锂离子电池SOC估计方法及其硬件实现

摘要

本发明一种锂离子电池SOC估计方法：步骤一：SOC实时更新；步骤二：引入动态变量；步骤三：电池电路模型中的参数辨识；步骤四：根据辨识出的模型参数，用无迹卡尔曼滤波算法实现锂离子电池SOC估算；步骤五：将基于无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算算法在硬件上实现。本发明优点：①改进的二阶RC等效电路较其他电路模型考虑了锂离子电池的倍率容量效应和恢复效应。与传统二阶等效电路相比，更好地模拟电池的动静态特性。②无迹卡尔曼滤波算法相较与其他的算法，对初始值依赖度低，预测更加准确，而且能很好的解决非线性问题。③利用Xilinx FPGA开发灵活方便的特点,将估算锂离子电池SOC算法在硬件平台上实现，使该算法不仅只是理论，还可应用于便携式设备。

主权项

一种锂离子电池SOC估计方法，特征在于：该方法具体包括如下步骤：步骤一：SOC实时更新通过拟合公式f(x)＝ae^‑bx+c₁x³+c₂x²+c₃x+c₄和OCV与SOC的函数关系图来进行数据拟合，求得SOC与OCV的函数关系；步骤二：引入动态变量为了更好地描述电池倍率容量效应和恢复效应，引入C_dynamic，用于表示因倍率容量效应造成的额外容量损失；通过推导可以得到C_dynamic分别在放电期间和静置期间关于时间t的表达式；然后通过对电池进行多次恒流放电实验，确定表达式中的参数β；β确定后，可根据C_dynamic放电和静置表达式画出动态电量的放电和静置曲线；对曲线通过相应的拟合公式进行数据拟合，可求得化简后的动态电量表达式；最后根据恒流情况下的拟合结果求得变电流下的电池动态电量表达式；步骤三：电池电路模型中的参数辨识根据二阶RC等效电路模型，其右半部分电路中电流电压关系为V_bat＝V_oc(SOC)‑i(t)R₀‑V_s‑V_l  (1)电池在放电期间，极化电容C_S和C_L处于充电状态，RC并联电路的电压呈指数上升，电池从放电状态进入静置后，电容C_S和C_L分别向各自并联的电阻放电，电压呈指数下降；式中τ_s＝R_SC_S，τ_s＝R_LC_L，为两个RC并联电路的时间常数；模型中的电阻和电容都不是常数，它们都与电池的SOC有关，需要在不同的SOC时通过试验,取得的电压响应曲线，然后利用最小二乘法进行曲线拟合，求出电路中各元件的具体值；采用数据拟合的方法，根据实验求 得的数据，可得到如下的拟合结果(电阻单位为mΩ，电容单位为F)：R₀(SOC)＝154.7e^‑33.8SOC+29.1  (4)R_s(SOC)＝6037000e^‑74.99SOC+809.1  (5)R_L(SOC)＝388900e^‑35.02SOC+771.9  (6)C_S(SOC)＝‑135200e^93.83SOC+36.29  (7)C_L(SOC)＝‑2214e^‑13.24SOC+693.6  (8)步骤四：根据辨识出的模型参数，用无迹卡尔曼滤波算法实现锂离子电池SOC估算；步骤五：将基于无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算算法在硬件上实现。