CN112462282A - 基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法 - Google Patents

基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，应用于电池技术领域，所述方法包括：采集电池组内所有电池单体实时电池参数；通过所述实时电池参数与电池组机理模型，计算得到电池单体荷电状态基准值及电池单体库伦效率基准值；结合库伦效率短期预测模型以及所述电池单体库伦效率基准值、实时电池参数，对库伦效率短期预测模型进行在线参数辨识；采集电池组电流值、电池单体温度值，代入所述库伦效率短期预测模型，计算获得对应时刻电池单体预测库伦效率，结合所述电池组电流值，进行电池单体荷电状态修正。本发明提供的电池组荷电状态实时计算方法能够提升电动汽车电池组荷电状态计算的准确性与实时性。

Description

基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法
技术领域
本发明应用于电池组技术领域，具体涉及一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法。
背景技术
随着化石能源枯竭与环境污染等问题的日益严重，使用清洁能源的需求得到了极大的关注。锂离子电池由于其高能量密度、高功率密度等优点在电动汽车等领域得到了广泛的应用。由于单节电池电压、容量有限，常常需要通过串联或并联的方式组成电池组以满足实际需求。表示了有效地控制与管理电池组内数百甚至上千节电池单体，电池管理系统需要了解每个电池单体的荷电状态(State of charge，SOC)，荷电状态能够反映电池单体的剩余容量，对其进行实时监控能够防止过充或过放，从而保障电池组的安全。
常用的荷电状态估计方法包括，基于测量值的直接计算方法，基于机器学习的方法，以及基于模型的方法。基于测量值的直接计算方法如安时积分法、开路电压法。安时积分法需要准确的初始值，并且估计精准度会随着累积误差的不断增长而逐渐降低。开路电压法所高度依赖的开路电压很难直接通过在线测量获得。基于机器学习的方法需要大量的数据且计算成本高昂。基于模型的方法往往通过电池内部的化学反应、电路定律等内部机理建立模型来描述电池内部的电化学与物理特性，并结合滤波算法降低噪声的影响，是较表示常用的方法。但现有电池组机理模型大多忽略电池单体库伦效率的不一致，库伦效率是电池的一个重要性能指标，通常被定义表示电池在同一周期中放电量与充电量的比值，它能够反映电池在循环过程中不良反应的水平，即便是微小的库伦效率差异，也会加大组内荷电状态的不一致性，导致电池组容量的衰减，所以，构建电池组模型时考虑库伦效率差异是很有必要的。此外，随着车用电池组内电池单体数量的增长，荷电状态的计算成本不断提高，在有限的资源下，计算实时性难以得到保证。
因此，亟需一种能准确测定电池组内荷电状态的方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于，包括：
S1：采集目标电池组内所有电池单体的实时电池参数，所述实时电池参数包括电池单体的端电压Ut,i，其中i(1≤i≤n)表示电池单体编号、串联电池组的电流值I和电池温度T；
S2：构建电池组机理模型，将所述实时电池参数代入电池组机理模型，并确定当前时刻电池单体荷电状态基准值SOCi,k及电池单体库伦效率基准值ηi,k；
S3：构建库伦效率短期预测模型，将电池组电流I、电池单体温度T和电池单体库伦效率基准值ηi,k代入所述库伦效率短期预测模型，采用带遗忘因子递归最小二乘法迭代更新方程组确定所述库伦效率短期预测模型的参数，获得与目标电池组匹配的库伦短期预测模型；
S4：采集电池组电流值I、电池单体温度值T，代入与目标电池组匹配的库伦短期预测模型，确定对应时刻目标电池单体预测库伦效率
Figure BDA0002768718080000021
S5：将电池组电流值I、电池单体荷电状态基准值SOCi,k、步骤S4中电池单体预测库伦效率代入荷电状态修正模型中，获得修正后的电池组实时荷电状态；
所述荷电状态修正式如下：
Figure BDA0002768718080000031
其中，SOCi,m表示任意时刻第i号电池单体的荷电状态修正值，c＝m mod n，c表示m除以n的余数，m表示任意时刻，n表示所述电池组电池单体个数，i(i＝1,2,3,…,n)为电池单体编号，SOCi,m-c+i表示m-c+i时刻第i号电池单体的荷电状态，
Figure BDA0002768718080000032
表示m-c+i时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-c+i表示m-c+i时刻所述电池组的电流值，
Figure BDA0002768718080000033
表示m-c+i+1时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-c+i+1表示m-c+i+1时刻所述电池组的电流值，
Figure BDA0002768718080000034
表示m-1时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-1表示m-1时刻所述电池组的电流值，SOCi,m-n+i-c表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的荷电状态，
Figure BDA0002768718080000035
表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-n+i-c表示m-n+i-c时刻所述电池组的电流值，
Figure BDA0002768718080000036
表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-n+i-c+1表示m-n+i-c+1时刻所述电池组的电流值，Δt1为所述平均模型的采样周期，Cn表示电池单体的标称容量。
进一步，步骤S2中所述电池组机理模型包括平均模型与差异模型，所述平均模型采用如下方法确定：
xk＝f1(xk-1,uk-1)+wk-1 (1-1)
yk＝h1(xk,uk)+vk (1-2)
其中，xk表示k时刻平均模型的状态向量,k表示平均模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，f1(xk-1,uk-1)表示中间变量1，xk-1表示k-1时刻平均模型的状态向量，uk-1表示k-1时刻所述电池组的电流，uk-1同时也是系统输入，wk-1表示k-1时刻平均模型的过程噪声，yk表示k时刻的平均端电压，yk同时也是系统输出，h1(xk,uk)表示中间变量2，uk表示k时刻所述电池组的电流，vk表示平均模型的测量噪声；
所述k时刻平均模型的状态向量xk的具体表达式如下：
xk＝[SOCmean,k Up,k R0,kηmean,k]T (1-3)
其中，xk表示k时刻平均模型的状态向量，SOCmean,k表示k时刻电池组的平均荷电状态，Up,k表示k时刻电池组的平均极化电压,R0,k表示k时刻电池组的平均欧姆电阻,ηmean,k表示k时刻库伦效率平均值，T表示电池温度；
所述中间变量1f1(xk-1,uk-1)的具体表达式如下：
Figure BDA0002768718080000041
其中，f1(xk-1,uk-1)表示中间变量1，xk-1,m(m＝1,2,3,4)表示k-1时刻所述平均模型状态向量的第m个元素，uk-1表示k-1时刻平均模型的电流，Δt1表示平均模型采样周期，τ＝RpCp,Rp表示所述极化电阻，Cn表示电池单体的标称容量；
Figure BDA0002768718080000042
