本發(fā)明屬于電池荷電估計(jì)方法，涉及一種磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法。

背景技術(shù)：

1、近年來，儲能系統(tǒng)快速發(fā)展，磷酸鐵鋰電池作為核心能量存儲單元，其狀態(tài)估計(jì)精度直接影響到電池管理系統(tǒng)（bms）的安全性、壽命及能效管理。其中，荷電狀態(tài)（soc）的準(zhǔn)確估計(jì)是電池管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，然而，磷酸鐵鋰電池因其獨(dú)特的電壓平臺特性，為soc的估計(jì)帶來了挑戰(zhàn)，磷酸鐵鋰電池在20%到90%的soc范圍內(nèi)，其放電電壓曲線處于平臺區(qū)，電壓變化幅度不超過50mv，這一特性導(dǎo)致平臺區(qū)內(nèi)電壓對soc變化的變化率趨近于零，觀測方程信息量近乎失效，傳統(tǒng)基于電壓反饋的估計(jì)算法（如擴(kuò)展卡爾曼濾波）難以通過電壓測量值修正soc誤差，并且模型失配風(fēng)險(xiǎn)加劇，電池老化、溫度波動(dòng)及工況變化會顯著改變平臺區(qū)電壓特性，而傳統(tǒng)等效電路模型（ecm）參數(shù)固定，難以動(dòng)態(tài)適應(yīng)此類非線性變化，再加上平臺期ekf的卡爾曼增益急劇下降，soc估計(jì)幾乎完全依賴安時(shí)積分法，電流傳感器的微小誤差在長時(shí)間積分后可能導(dǎo)致較大的soc估計(jì)偏差。

2、固定噪聲協(xié)方差參數(shù)通?；诮?jīng)驗(yàn)設(shè)定，無法適應(yīng)磷酸鐵鋰電池平臺期估計(jì)，導(dǎo)致濾波過度依賴誤差累積的安時(shí)積分，觀測值無法有效參與修正，并且ekf通過一階泰勒展開近似非線性系統(tǒng)，但平臺區(qū)ocv-soc曲線的極低靈敏度使得線性化誤差被放大，協(xié)方差傳播失真，進(jìn)一步降低估計(jì)魯棒性。再加上過程噪聲協(xié)方差矩陣（q）及觀測噪聲協(xié)方差矩陣（r）的空間維度高，人工試錯(cuò)法耗時(shí)且難以找到全局最優(yōu)解，同時(shí)梯度類算法（如lm算法）的依賴目標(biāo)函數(shù)的可導(dǎo)性，而soc估計(jì)誤差與q、r的關(guān)系高度非線性且存在多個(gè)局部最優(yōu)解，易陷入次優(yōu)參數(shù)組合，啟發(fā)式算法（如粒子群優(yōu)化pso）易早熟收斂，尤其在電池老化導(dǎo)致目標(biāo)函數(shù)曲面動(dòng)態(tài)變化時(shí)，離線標(biāo)定參數(shù)泛化能力差，協(xié)方差匹配法依賴殘差統(tǒng)計(jì)，但在平臺期低靈敏度下，電壓測量噪聲會被誤判為soc變化，引發(fā)參數(shù)過度調(diào)整甚至濾波發(fā)散。

3、傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波（ekf）方法在估計(jì)磷酸鐵鋰電池soc時(shí)，由于其開路電壓（ocv）荷電狀態(tài)曲線存在較長平臺期，且平臺區(qū)近似線性、斜率極小，動(dòng)態(tài)觀測信息嚴(yán)重不足，導(dǎo)致soc估計(jì)精度較低，現(xiàn)有方法在磷酸鐵鋰平臺區(qū)的最大soc誤差普遍超過5%，嚴(yán)重制約高精度電池管理（如均衡控制、壽命預(yù)測）的實(shí)現(xiàn)，且均未有效解決平臺期觀測信息匱乏與動(dòng)態(tài)參數(shù)全局優(yōu)化之間的矛盾，導(dǎo)致soc估計(jì)精度與魯棒性難以兼顧，因此，亟需一種具備全局優(yōu)化能力及工程可行性的soc估計(jì)方法，以突破平臺期精度瓶頸。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的soc估計(jì)完全依賴安時(shí)積分模型、無法準(zhǔn)確估計(jì)soc的問題。

