(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201510641657.0(22)申请日 2015.09.30
G01R 31/36(2006.01)
(71)申请人上海凌翼动力科技有限公司
地址200240 上海市闵行区鹤庆路398号41
幢2层2027室申请人上海交通大学(72)发明人杨林 赵小巍 羌嘉曦
(74)专利代理机构上海汉声知识产权代理有限
公司 31236
代理人
郭国中(54)发明名称
一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法及其应用(57)摘要 本发明公开了一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法及其应用，该方法包括如下步骤：电池参数及电池动态效应的递推在线辨识；基于电压限制的下一时刻的电池SOP 计算；基于电压限制的下一时刻以后时刻的电池SOP 计算；基于电流限制的下一时刻的电池SOP 计算；基于电流限制的下一时 刻以后时刻的电池SOP 计算；基于电压限制和电流限制综合的下一时刻的电池SOP、下一时刻以后时刻的电池SOP 的在线估计。本发明考虑了电池电压和电流工作窗口对峰值功率的影响，能同时实现高精度的SOP 的单步预测和多步预测，能有效防止电池在实时运行过程中被滥用、帮助其它相关系统实现最优化的能量管理。
(51)Int.Cl.
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
权利要求书3页 说明书7页 附图1页
CN 105277895 A 2016.01.27
C N 105277895
A
1.一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、执行基于电池等效电路模型中的电池参数及对电池等效电路模型中未涵盖电池效应进行综合模拟的电池参数的递推在线辨识；
步骤2、执行基于电压限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻的电池SOP 计算；步骤3、执行基于电压限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻以后时刻的电池SOP 计算；
步骤4、执行基于电流限制和在辨识计出的电池参数的下一时刻的电池SOP 计算；步骤5、执行基于电流限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻以后时刻的电池SOP 计算；
步骤6、综合步骤2—5计算出的下一时刻的电池SOP 以及以后时刻的电池SOP，实现对基于电压限制和电流限制综合的电池SOP 的在线估计。
2.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤1中的电池等效电路模型为Thevenin 模型，所述电池等效电路模型中的电池参数包括电池的开路电压V oc 、电池的直流内阻R in 、用于模拟电池的电荷转移现象的RC 回路中的电阻R p 和电容C p ，在时刻k 所述电池等效电路模型中未涵盖电池效应进行综合模拟的电池参数为白噪声的滑动平均值所构建的在电池等效电路模型的输出端添加的有噪声w k 。
3.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤1中的递推在线辨识的方法为基于递推扩展最小二乘法的在线辨识方法，具体包括如下步骤：
步骤101、按公式ΓT k ＝[1 I k (I k -I k-1)/Δt (V t，k -V t，k-1)/Δt n k-1 … n k-nc ]计算时刻k 输入向量的递推值Γ，其中，ΓT 1＝ΓT 2＝…＝ΓT nc ＝Γ0，Γ0为给定的初始值，I、V t 为通过传感器采样的电池的电流(充电时为负，放电时为正)、端电压，下标k 代表第k 时刻、k-1代表第k-1时刻，Δt 为第k 时刻和第k-1时刻间的时间，n k-1、…、n k-nc 分别为前一时刻k-1、前nc 时刻k-nc 的随机误差；
步骤102、按公式P k ＝[P k-1-P k-1Γk ΓT k P k-1/(λ+ΓT k P k-1Γk )]/λ更新第k 时刻的增益因子P k ，其中，下标k、k-1分别代表第k 时刻和k-1时刻，λ为遗忘因子(通常取值区间为0.95～1)；
步骤103、按公式0k ＝0k-1+P k Γk [V t，k -ΓT
k 0k-1]计算第k 时刻的待辨识参数向量0k ；步骤104、在k+1时刻电池的电流I 和端电压V t 采样值更新后，按公式n k+1-i ＝V t，
k+1-i -ΓT
k+1-i 0k+1-i (i ＝1，
2，3，…，nc)更新当前时刻以前的nc 个时刻的随机误差，将k 用k+1代替，返回步骤101，实现递推。
步骤105、利用在步骤101～104递推计算中获得待辨识参数向量0k 中的元素01，k 、
02，k 、
03，k 、04，k ，分别按公式V oc ＝01，k 、R in ＝03，k /04，k 、R p ＝-02，k -03，k /04，k 、C p ＝04，k 2
/(02，k 04，k +03，k )计算出电池等效电路模型中的电池开路电压V oc 、
直流内阻R in 、RC 电路中的R p 和C p 。4.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤2具体包括如下步骤：
步骤201、按公式V p，k ＝V oc -V t，k -I k R in +w k 计算当前时刻k 的电池极化电压V p，k ，其中，V oc 、R in 和w k 分别为在所述步骤1中在线辨识的电池开路电压、直流内阻、有噪声，V t，k 和I k 为由传感器测量得到的电池端电压和通过电池的电流；