其中，h1(xk,uk)表示中间变量2，xk表示k时刻平均模型的状态向量，uk表示k时刻平均模型的电流，xk,m(m＝1,2,3)表示k时刻所述平均模型状态向量的第m个元素；
所述差异模型采用如下方法确定：
xi,l＝f2(xi,l-1,ul-1)+wi,l-1 (2-1)
yi,l＝h2(xi,l,ul)+vi,l (2-2)
其中，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，l表示差异模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，f2(xi,l-1,ul-1)表示中间变量3，xi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的状态向量，ul-1表示l-1时刻所述电池组的电流，wi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的过程噪声，yi,l表示l时刻的第i号电池的端电压差，yi,l同时也是是系统的输出，h2(xi,l,ul)表示中间变量4，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ul表示l时刻所述电池组的电流，vi,l表示差异模型的测量噪声；
所述l时刻的第i个差异模型的状态向量xi,l的具体表达式为：
xi,l＝[ΔSOCi,l ΔRi,l Δηi,l]T (2-3)
其中，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ΔSOCi,l表示第i个差异模型在l时刻的荷电状态差，ΔRi,l表示第i个差异模型在l时刻的内阻差，Δηi,l表示第i个差异模型在l时刻的库伦效率差，T表示电池温度；
所述中间变量3f2(xi,l-1,ul-1)的具体表达式如下：
Figure BDA0002768718080000051
其中，f2(xi,l-1,ul-1)表示中间变量3，xi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的状态向量，ul-1表示l-1时刻差异模型的电流，xi,l-1,m(m＝1,2,3)表示l-1时刻所述差异模型状态向量的第m个元素，Δt2表示差异模型的采样周期，Cn表示电池单体的标称容量；
所述中间变量4h2(xi,l,ul)的具体表达式如下：
h2(xi,l,ul)＝ΔUoc,i,l-xi,l,2ul (2-5)
其中，h2(xi,l,ul)表示中间变量4，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ul表示l时刻差异模型的电流，ΔUoc,i,l表示l时刻所述第i个差异模型的开路电压差，xi,l,2表示l时刻所述第i个差异模型状态向量的第2个元素。
进一步，步骤S2中电池单体荷电状态基准值SOCi,k及电池单体库伦效率基准值ηi,k采用如下方法确定：
电池单体荷电状态基准值SOCi,k采用如下方法确定：
SOCi,k＝SOCmean,k+ΔSOCi,k (3-1)
其中，SOCi,k表示k时刻电池单体荷电状态基准值，SOCmean,k表示k时刻电池组平均荷电状态，ΔSOCi,k表示k时刻电池单体荷电状态差；
所述电池单体荷电状态基准值ηi,k采用如下方法确定：
ηi,k＝ηmean,k+Δηi,k (3-2)
其中，ηi,k表示k时刻电池单体库伦效率基准值，ηmean,k表示k时刻库伦效率平均值，Δηi,k表示k时刻库伦效率差；
所述电池组平均荷电状态SOCmean,k和库伦效率平均值ηmean,k采用如下方法确定：
将所述实时电池参数分别代入电池组机理模型的平均模型，并将所述平均模型的结果输入到时间更新方程组1，并将所述时间更新方程组1的结果输入到测量更新方程组1，获得当前时刻电池组平均荷电状态SOCmean,k和库伦效率平均值ηmean,k；
所述电池单体荷电状态差ΔSOCi,k和库伦效率差Δηi,k采用如下方法确定：
将所述实时电池参数分别代入电池组机理模型的差异模型，并将所述差异模型的代入到时间更新方程组2，并将所述时间更新方程组的结果输入到测量更新方程组2，获得电池单体荷电状态差ΔSOCi,k和库伦效率差Δηi,k；
其中所述时间更新方程组1如下：
Figure BDA0002768718080000061
Figure BDA0002768718080000062
其中，
Figure BDA0002768718080000063
表示k时刻平均模型的先验状态向量，
Figure BDA0002768718080000064
表示k-1时刻平均模型的后验状态向量，uk-1表示k-1时刻的电池组电流，
Figure BDA0002768718080000065
为k时刻的协方差矩阵，Fk表示中间变量
Figure BDA0002768718080000066
关于x的微分，Pk-1表示k-1时刻的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000067
表示Fk的转置，Qk为k时刻系统噪声的协方差矩阵；
所述测量更新方程组1如下：
Figure BDA0002768718080000068
Figure BDA0002768718080000069
Figure BDA00027687180800000610
其中，Kk为k时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure BDA00027687180800000611
表示k时刻的协方差矩阵，Hk表示中间变量2h1(xk,uk)关于x的微分，
Figure BDA00027687180800000612
表示Hk的转置，Rk表示k时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000071
表示k时刻的后验状态向量，
Figure BDA0002768718080000072
表示k时刻的先验状态向量，xk表示k时刻平均模型的状态向量，uk表示k时刻平均模型的电流，h1(xk,uk)为中间变量2详细表达式见式子(1-5)，zk为系统输出，zk也为k时刻电池组的平均端电压；
其中所述时间更新方程组2如下：
Figure BDA0002768718080000073
Figure BDA0002768718080000074
其中，
Figure BDA0002768718080000075
表示l时刻差异模型的先验状态向量，
Figure BDA0002768718080000076
表示l-1时刻差异模型的后验状态向量，ul-1表示l-1时刻的电池组电流，
Figure BDA0002768718080000077
为l时刻的协方差矩阵，Fl表示中间变量
Figure BDA0002768718080000078
关于x的微分，Pl-1表示l-1时刻的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000079
表示Fl的转置，Ql为l时刻系统噪声的协方差矩阵；
所述测量更新方程组2如下：
Figure BDA00027687180800000710
Figure BDA00027687180800000711
Figure BDA00027687180800000712
其中，Kl为l时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure BDA00027687180800000713
表示l时刻的协方差矩阵，Hl表示h1(xl,ul)关于x的微分，
Figure BDA00027687180800000714
表示Hl的转置，Rl表示l时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure BDA00027687180800000715
