
CN112505550B (zh) * 2020-11-26 2022-06-07 重庆长安汽车股份有限公司 一种动力电池监控预警方法
CN112580289A (zh) * 2020-12-04 2021-03-30 华中科技大学 一种混合电容器功率状态在线估计方法及系统
CN112580289B (zh) * 2020-12-04 2024-03-19 华中科技大学 一种混合电容器功率状态在线估计方法及系统
CN112507640A (zh) * 2020-12-07 2021-03-16 湖北亿纬动力有限公司 电路模型参数值的获取方法、装置、设备和存储介质
CN113178902A (zh) * 2021-04-08 2021-07-27 同济大学 一种基于高比能锂电子电容器的电源成组系统
CN113178902B (zh) * 2021-04-08 2023-08-04 同济大学 一种基于高比能锂电子电容器的电源成组系统
FR3141251A1 (fr) * 2022-10-19 2024-04-26 Psa Automobiles Sa Vehicule automobile comprenant un systeme de determination d’impedance de batterie de traction, procede et programme sur la base d’un tel vehicule
CN115494401A (zh) * 2022-11-14 2022-12-20 湖北工业大学 一种基于信息融合的动力电池云端数据清洗方法
CN115494401B (zh) * 2022-11-14 2023-03-10 湖北工业大学 一种基于信息融合的动力电池云端数据清洗方法
CN117289029A (zh) * 2023-11-24 2023-12-26 苏州大学 一种锂离子电容器内阻实时检测装置及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111856178B (zh) 2021-10-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111856178B (zh) 一种基于锂离子电容器电化学特征的soc分区估计方法
Lai et al. Co-estimation of state of charge and state of power for lithium-ion batteries based on fractional variable-order model
CN108445406B (zh) 一种动力电池健康状态估计方法
Liu et al. State-of-health estimation of lithium-ion batteries based on electrochemical impedance spectroscopy: a review
Liu et al. A new method of modeling and state of charge estimation of the battery
CN109557477B (zh) 一种电池系统健康状态估算方法
CN106908732B (zh) 一种锂离子电池等效电路模型参数辨识方法和装置
CN110376536B (zh) 电池系统soh检测方法、装置、计算机设备和存储介质
Shi et al. State-of-health estimation for lithium battery in electric vehicles based on improved unscented particle filter
CN110221221A (zh) 锂离子电池荷电状态和健康状态联合估计方法
CN112345939B (zh) 基于连续脉冲响应的锂离子电池模型参数辨识方法
CN112580284B (zh) 一种混合电容器等效电路模型及在线参数辨识方法
CN109143097A (zh) 一种计及温度和循环次数的锂离子电池soc估计方法
Shah et al. Improved method for characterization of ultracapacitor by constant current charging
CN111812530A (zh) 一种锂电池荷电状态估测方法
Devillers et al. Complementary characterization methods for Lithium-ion Polymer secondary battery modeling
CN112946481A (zh) 基于联合h∞滤波的滑模观测器锂离子电池soc估计方法及电池管理系统
CN111027203A (zh) 一种超级电容soc计算方法
Wang et al. Third-order dynamic model of a lead acid battery for use in fuel cell vehicle simulation
Huang et al. Estimation of maximum available capacity of lithium-ion battery based on multi-view features extracted from reconstructed charging curve
CN112379280B (zh) 基于恒压恒流充电曲线的电池模型参数与ocv-soc关系确定方法
Liu et al. SOC estimation of lithium battery based on N-2RC model in electric vehicle
Duong et al. Novel estimation technique for the state-of-charge of the lead-acid battery by using EKF considering diffusion and hysteresis phenomenon
CN112580289A (zh) 一种混合电容器功率状态在线估计方法及系统
Xiong et al. A comparative study on fractional order models for voltage simulation of lithium ion batteries

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant