一种SOC联合估算方法

技术领域

本发明涉及电池剩余容量计算技术领域，尤其涉及一种SOC联合估算方法。

背景技术

SOC(State of Charge)是一种表征电池剩余容量的重要指标，实时精确地估算SOC值是电源管理系统(BMS)性能提升的基础与关键，对提高电池能源利用效率具有重要意义。目前基于电池等效电路模型的SOC估算方法较普遍，而电池等效电路模型大多使用RC并联网络来描述电池的瞬态响应，串联的RC并联网络越多，模型准确度越高，但是相应的模型阶数就会越高，计算量也会越大，实现起来也会更加困难。电池等效电路模型联合扩展卡尔曼滤波(EKF)和递归最小二乘(RLS)能实现精确的SOC估算，但EKF利用Taylor对非线性方程提取一阶近似项会引入线性化误差，另外，在一般情况下计算系统状态方程和观测方程的Jacobian矩阵是不易实现的，增加了算法的计算复杂度，递归最小二乘(RLS)需要先给定模型参数初始值，如果模型参数初始值不合适，算法收敛时间过长甚至发散，这一缺陷降低了算法的鲁棒性。环境温度对SOC估算影响很大，不考虑环境温度的估算结果并非真实值。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的算法复杂，运算资源消耗较多，精确度较差的问题，而提出的一种SOC联合估算方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种SOC联合估算方法，包括以下步骤：

包括一阶RC电池等效电路模型、离线参数辨识与提取模块、二维查找表模块、UKF算法模块、RLS算法模块和SOC初值模块；

所述离线参数辨识与提取模块包含脉冲放电实验模块和参数辨识及提取模块；

所述二维查找表模块包含R0二维查找表、R1二维查找表、C1二维查找表和OCV二维查找表；

所述UKF算法模块包含一阶RC电池等效电路模型模块和UKF公式模块；

所述RLS算法包含一阶RC电池等效电路模型模块和RLS公式模块；

所述SOC初值模块包含OCV二维查找表和SOC二维查找表。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述一阶RC电池等效电路模型包括电压源OCV、电阻R0、电阻R1，以及电容C1，电压源OCV正极连接电阻R1的一端和电容C1的一端，电压源OCV负极连接电源地，电阻R1的另一端连接电容C1的另一端和电阻R0的一端、电阻R0的另一端与电源地输出为E(t)。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述离线参数辨识与提取模块通过在恒温箱中对目标电池进行脉冲放电实验，获取目标电池的端电压电压值和放电电流值，利用参数辨识及提取模块获得模型参数的离线参数辨识与提取的结果。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述二维查找表模块利用离线参数辨识与提取模块提取的参数来建立模型参数与SOC和环境温度T相关的R0二维查找表、R1二维查找表、C1二维查找表和OCV二维查找表。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述UKF算法模块依据一阶RC电池等效电路模型建立UKF的状态方程和测量方程，并且以SOC初值模块为输入以构成UKF的状态向量的初值，实时的端电压值和电流值也输入到UKF算法模块中，根据UKF算法得到新时刻的SOC值，利用此刻SOC值、环境温度T和OCV二维查找表确定此刻的OCV值给予RLS算法模块。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述RLS算法模块依据一阶RC电池等效电路模型确定电池模型参数与RLS参数向量之间的转换关系，UKF算法模块得到的新时刻的OCV值加上实时的端电压值和电流值用来更新RLS算法模块的状态向量，进而得到模型参数的在线辨识结果，更新电池模型参数值，从而再反馈至UKF算法模块，更新UKF算法模块中的状态方程和测量方程。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述SOC初值模块通过SOC二维查找表得到SOC的初始值，所述SOC二维查找表的输入为初始OCV值和环境温度T，而SOC二维查找表是从OCV二维查找表转化得到的，初始OCV值是从电池刚工作时初始端电压值得到的。

有益效果

本发明提供了一种SOC联合估算方法。具备以下有益效果：

(1)建立一阶RC电池等效电路模型，减小计算量，实现简单，同时保证精度。

(2)UKF算法没有把高阶项忽略，不会引入线性化误差，且不用对Jacobian矩阵进行求导计算，在提高精确度的同时减少了运算量。

(3)通过优化的离线参数辨识方法建立电池模型参数二维查找表来确定RLS算法的电池模型参数初始值，减少了模型参数收敛的时间，而且可以避免随意指定初值造成UKF算法中协方差不是对称的正定矩阵；