表示l时刻的后验状态向量，
Figure BDA00027687180800000716
表示l时刻的先验状态向量，xl表示l时刻平均模型的状态向量，ul表示l时刻平均模型的电流，h2(xl,ul)为中间变量4详细表达式见式子(2-4)，zl为系统输出。
进一步，所述平均模型的采样周期Δt1和的差异模型的采样周期Δt2的具有如下对应关系：nΔt1＝Δt2，其中，Δt1表示平均模型的采样周期，Δt2表示差异模型的采样周期，n表示所述串联电池组内电池单体总数。
进一步，所述库伦效率短期预测模型包括充电库伦效率短期预测模型与放电库伦效率短期预测模型，其中，充电库伦效率短期预测模型具体为：
ηc(T,Ic)＝a0γ1(Ic)γ2(T) (5-1)
Figure BDA0002768718080000081
Figure BDA0002768718080000082
其中，ηc为充电库伦效率，a0为基准系数，γ1(Ic)为充电电流修正函数，γ2(T)为温度修正函数，Ic表示充电电流测量值，T表示温度测量值，a1,∈(∈＝0,1,2)为充电电流修正函数的参数项，a2,∈(∈＝0,1,2,3)为温度修正函数的参数项；
所述放电库伦效率短期预测模型具体为：
Figure BDA0002768718080000083
其中，ηd为放电库伦效率，Id表示测量放电电流值，T表示测量温度值，bτ(τ＝1,2,…,8)为所述放电库伦效率短期预测模型参数。
进一步，步骤S3中所述带遗忘因子递归最小二乘法迭代更新方程组具体为：
Figure BDA0002768718080000084
Figure BDA0002768718080000085
其中，
Figure BDA0002768718080000086
为l时刻所述库伦效率短期预测模型参数所构成的状态向量，
Figure BDA0002768718080000087
表示l-1时刻所述库伦效率短期预测模型参数所构成的状态向量，λ表示遗忘因子，取值范围为0至1之间，yl为l时刻的库伦效率基准值，
Figure BDA0002768718080000088
为ηc(T,Ic)、ηd(T,Id)对θl的微分，Pl-1表示l-1时刻的过程误差协方差矩阵，Pl为k时刻的过程误差协方差矩阵，Kl表示l时刻的增益。
本发明的有益技术效果：本申请构建的电池组模型，综合考虑了电池组内电池单体的库伦效率、内阻差异、荷电状态差异，使得确定的电池组荷电状态的准确性更高；此外，本申请的荷电状态修正方法，能够以较低的计算成本，同时进行大量电池单体的荷电状态估计，降低了平均-差异模型估计结果的时滞性，有效提升电池组荷电状态估计的实时性。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
图1是本发明电池组机理模型中平均模型结构示意图。
图2是本发明电池组机理模型中差异模型结构示意图。
图3是双时标扩展卡尔曼滤波流程图。
图4是本发明的确定方法的流程图。
具体实施方式：
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明：
本发明提供一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于，包括：如图4所示，
S1：采集目标电池组内所有电池单体的实时电池参数，所述实时电池参数包括电池单体的端电压Ut,i，其中i(1≤i≤n)表示电池单体编号、串联电池组的电流值I和电池温度T；
S2：构建电池组机理模型，将所述实时电池参数代入电池组机理模型，并确定当前时刻电池单体荷电状态基准值SOCi,k及电池单体库伦效率基准值ηi,k；
S3：构建库伦效率短期预测模型，将电池组电流I、电池单体温度T和电池单体库伦效率基准值ηi,k代入所述库伦效率短期预测模型，采用带遗忘因子递归最小二乘法迭代更新方程组确定所述库伦效率短期预测模型的参数，获得与目标电池组匹配的库伦短期预测模型；
S4：采集电池组电流值I、电池单体温度值T，代入与目标电池组匹配的库伦短期预测模型，确定对应时刻目标电池单体预测库伦效率
Figure BDA0002768718080000091
S5：将电池组电流值I、电池单体荷电状态基准值SOCi,k、步骤S4中电池单体预测库伦效率代入荷电状态修正模型中，获得修正后的电池组实时荷电状态；
所述荷电状态修正式如下：
Figure BDA0002768718080000101
其中，SOCi,m表示任意时刻第i号电池单体的荷电状态修正值，c＝m mod n，c表示m除以n的余数，m表示任意时刻，n表示所述电池组电池单体个数，i(i＝1,2,3,…,n)为电池单体编号，SOCi,m-c+i表示m-c+i时刻第i号电池单体的荷电状态，
Figure BDA0002768718080000102
表示m-c+i时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-c+i表示m-c+i时刻所述电池组的电流值，
Figure BDA0002768718080000103
表示m-c+i+1时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-c+i+1表示m-c+i+1时刻所述电池组的电流值，
Figure BDA0002768718080000104
表示m-1时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-1表示m-1时刻所述电池组的电流值，SOCi,m-n+i-c表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的荷电状态，
Figure BDA0002768718080000105
表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-n+i-c表示m-n+i-c时刻所述电池组的电流值，
Figure BDA0002768718080000106
表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-n+i-c+1表示m-n+i-c+1时刻所述电池组的电流值，Δt1为所述平均模型的采样周期，Cn表示电池单体的标称容量。
上述技术方案，综合考虑了电池组内电池单体的库伦效率、内阻差异、荷电状态差异，使得确定的电池组荷电状态的准确性更高；此外，本申请的荷电状态修正方法，能够以较低的计算成本，同时进行大量电池单体的荷电状态估计，降低了平均-差异模型估计结果的时滞性，有效提升电池组荷电状态估计的实时性。
在本实施例中，步骤S2中所述电池组机理模型包括平均模型与差异模型，所述平均模型采用如下方法确定：
xk＝f1(xk-1,uk-1)+wk-1 (1-1)
yk＝h1(xk,uk)+vk (1-2)
其中，xk表示k时刻平均模型的状态向量,k表示平均模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，f1(xk-1,uk-1)表示中间变量1，xk-1表示k-1时刻平均模型的状态向量，uk-1表示k-1时刻所述电池组的电流，uk-1同时也是系统输入，wk-1表示k-1时刻平均模型的过程噪声，yk表示k时刻的平均端电压，yk同时也是系统输出，h1(xk,uk)表示中间变量2，uk表示k时刻所述电池组的电流，vk表示平均模型的测量噪声；
所述k时刻平均模型的状态向量xk的具体表达式如下：
xk＝[SOCmean,k Up,k R0,kηmean,k]T (1-3)
其中，xk表示k时刻平均模型的状态向量，SOCmean,k表示k时刻电池组的平均荷电状态，Up,k表示k时刻电池组的平均极化电压,R0,k表示k时刻电池组的平均欧姆电阻,ηmean,k表示k时刻库伦效率平均值，T表示电池温度；
所述中间变量1f1(xk-1,uk-1)的具体表达式如下：