步骤202、按公式V p，k+1＝e -Δt/Rp/Cp V p，k +(1-e -Δt/Rp/Cp )R p I k 估计下一时刻k+1的电池极化电压V p，k+1，其中，R p 、C p 分别为所述步骤1中在线识别的用于模拟电池的电荷转移现象的RC 回路中的电阻、电容，Δt 为下一时刻k+1与当前时刻k 之间的时间；
步骤203、按w k+1＝ΓT k 0k 估计下一时刻的有噪声w k+1，其中，ΓT k 、0k 分别为所述步骤1中计算出的时刻k 输入向量的递推值、待辨识参数向量；
步骤204、分别按公式I chrg，max k+1＝(V oc -V p，k+1-V max +w k+1)/R in 、I dischrg，max k+1＝(V oc -V p，
k+1-V min +w k+1)/R in 计算下一时刻k+1不超过电池允许最高电压V max 的最大充电电流I
chrg，max
k+1、不超过电池允许最低电压V min 的最大放电电流I dischrg，max
k+1；
步骤205、按下式计算出基于电压限制的下一时刻k+1的电池SOP ：
SOP V，short charge，k+1＝V max I chrg，max
k+1；
SOP V，short discharge，k+1＝V min I dischrg，max
k+1。
5.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤3具体包括如下步骤：
步骤301、按公式V p，k+1＝e -Δt/Rp/Cp V p，k +(1-e -Δt/Rp/Cp )R p I k 估计下一时刻k+1的电池极化电压V p，k+1，其中，R p 、C p 分别为所述步骤1中在线识别的用于模拟电池的电荷转移现象的R
C 回路中的电阻、电容，Δt 为下一时刻k+1与当前时刻k 之间的时间；
步骤302、分别按公式I chrg，max k+1＝(V oc -V p，k+1-V max )/R in 、I dischrg，max k+1＝(V oc -V p，k+1-V min )/
Rin 计算下一时刻k+1不超过电池允许最高电压V max 的最大充电电流I chrg，max
k+1、
不超过电池允许最低电压V min 的最大放电电流I dischrg，max
k+1；
步骤303、令k ＝k+1，重复步骤301和步骤302，则可在没有其他输入的情况下计算出当前时刻以后n 个时刻的不超过电池允许最高电压V max 的最大充电电流I chrg，max k+i 、不超过
电池允许最低电压V min 的最大放电电流I dischrg，max
k+i ，其中，i ＝1～n ；进而按下式计算出基于电压限制的下一时刻以后时刻的电池SOP ：
SOP V，long charge，k+j ＝V max I chrg，max
k+j ；
SOP V，long discharge，k+j ＝V min I dischrg，max
k+j ；其中，下标中的k 代表当前时刻、k+j 代表当前时刻以后的j(j ＝1，2，…，n)。6.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤4具体包括如下步骤：
步骤401、按公式V p，k ＝V oc -V t，k -I k R in +w k 计算当前时刻k 的电池极化电压V p，k ，其中，V oc 、R in 和w k 分别为在所述步骤1中在线辨识的电池开路电压、直流内阻、有噪声，V t，k 和I k 为由传感器测量得到的电池端电压和通过电池的电流；
步骤402、按公式V p，k+1＝e -Δt/Rp/Cp V p，k +(1-e -Δt/Rp/Cp )R p I k 估计下一时刻k+1的电池极化电压V p，k+1，其中，R p 、C p 分别为所述步骤1中在线识别的用于模拟电池的电荷转移现象的RC 回路中的电阻、电容，Δt 为下一时刻k+1与当前时刻k 之间的时间；
步骤403、按w k+1＝ΓT k 0k 估计下一时刻的有噪声w k+1，其中，ΓT k 、0k 分别为所述步骤1中计算出的时刻k 输入向量的递推值、待辨识参数向量；
步骤404、分别按公式V chrg，max k+1＝V oc -V p，k+1-I min R in +w k+1、V dischrg，min k+1＝V oc -V p，
k+1
-I max R in +w k+1计算下一时刻k+1不超过电池允许最大充电电流I min 的最高电压V chrg，max k+1、
不超过电池允许最大放电电流I max 的最低电压V dischrg，min
k+1；
步骤405、按下式计算出基于电流限制的下一时刻k+1的电池SOP ：
SOP I，short charge，k+1＝I min V chrg，max
k+1；
SOP I，short discharge，k+1＝I max V dischrg，min
k+1。
7.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤5具体包括如下步骤：
步骤501、按公式V p，k+1＝e -Δt/Rp/Cp V p，k +(1-e -Δt/Rp/Cp )R p I k 估计下一时刻k+1的电池极化电压V p，k+1，其中，R p 、C p 分别为所述步骤1中在线识别的用于模拟电池的电荷转移现象的RC 回路中的电阻、电容，Δt 为下一时刻k+1与当前时刻k 之间的时间；
步骤502、分别按公式V chrg，max k+1＝V oc -V p，k+1-I min R in 、V dischrg，min
k+1＝V oc -V p，k+1-I max R in 计算下一时刻k+1不超过电池允许最大充电电流I min 的最高电压V chrg，max k+1、不超过电池允许最
大放电电流I max 的最低电压v dischrg，min
k+1；