(4)SOC估算过程中考虑了环境温度的影响，能使估算结果更接近真实值。

附图说明

图1为本发明提出的一种SOC联合估算方法的示意图；

图2为本发明中的SOC初值的获取流程图；

图3为本发明中一阶RC电池等效电路模型的电路图；

图4为SOC估算方法的仿真结果示意图；

图5为SOC估算误差结果示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

如图1-3所示，一种SOC联合估算方法，包括一阶RC电池等效电路模型、离线参数辨识与提取模块、二维查找表模块、UKF算法模块、RLS算法模块和SOC初值模块；

所述离线参数辨识与提取模块包含脉冲放电实验模块和参数辨识及提取模块；

所述二维查找表模块包含R0二维查找表、R1二维查找表、C1二维查找表和OCV二维查找表；

所述UKF算法模块包含一阶RC电池等效电路模型模块和UKF公式模块；

所述RLS算法包含一阶RC电池等效电路模型模块和RLS公式模块；

所述SOC初值模块包含OCV二维查找表和SOC二维查找表。

一阶RC电池等效电路模型包括电压源OCV、电阻R0、电阻R1，以及电容C1，电压源OCV正极连接电阻R1的一端和电容C1的一端，电压源OCV负极连接电源地，电阻R1的另一端连接电容C1的另一端和电阻R0的一端、电阻R0的另一端与电源地输出为E(t)。

离线参数辨识与提取模块通过在恒温箱中对目标电池进行脉冲放电实验，获取目标电池的端电压电压值和放电电流值，利用参数辨识及提取模块获得模型参数的离线参数辨识与提取的结果。

二维查找表模块利用离线参数辨识与提取模块提取的参数来建立模型参数与SOC和环境温度T相关的R0二维查找表、R1二维查找表、C1二维查找表和OCV二维查找表。

UKF算法模块依据一阶RC电池等效电路模型建立UKF的状态方程和测量方程，并且以SOC初值模块为输入以构成UKF的状态向量的初值，实时的端电压值和电流值也输入到UKF算法模块中，根据UKF算法得到新时刻的SOC值，利用此刻SOC值、环境温度T和OCV二维查找表确定此刻的OCV值给予RLS算法模块。

RLS算法模块依据一阶RC电池等效电路模型确定电池模型参数与RLS参数向量之间的转换关系，UKF算法模块得到的新时刻的OCV值加上实时的端电压值和电流值用来更新RLS算法模块的状态向量，进而得到模型参数的在线辨识结果，更新电池模型参数值，从而再反馈至UKF算法模块，更新UKF算法模块中的状态方程和测量方程。

SOC初值模块通过SOC二维查找表得到SOC的初始值，所述SOC二维查找表的输入为初始OCV值和环境温度T，而SOC二维查找表是从OCV二维查找表转化得到的，初始OCV值是从电池刚工作时初始端电压值得到的。

实施例：

S01:在恒温箱中对目标电池进行脉冲放电实验，分别获得环境温度为5℃、20℃、40℃下电池端电压的电压数据；

S02：利用离线参数辨识与提取方法对脉冲放电实验的实验数据进行参数辨识与提取，从而建立与SOC和环境温度T有关的R0、R1、C1、OCV的二维查找表，并由OCV二维查找表转化得到SOC二维查找表；

S03：测量电池初始端电压值即为初值OCV值，以初始OCV值和此刻环境温度值为输入，通过SOC二维查表确定SOC初值；

S04：UKF算法模块的状态变量初值由SOC初值确定，并通过UKF算法模块计算更新SOC值；

SO5：以此刻SOC值和此刻环境温度值为输入，通过OCV二维查表确定此刻的OCV值；

S06：依据此刻的OCV值、端电压值、电流值更新RLS算法模块的状态向量，并通过RLS算法模块获得最新在线模型参数值；

S07：用新的模型参数值更新UKF算法模块中的状态方程和测量方程，并通过UKF算法模块实时更新SOC值；

S08：不断循环步骤S05、步骤S06和步骤S07，以实现SOC的实时估算。

本发明在Matlab中建立仿真模型，SOC估算方法的仿真结果如图4所示，图5显示了SOC估算误差低于0.87％。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。