Figure BDA0002768718080000111
其中，f1(xk-1,uk-1)表示中间变量1，xk-1,m(m＝1,2,3,4)表示k-1时刻所述平均模型状态向量的第m个元素，uk-1表示k-1时刻平均模型的电流，Δt1表示平均模型采样周期，τ＝RpCp,Rp表示所述极化电阻，Cn表示电池单体的标称容量；
Figure BDA0002768718080000112
其中，h1(xk,uk)表示中间变量2，xk表示k时刻平均模型的状态向量，uk表示k时刻平均模型的电流，xk,m(m＝1,2,3)表示k时刻所述平均模型状态向量的第m个元素；
图1中所示一阶RC电路的电学特性表示为：
Figure BDA0002768718080000113
Ut,mean＝Uoc,mean-Up-IR0
其中，Up是极化电压，Rp与Cp分别是极化电阻与极化电容，R0是欧姆电阻，I为电流值，放电为正，充电为负，Ut,mean是所述电池组所有电池单体端电压的平均值，Uoc,mean是平均开路电压。
所述差异模型采用如下方法确定：
xi,l＝f2(xi,l-1,ul-1)+wi,l-1 (2-1)
yi,l＝h2(xi,l,ul)+vi,l (2-2)
其中，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，l表示差异模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，f2(xi,l-1,ul-1)表示中间变量3，xi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的状态向量，ul-1表示l-1时刻所述电池组的电流，wi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的过程噪声，yi,l表示l时刻的第i号电池的端电压差，yi,l同时也是是系统的输出，h2(xi,l,ul)表示中间变量4，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ul表示l时刻所述电池组的电流，vi,l表示差异模型的测量噪声；
所述l时刻的第i个差异模型的状态向量xi,l的具体表达式为：
xi,l＝[ΔSOCi,l ΔRi,l Δηi,l]T (2-3)
其中，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ΔSOCi,l表示第i个差异模型在l时刻的荷电状态差，ΔRi,l表示第i个差异模型在l时刻的内阻差，Δηi,l表示第i个差异模型在l时刻的库伦效率差，T表示电池温度；
所述中间变量3f2(xi,l-1,ul-1)的具体表达式如下：
Figure BDA0002768718080000121
其中，f2(xi,l-1,ul-1)表示中间变量3，xi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的状态向量，ul-1表示l-1时刻差异模型的电流，xi,l-1,m(m＝1,2,3)表示l-1时刻所述差异模型状态向量的第m个元素，Δt2表示差异模型的采样周期，Cn表示电池单体的标称容量；
所述中间变量4h2(xi,l,ul)的具体表达式如下：
h2(xi,l,ul)＝ΔUoc,i,l-xi,l,2ul (2-5)
其中，h2(xi,l,ul)表示中间变量4，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ul表示l时刻差异模型的电流，ΔUoc,i,l表示l时刻所述第i个差异模型的开路电压差，xi,l,2表示l时刻所述第i个差异模型状态向量的第2个元素。
如图2所示，通过电池单体与所述平均模型间的差值，如第i号电池与平均模型的库伦效率差Δηi、第i号电池的内阻差ΔRi、第i号电池的开路电压差ΔUoc,i、第i号电池的端电压差ΔUt,i。
所述差异模型的电学特性可由如下表达式表示：
所述表达式为：ΔUt,i＝ΔUoc,i-IΔRi
其中，ΔUt,i是第i号电池的端电压差，ΔUoc,i第i号电池的开路电压差(大于平均端电压时为正，小于则为负)，I是电池组电流，ΔRi是电池i的内阻差(大于平均模型的内阻时为正，小于则为负)。
所述端电压差与荷电状态差的关系可由如下表达式表示：
所述表达式为：
Figure BDA0002768718080000131
其中，ΔSOCi,l+1是第i号电池在l+1时刻荷电状态与平均荷电状态SOCmean的差(大于SOCmean为正，小于SOCmean为负)、Δt2是所述差异模型的采样周期，n是所述电池组内电池单体总数，Cn是标称容量，Δηi是第i个电池的库伦效率差。
在本实施例中，步骤S2中电池单体荷电状态基准值SOCi,k及电池单体库伦效率基准值ηi,k采用如下方法确定：
电池单体荷电状态基准值SOCi,k采用如下方法确定：
SOCi,k＝SOCmean,k+ΔSOCi,k (3-1)
其中，SOCi,k表示k时刻第i号电池荷电状态基准值，SOCmean,k表示k时刻电池组平均荷电状态，ΔSOCi,k表示k时刻第i号电池荷电状态差；
所述电池单体荷电状态基准值ηi,k采用如下方法确定：
ηi,k＝ηmean,k+Δηi,k (3-2)
其中，ηi,k表示k时刻第i号电池库伦效率基准值，ηmean,k表示k时刻库伦效率平均值，Δηi,k表示k时刻第i号电池库伦效率差；
所述电池组平均荷电状态SOCmean,k和库伦效率平均值ηmean,k采用如下方法确定：
将所述实时电池参数分别代入电池组机理模型的平均模型，并将所述平均模型的结果输入到时间更新方程组1，并将所述时间更新方程组1的结果输入到测量更新方程组1，获得当前时刻电池组平均荷电状态SOCmean,k和库伦效率平均值ηmean,k；
所述电池单体荷电状态差ΔSOCi,k和库伦效率差Δηi,k采用如下方法确定：
将所述实时电池参数分别代入电池组机理模型的差异模型，并将所述差异模型代入到时间更新方程组2，并将所述时间更新方程组2的结果输入到测量更新方程组2，获得电池单体荷电状态差ΔSOCi,k和库伦效率差Δηi,k；
其中所述时间更新方程组1如下：
Figure BDA0002768718080000141
Figure BDA0002768718080000142
其中，
Figure BDA0002768718080000143
表示k时刻平均模型的先验状态向量，
Figure BDA0002768718080000144
表示k-1时刻平均模型的后验状态向量，uk-1表示k-1时刻的电池组电流，
Figure BDA0002768718080000145
为k时刻的协方差矩阵，Fk表示中间变量1，
Figure BDA0002768718080000146
关于x的微分，Pk-1表示k-1时刻的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000147
表示Fk的转置，Qk为k时刻系统噪声的协方差矩阵；
所述测量更新方程组1如下：
Figure BDA0002768718080000148
Figure BDA0002768718080000149
Figure BDA00027687180800001410
其中，Kk为k时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure BDA00027687180800001411
表示k时刻的协方差矩阵，Hk表示中间变量2h1(xk,uk)关于x的微分，
Figure BDA00027687180800001412
表示Hk的转置，Rk表示k时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000151
表示k时刻的后验状态向量，
Figure BDA0002768718080000152