步骤503、令k ＝k+1，重复所述步骤501和步骤502，则可在没有其他输入的情况下计算出当前时刻以后n 个时刻的不超过电池允许最大充电电流I min 的最高电压V chrg，max k+i 、不
超过电池允许最大放电电流I max 的最低电压V dischrg，min
k+i ，其中，i ＝1～n ；进而按下式计算出基于电流限制的下一时刻以后时刻的电池SOP ：
SOP I，long charge，k+j ＝I min V chrg，max
k+j ；
SOP I，long discharge，k+j ＝I max V dischrg，min
k+j ；其中，下标中的k 代表当前时刻、k+j 代表当前时刻以后的j(j ＝1，2，…，n)。8.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，所述步骤6具体包括如下步骤：
步骤601、按如下公式计算下一时刻的电池SOP ：
Sop short charge.k+1＝max[SOP V，short charge，k+1，SOP I，short
charge，k+1]；
SOP short discharge.k+1＝max[SOP V，short discharge，k+1，SOP I，short
discharge，k+1]；其中，下标中的k 代表当前时刻、k+1代表下一时刻，SOP short charge.k+1、SOP short dischrge.k+1分别为充电过程和放电过程中下一时刻的电池SOP ；
步骤602、按如下公式下一时刻以后时刻的电池SOP
SOP long charge.k+j ＝max[SOP V，long charge，k+j ，SOP I，long
charge，k+j ]；
sop long discharge.k+j ＝max[SOP V，long discharge，k+j ，SOP I，long
discharge，k+j ]；其中，下标中的k 代表当前时刻、k+j 代表当前时刻以后的j(j ＝1，2，…，n)时刻，sop long charge.k+j 、SOP long discharge.k+j 分别为充电过程和放电过程中下一时刻以后时刻的电池SOP。
9.如权利要求1所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法，其特征在于，串联电池组放电过程中的电池SOP 为串联电池组中的单体电压最低的电池SOP，串联电池组充电过程中的电池SOP 为串联电池组中的单体电压最高的电池SOP。
10.如权利要求1-9任一项所述的一种串联电池组功率状态SOP 的在线估计方法的应用，其特征在于，通过计算出的电池SOP 用于防止电池加速老化甚至自燃爆炸的电池温度限制。
一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法及其应用
技术领域
[0001] 本发明涉及的是电池管理系统技术领域，具体地说，是一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法及其应用。
背景技术
[0002] SOP为描述电池最大充放电能力的参数，用于确定对电池的最大输入和负载的最大输出功率，避免对电池滥用，以及确定如电动汽车的加速爬坡性能和再生制动能力等。[0003] 电池SOP预测是电池管理系统研究中一个新领域。国内外关于电池SOP估计的方法主要已有：美国下一代汽车联盟(PNGV)提出了用脉冲放电(Hybrid Pulse Power Characteristics，HPPC)法来估算电池的最大充放电能力；基于电池的动态电化学模型来精确预测下一采样点电池的SOP的方法；采用了扩展卡尔曼滤波来估计电池的SOP的方法等。现有方法，大多只考虑了电池电压阈值对电池SOP的限制，而忽略了电流阈值对电池峰值功率的限制；同时，对电池的单步SOP和多步SOP采用了相同的方法进行预测，没有能够合理利用电池电压、电流的实时采样值，从而限制了电池单步SOP的预测精度。
发明内容
[0004] 针对现有技术的缺陷，本发明提供了提供一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法及其应用。
[0005] 本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种串联电池组功率状态SOP的在线估计方法，包括如下步骤：
[0006] 步骤1、执行基于电池等效电路模型中的电池参数及对电池等效电路模型中未涵盖电池效应进行综合模拟的电池参数的递推在线辨识；
[0007] 步骤2、执行基于电压限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻的电池SOP计算；[0008] 步骤3、执行基于电压限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻以后时刻的电池SOP计算；
[0009] 步骤4、执行基于电流限制和在辨识计出的电池参数的下一时刻的电池SOP计算；[0010] 步骤5、执行基于电流限制和在线辨识出的电池参数的下一时刻以后时刻的电池SOP计算；
[0011] 步骤6、综合步骤2-5计算出的下一时刻的电池SOP以及以后时刻的电池SOP，实现对基于电压限制和电流限制综合的电池SOP的在线估计。
[0012] 所述步骤1中的电池等效电路模型为Thevenin模型，所述电池等效电路模型中的
电池参数包括电池的开路电压V
oc 、电池的直流内阻R
in
、用于模拟电池的电荷转移现象的RC
回路中的电阻R
p 和电容C
p
，在时刻k所述电池等效电路模型中未涵盖电池效应进行综合模
拟的电池参数为白噪声的滑动平均值所构建的在电池等效电路模型的输出端添加的有噪声w
k
。
[0013] 所述步骤1中的递推在线辨识的方法为基于递推扩展最小二乘法的在线辨识方
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