表示k时刻的先验状态向量，xk表示k时刻平均模型的状态向量，uk表示k时刻平均模型的电流，h1(xk,uk)为中间变量2详细表达式见式子(1-5)，zk为系统输出，zk也为k时刻电池组的平均端电压。
其中所述时间更新方程组2如下：
Figure BDA0002768718080000153
Figure BDA0002768718080000154
其中，
Figure BDA0002768718080000155
表示l时刻差异模型的先验状态向量，
Figure BDA0002768718080000156
表示l-1时刻差异模型的后验状态向量，ul-1表示l-1时刻的电池组电流，
Figure BDA0002768718080000157
为l时刻的协方差矩阵，Fl表示中间变量
Figure BDA0002768718080000158
关于x的微分，Pl-1表示l-1时刻的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000159
表示Fl的转置，Ql为l时刻系统噪声的协方差矩阵；
所述测量更新方程组2如下：
Figure BDA00027687180800001510
Figure BDA00027687180800001511
Figure BDA00027687180800001512
其中，Kl为l时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure BDA00027687180800001513
表示l时刻的协方差矩阵，Hl表示h1(xl,ul)关于x的微分，
Figure BDA00027687180800001514
表示Hl的转置，Rl表示l时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure BDA00027687180800001515
表示l时刻的后验状态向量，
Figure BDA00027687180800001516
表示l时刻的先验状态向量，xl表示l时刻平均模型的状态向量，ul表示l时刻平均模型的电流，h2(xl,ul)为中间变量4详细表达式见式子(2-4)，zl为系统输出。
在本实施例中，所述平均模型的采样周期Δt1和的差异模型的采样周期Δt2的具有如下对应关系：nΔt1＝Δt2，其中，Δt1表示平均模型的采样周期，Δt2表示差异模型的采样周期，n表示所述串联电池组内电池单体总数。
电池组由n节电池单体串联组成，采集电池组内所有电池单体的端电压Ut,i(其中i(1≤i≤n)为电池单体编号)、电流值I，对Ut,i～Ut,N求解算数平均值，获得k时刻平均端电压Umean,k，将Ut,i～Ut,n分别与Umean,k做差，记为端电压差ΔUt,i。
将平均端电压Umean,k、端电压差ΔUt,i、电流值I代入扩展卡尔曼滤波方程组中求解电池组平均荷电状态SOCmean,k、库伦效率平均值ηmean,k。
SOCmean,k、ηmean,k求解过程具体为：
(1)将电流I、平均端电压Umean、初始状态向量x0，代入时间更新方程组1中：
xk＝[SOCmean,k Up,k R0,kηmean,k]T (1-3)
Figure BDA0002768718080000161
Figure BDA0002768718080000162
Figure BDA0002768718080000163
其中，xk为k时刻的状态向量，其中，SOCmean,k，Up,k,R0,k,ηmean,k分别为k时刻电池组的平均荷电状态，平均极化电压，平均欧姆电阻，所述电池组所有电池单体库伦效率的平均值。f1(xk-1,uk-1)为所述中间变量1，xk-1,m(m＝1,2,3,4)表示k-1时刻所述平均模型状态向量的第m个元素,u为电流I，τ＝RpCp,Rp为所述极化电阻，Cp为所述极化电容，Δt1为所述平均模型采样周期，Fk是中间变量1f1(xk-1,uk-1)关于x的微分，
Figure BDA0002768718080000164
对应的协方差矩阵,Qk为系统噪声的协方差矩阵。
(2)将电流I，端电压Ut,i，
Figure BDA0002768718080000165
Figure BDA0002768718080000166
代入测量更新方程组1中：
Figure BDA0002768718080000167
Figure BDA0002768718080000168
Figure BDA0002768718080000169
Figure BDA00027687180800001610
其中，h1(xk,uk)为所述中间变量2，Kk为k时刻的卡尔曼滤波增益，Hk是中间变量2h1(xk,uk)关于x的微分，Rk为测量噪声的协方差矩阵，zk为所述平均端电压Umean,k。
将电流值I、端电压差ΔUt,i、初始状态向量x0代入扩展卡尔曼滤波方程组中求解电池单体荷电状态差ΔSOCi、库伦效率差Δηi。
ΔSOCi、Δηi求解过程具体为：
(1)将电流I、端电压差ΔUt,i、初始状态向量x0，代入时间更新方程组2中：
xi＝[ΔSOCi ΔRi Δηi]T (2-3)
Figure BDA0002768718080000171
Figure BDA0002768718080000172
Figure BDA0002768718080000173
其中，xi,l为l时刻的第i个差异模型的状态向量，ΔSOCi、ΔRi、Δηi分别是所述第i个差异模型的荷电状态差、内阻差以及库伦效率差，f2(xi,l,ul)为所述中间变量3，xi,l,m(m＝1,2,3)为l时刻所述差异模型状态向量的第m个元素，Δt2为所述差异模型的采样周期，Cn为所述电池单体的标称容量，
Figure BDA0002768718080000174
表示l时刻差异模型的先验状态向量，
Figure BDA0002768718080000175
表示l-1时刻差异模型的后验状态向量，ul-1表示l-1时刻的电池组电流，Fl是中间变量3f2(xi,l,ul)关于x的微分，
Figure BDA0002768718080000176
表示Fl的转置，
Figure BDA0002768718080000177
为l时刻的协方差矩阵,Ql为l时刻系统噪声的协方差矩阵。
(2)将电流I，端电压差ΔUt,i，
Figure BDA0002768718080000178
代入测量更新方程组2中：
Figure BDA0002768718080000179
Figure BDA00027687180800001710
Figure BDA00027687180800001711
Figure BDA00027687180800001712
其中，h(xi,l,ul)为所述中间变量4，ΔUoc,i,l为l时刻所述第i个差异模型的开路电压差，xi,l-1,2表示l-1时刻所述差异模型状态向量的第2个元素，Kl为l时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure BDA00027687180800001713
表示l时刻的协方差矩阵，Hl表示h1(xl,ul)关于x的微分，
Figure BDA0002768718080000181
表示Hl的转置，Rl表示l时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure BDA0002768718080000182
表示l时刻的后验状态向量，
Figure BDA0002768718080000183
表示l时刻的先验状态向量，xl表示l时刻平均模型的状态向量，ul表示l时刻平均模型的电流，h2(xl,ul)为中间变量4详细表达式见式子(2-4)，zl为系统输出。
如图3所示，分别在不同的时标(k、l)下，k表示平均模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，l表示差异模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量利用所述电池组机理模型构建扩展卡尔曼滤波时间更新方程组，结合扩展卡尔曼滤波测量更新方程组完成状态向量的计算：
初始化平均模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量k，k＝0；
通过平均模型、时间更新方程组1和测量更新方程组1确定电池组平均荷电状态SOCmean和库伦效率平均值ηmean；
判断z＝k％n是否为零，其中k表示平均模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，，n表示电池单体数量，若是，则
Figure BDA0002768718080000184
通过平均模型、时间更新方程组2和测量更新方程组2确定电池单体荷电状态差ΔSOCi和库伦效率差Δηi，若否，则l＝(k-i)/n,i＝z,通过平均模型、时间更新方程组2和测量更新方程组2确定电池单体荷电状态差ΔSOCi和库伦效率差Δηi；
随后，k＝k+1,进入下一次循环；
直至结束电池荷电状态的计算，则退出循环，否知，持续计算。
在本实施例中，所述库伦效率短期预测模型包括充电库伦效率短期预测模型与放电库伦效率短期预测模型，其中，充电库伦效率短期预测模型具体为：
ηc(T,Ic)＝a0γ1(Ic)γ2(T) (5-1)
Figure BDA0002768718080000185
Figure BDA0002768718080000186
其中，ηc为充电库伦效率，a0为基准系数，γ1(Ic)为充电电流修正函数，γ2(T)为温度修正函数，Ic表示充电电流测量值，T表示温度测量值，a1,∈(∈＝0,1,2)为充电电流修正函数的参数项，a2,∈(∈＝0,1,2,3)为温度修正函数的参数项；
所述放电库伦效率短期预测模型具体为：
Figure BDA0002768718080000191
其中，ηd为放电库伦效率，Id表示测量放电电流值，T表示测量温度值，bτ(τ＝1,2,…,8)为所述放电库伦效率短期预测模型参数。
若为充电状态，利用带遗忘因子递推最小二乘法，进行充电库伦效率短期预测模型在线参数辨识；若为放电状态，则进行放电库伦效率短期预测模型在线参数辨识。
在本实施例中，步骤S3中所述带遗忘因子递归最小二乘法迭代更新方程组具体为：
Figure BDA0002768718080000192
Figure BDA0002768718080000193
其中，
Figure BDA0002768718080000194
为l时刻所述库伦效率短期预测模型参数所构成的状态向量，
Figure BDA0002768718080000195
表示l-1时刻所述库伦效率短期预测模型参数所构成的状态向量，λ表示遗忘因子，取值范围为0至1之间，yl为l时刻的库伦效率基准值，
Figure BDA0002768718080000196
为ηc(T,Ic)、ηd(T,Id)对θl的微分，Pl-1表示l-1时刻的过程误差协方差矩阵，Pl为k时刻的过程误差协方差矩阵，Kl表示l时刻的增益。
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，而不脱离本发明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)

1.一种基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于，包括：
S1：采集目标电池组内所有电池单体的实时电池参数，所述实时电池参数包括电池单体的端电压Ut,i，其中i(1≤i≤n)表示电池单体编号、串联电池组的电流值I和电池温度T；
S2：构建电池组机理模型，将所述实时电池参数代入电池组机理模型，并确定当前时刻电池单体荷电状态基准值SOCi,k及电池单体库伦效率基准值ηi,k；
S3：构建库伦效率短期预测模型，将电池组电流I、电池单体温度T和电池单体库伦效率基准值ηi,k代入所述库伦效率短期预测模型，采用带遗忘因子递归最小二乘法迭代更新方程组确定所述库伦效率短期预测模型的参数，获得与目标电池组匹配的库伦短期预测模型；
S4：采集电池组电流值I、电池单体温度值T，代入与目标电池组匹配的库伦短期预测模型，确定对应时刻目标电池单体预测库伦效率
Figure FDA0002768718070000011
S5：将电池组电流值I、电池单体荷电状态基准值SOCi,k、步骤S4中电池单体预测库伦效率代入荷电状态修正模型中，获得修正后的电池组实时荷电状态；
所述荷电状态修正式如下：
Figure FDA0002768718070000012
其中，SOCi,m表示任意时刻第i号电池单体的荷电状态修正值，c＝m mod n，c表示m除以n的余数，m表示任意时刻，n表示所述电池组电池单体个数，i(i＝1,2,3,…,n)为电池单体编号，SOCi,m-c+i表示m-c+i时刻第i号电池单体的荷电状态，
Figure FDA0002768718070000021
表示m-c+i时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-c+i表示m-c+i时刻所述电池组的电流值，
Figure FDA0002768718070000022
表示m-c+i+1时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-c+i+1表示m-c+i+1时刻所述电池组的电流值，
Figure FDA0002768718070000023
表示m-1时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-1表示m-1时刻所述电池组的电流值，SOCi,m-n+i-c表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的荷电状态，
Figure FDA0002768718070000024
表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-n+i-c表示m-n+i-c时刻所述电池组的电流值，
Figure FDA0002768718070000025
表示m-n+i-c时刻第i号电池单体的预测库伦效率，Im-n+i-c+1表示m-n+i-c+1时刻所述电池组的电流值，Δt1为所述平均模型的采样周期，Cn表示电池单体的标称容量。
2.根据权利要求1所述基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于：步骤S2中所述电池组机理模型包括平均模型与差异模型，所述平均模型采用如下方法确定：
xk＝f1(xk-1,uk-1)+wk-1 (1-1)
yk＝h1(xk,uk)+vk (1-2)
其中，xk表示k时刻平均模型的状态向量,k表示平均模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，f1(xk-1,uk-1)表示中间变量1，xk-1表示k-1时刻平均模型的状态向量，uk-1表示k-1时刻所述电池组的电流，uk-1同时也是系统输入，wk-1表示k-1时刻平均模型的过程噪声，yk表示k时刻的平均端电压，yk同时也是系统输出，h1(xk,uk)表示中间变量2，uk表示k时刻所述电池组的电流，vk表示平均模型的测量噪声；
所述k时刻平均模型的状态向量xk的具体表达式如下：
xk＝[SOCmean,k Up,k R0,k ηmean,k]T (1-3)
其中，xk表示k时刻平均模型的状态向量，SOCmean,k表示k时刻电池组的平均荷电状态，Up,k表示k时刻电池组的平均极化电压,R0,k表示k时刻电池组的平均欧姆电阻,ηmean,k表示k时刻库伦效率平均值，T表示电池温度；
所述中间变量1f1(xk-1,uk-1)的具体表达式如下：
Figure FDA0002768718070000031
其中，f1(xk-1,uk-1)表示中间变量1，xk-1,m(m＝1,2,3,4)表示k-1时刻所述平均模型状态向量的第m个元素，uk-1表示k-1时刻平均模型的电流，Δt1表示平均模型采样周期，τ＝RpCp,Rp表示所述极化电阻，Cn表示电池单体的标称容量；
Figure FDA0002768718070000032
其中，h1(xk,uk)表示中间变量2，xk表示k时刻平均模型的状态向量，uk表示k时刻平均模型的电流，xk,m(m＝1,2,3)表示k时刻所述平均模型状态向量的第m个元素；
所述差异模型采用如下方法确定：
xi,l＝f2(xi,l-1,ul-1)+wi,l-1 (2-1)
yi,l＝h2(xi,l,ul)+vi,l (2-2)
其中，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，l表示差异模型中的扩展卡尔曼滤波时标变量，f2(xi,l-1,ul-1)表示中间变量3，xi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的状态向量，ul-1表示l-1时刻所述电池组的电流，wi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的过程噪声，yi,l表示l时刻的第i号电池的端电压差，yi,l同时也是是系统的输出，h2(xi,l,ul)表示中间变量4，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ul表示l时刻所述电池组的电流，vi,l表示差异模型的测量噪声；
所述l时刻的第i个差异模型的状态向量xi,l的具体表达式为：
xi,l＝[ΔSOCi,l ΔRi,l Δηi,l]T (2-3)
其中，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ΔSOCi,l表示第i个差异模型在l时刻的荷电状态差，ΔRi,l表示第i个差异模型在l时刻的内阻差，Δηi,l表示第i个差异模型在l时刻的库伦效率差，T表示电池温度；
所述中间变量3f2(xi,l-1,ul-1)的具体表达式如下：
Figure FDA0002768718070000041
其中，f2(xi,l-1,ul-1)表示中间变量3，xi,l-1表示l-1时刻第i个差异模型的状态向量，ul-1表示l-1时刻差异模型的电流，xi,l-1,m(m＝1,2,3)表示l-1时刻所述差异模型状态向量的第m个元素，Δt2表示差异模型的采样周期，Cn表示电池单体的标称容量；
所述中间变量4h2(xi,l,ul)的具体表达式如下：
h2(xi,l,ul)＝ΔUoc,i,l-xi,l,2ul (2-5)
其中，h2(xi,l,ul)表示中间变量4，xi,l表示l时刻的第i个差异模型的状态向量，ul表示l时刻差异模型的电流，ΔUoc,i,l表示l时刻所述第i个差异模型的开路电压差，xi,l,2表示l时刻所述第i个差异模型状态向量的第2个元素。
3.根据权利要求2所述基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于：步骤S2中电池单体荷电状态基准值SOCi,k及电池单体库伦效率基准值ηi,k采用如下方法确定：
电池单体荷电状态基准值SOCi,k采用如下方法确定：
SOCi,k＝SOCmean,k+ΔSOCi,k (3-1)
其中，SOCi,k表示k时刻电池单体荷电状态基准值，SOCmean,k表示k时刻电池组平均荷电状态，ΔSOCi,k表示k时刻电池单体荷电状态差；
所述电池单体荷电状态基准值ηi,k采用如下方法确定：
ηi,k＝ηmean,k+Δηi,k (3-2)
其中，ηi,k表示k时刻电池单体库伦效率基准值，ηmean,k表示k时刻库伦效率平均值，Δηi,k表示k时刻库伦效率差；
所述电池组平均荷电状态SOCmean,k和库伦效率平均值ηmean,k采用如下方法确定：
将所述实时电池参数分别代入电池组机理模型的平均模型，并将所述平均模型的结果输入到时间更新方程组1，并将所述时间更新方程组1的结果输入到测量更新方程组1，获得当前时刻电池组平均荷电状态SOCmean,k和库伦效率平均值ηmean,k；
所述电池单体荷电状态差ΔSOCi,k和库伦效率差Δηi,k采用如下方法确定：
将所述实时电池参数分别代入电池组机理模型的差异模型，并将所述差异模型的代入到时间更新方程组2，并将所述时间更新方程组的结果输入到测量更新方程组2，获得电池单体荷电状态差ΔSOCi,k和库伦效率差Δηi,k；
其中所述时间更新方程组1如下：
Figure FDA0002768718070000051
Figure FDA0002768718070000052
其中，
Figure FDA0002768718070000053
表示k时刻平均模型的先验状态向量，
Figure FDA0002768718070000054
表示k-1时刻平均模型的后验状态向量，uk-1表示k-1时刻的电池组电流，
Figure FDA00027687180700000514
为k时刻的协方差矩阵，Fk表示中间变量
Figure FDA0002768718070000055
关于x的微分，Pk-1表示k-1时刻的协方差矩阵，
Figure FDA0002768718070000056
表示Fk的转置，Qk为k时刻系统噪声的协方差矩阵；
所述测量更新方程组1如下：
Figure FDA0002768718070000057
Figure FDA0002768718070000058
Figure FDA0002768718070000059
其中，Kk为k时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure FDA00027687180700000510
表示k时刻的协方差矩阵，Hk表示中间变量2h1(xk,uk)关于x的微分，
Figure FDA00027687180700000511
表示Hk的转置，Rk表示k时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure FDA00027687180700000512
表示k时刻的后验状态向量，
Figure FDA00027687180700000513
表示k时刻的先验状态向量，xk表示k时刻平均模型的状态向量，uk表示k时刻平均模型的电流，h1(xk,uk)为中间变量2详细表达式见式子(1-5)，zk为系统输出，zk也为k时刻电池组的平均端电压；
其中所述时间更新方程组2如下：
Figure FDA0002768718070000061
Figure FDA0002768718070000062
其中，
Figure FDA0002768718070000063
表示l时刻差异模型的先验状态向量，
Figure FDA0002768718070000064
表示l-1时刻差异模型的后验状态向量，ul-1表示l-1时刻的电池组电流，
Figure FDA0002768718070000065
为l时刻的协方差矩阵，Fl表示中间变量
Figure FDA0002768718070000066
关于x的微分，Pl-1表示l-1时刻的协方差矩阵，
Figure FDA0002768718070000067
表示Fl的转置，Ql为l时刻系统噪声的协方差矩阵；
所述测量更新方程组2如下：
Figure FDA0002768718070000068
Figure FDA0002768718070000069
Figure FDA00027687180700000610
其中，Kl为l时刻的卡尔曼滤波增益，
Figure FDA00027687180700000611
表示l时刻的协方差矩阵，Hl表示h1(xl,ul)关于x的微分，
Figure FDA00027687180700000612
表示Hl的转置，Rl表示l时刻的测量噪声的协方差矩阵，
Figure FDA00027687180700000613
表示l时刻的后验状态向量，
Figure FDA00027687180700000614
表示l时刻的先验状态向量，xl表示l时刻平均模型的状态向量，ul表示l时刻平均模型的电流，h2(xl,ul)为中间变量4详细表达式见式子(2-4)，zl为系统输出。
4.根据权利要求2所述基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于：所述平均模型的采样周期Δt1和的差异模型的采样周期Δt2的具有如下对应关系：nΔt1＝Δt2，其中，Δt1表示平均模型的采样周期，Δt2表示差异模型的采样周期，n表示所述串联电池组内电池单体总数。
5.根据权利要求1所述基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于：所述库伦效率短期预测模型包括充电库伦效率短期预测模型与放电库伦效率短期预测模型，其中，充电库伦效率短期预测模型具体为：
ηc(T,Ic)＝a0γ1(Ic)γ2(T) (5-1)
Figure FDA0002768718070000071
Figure FDA0002768718070000072
其中，ηc为充电库伦效率，a0为基准系数，γ1(Ic)为充电电流修正函数，γ2(T)为温度修正函数，Ic表示充电电流测量值，T表示温度测量值，a1,∈(∈＝0,1,2)为充电电流修正函数的参数项，a2,∈(∈＝0,1,2,3)为温度修正函数的参数项；
所述放电库伦效率短期预测模型具体为：
Figure FDA0002768718070000073
其中，ηd为放电库伦效率，Id表示测量放电电流值，T表示测量温度值，bτ(τ＝1,2,…,8)为所述放电库伦效率短期预测模型参数。
6.根据权利要求1所述基于机理模型的用于确定电池组实时荷电状态的方法，其特征在于：步骤S3中所述带遗忘因子递归最小二乘法迭代更新方程组具体为：
Figure FDA0002768718070000074
Figure FDA0002768718070000075
其中，
Figure FDA0002768718070000076
为l时刻所述库伦效率短期预测模型参数所构成的状态向量，
Figure FDA0002768718070000077
表示l-1时刻所述库伦效率短期预测模型参数所构成的状态向量，λ表示遗忘因子，取值范围为0至1之间，yl为l时刻的库伦效率基准值，
Figure FDA0002768718070000078
为ηc(T,Ic)、ηd(T,Id)对θl的微分，Pl-1表示l-1时刻的过程误差协方差矩阵，Pl为k时刻的过程误差协方差矩阵，Kl表示l时刻的增益。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113341330A (zh) * 2021-05-25 2021-09-03 西南大学 基于ocv修正和卡尔曼滤波算法的锂硫动力电池soc估算方法
CN113884930A (zh) * 2021-09-30 2022-01-04 国联汽车动力电池研究院有限责任公司 一种预测动力电池循环寿命及健康状态的方法
CN116298933A (zh) * 2023-05-18 2023-06-23 西南交通大学 一种串联电池组的soc估计方法
WO2024119645A1 (zh) * 2022-12-07 2024-06-13 惠州亿纬锂能股份有限公司 电池soc值估算方法、估算装置、电池管理系统及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008519977A (ja) * 2004-11-11 2008-06-12 エルジー・ケム・リミテッド 電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する装置、方法及びシステム、並びに記録媒体
CN106405434A (zh) * 2016-10-28 2017-02-15 四川普力科技有限公司 电池荷电状态的估计方法
CN107064811A (zh) * 2017-03-01 2017-08-18 华南理工大学 一种锂电池soc在线估计方法
US20180340981A1 (en) * 2017-05-29 2018-11-29 MAGNETI MARELLI S.p.A. Method for estimating the current and the state of charge of a battery pack or cell, without direct detection of current under operating conditions
CN110412472A (zh) * 2019-09-02 2019-11-05 西北工业大学 一种基于正态伽马滤波的电池荷电状态估计方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008519977A (ja) * 2004-11-11 2008-06-12 エルジー・ケム・リミテッド 電気化学セルの現在状態及び現在パラメーターを推定する装置、方法及びシステム、並びに記録媒体
CN106405434A (zh) * 2016-10-28 2017-02-15 四川普力科技有限公司 电池荷电状态的估计方法
CN107064811A (zh) * 2017-03-01 2017-08-18 华南理工大学 一种锂电池soc在线估计方法
US20180340981A1 (en) * 2017-05-29 2018-11-29 MAGNETI MARELLI S.p.A. Method for estimating the current and the state of charge of a battery pack or cell, without direct detection of current under operating conditions
CN110412472A (zh) * 2019-09-02 2019-11-05 西北工业大学 一种基于正态伽马滤波的电池荷电状态估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘征宇等: "基于双时间尺度扩展卡尔曼粒子滤波算法的电池组单体荷电状态估计", 《中国机械工程》 *
孙悦等: "锂离子电池SOC估算算法的研究", 《通信电源技术》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113341330A (zh) * 2021-05-25 2021-09-03 西南大学 基于ocv修正和卡尔曼滤波算法的锂硫动力电池soc估算方法
CN113884930A (zh) * 2021-09-30 2022-01-04 国联汽车动力电池研究院有限责任公司 一种预测动力电池循环寿命及健康状态的方法
WO2024119645A1 (zh) * 2022-12-07 2024-06-13 惠州亿纬锂能股份有限公司 电池soc值估算方法、估算装置、电池管理系统及存储介质
CN116298933A (zh) * 2023-05-18 2023-06-23 西南交通大学 一种串联电池组的soc估计方法
CN116298933B (zh) * 2023-05-18 2023-08-08 西南交通大学 一种串联电池组的soc估计方法

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