2、本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法，包括以下步驟：

3、步驟1：建立磷酸鐵鋰電池的一階rc等效電路模型，對一階rc等效電路模型進(jìn)行拉式變換得到復(fù)頻域方程，將復(fù)頻域方程雙線性變化到 z平面，得到系統(tǒng)函數(shù)表達(dá)式，對系統(tǒng)函數(shù)表達(dá)式拉式反變換到離散時(shí)域；

4、步驟2：利用affrls算法對磷酸鐵鋰電池的參數(shù)進(jìn)行辨識，得到模型參數(shù)值；

5、步驟3：構(gòu)建一階rc等效電路模型的空間狀態(tài)方程組，利用ekf算法估計(jì)磷酸鐵鋰電池的荷電狀態(tài)并定義soc估計(jì)誤差函數(shù)；

6、步驟4：使用模擬退火算法對ekf的過程噪聲協(xié)方差矩陣q和測量噪聲協(xié)方差矩陣r進(jìn)行優(yōu)化，得到最終的估計(jì)soc。

7、本發(fā)明的特點(diǎn)還在于：

8、步驟1具體按照如下步驟實(shí)施：

9、步驟1.1：根據(jù)基爾霍爾定律建立磷酸鐵鋰電池的thevenin等效電路模型：

10、（1）

11、（2）

12、其中，為端電壓，單位v； ocv為開路電壓，單位v；為極化電壓，單位v； i為電流，單位a；為歐姆內(nèi)阻，單位ω；為極化電阻，單位ω；為極化電容，單位f；d為微分； t為時(shí)間，單位s；

13、步驟1.2，對公式（1）和公式（2）進(jìn)行拉式變換，得到?thevenin等效電路模型的復(fù)頻域方程：

14、（3）

15、其中，為復(fù)頻率的端電壓； ocv（ s）為復(fù)頻率的開路電壓；為復(fù)頻率的極化電壓； i（ s）為復(fù)頻率的電流；為復(fù)頻率的歐姆內(nèi)阻； s為復(fù)頻率；

16、將復(fù)頻域方程雙線性變化到 z平面：

17、（4）

18、 z為 z平面，δ t為離散時(shí)域步長；

19、得到系統(tǒng)函數(shù)表達(dá)式：

20、（5）

21、其中， g( z)為系統(tǒng)函數(shù)表達(dá)式，、 b、 c無意義；

22、;

23、步驟1.3，對系統(tǒng)函數(shù)表達(dá)式拉式反變換到離散時(shí)域：

24、（6）

25、其中， k表示離散時(shí)域第 k個(gè)時(shí)刻，表示離散時(shí)域第 k個(gè)時(shí)刻的端電壓，表示離散時(shí)域第 k個(gè)時(shí)刻的開路電壓，、、分別表示離散時(shí)域第 k個(gè)時(shí)刻的、 b、 c，表示離散時(shí)域第 k-1個(gè)時(shí)刻的電流。

26、步驟2中磷酸鐵鋰的電池參數(shù)為歐姆內(nèi)阻 r0、極化電阻 rp和極化電容 cp。

27、步驟2具體按照如下步驟實(shí)施：

28、步驟2.1，獲取磷酸鐵鋰電池的電芯容量及ocv-soc對應(yīng)關(guān)系，通過六階多項(xiàng)式擬合得到ocv-soc關(guān)系曲線：

29、（7）

30、其中，為多項(xiàng)式系數(shù)；

31、步驟2.2，建立量測矩陣和參數(shù)矩陣，量測矩陣為：

32、（8）

33、參數(shù)矩陣為：

34、（9）

35、其中，表示離散時(shí)域第 k-1個(gè)時(shí)刻的開路電壓，表示離散時(shí)域第 k個(gè)時(shí)刻的電流；

36、得到：

37、（10）

38、其中，為干擾值；

39、利用affrls算法辨識模型參數(shù)：

40、（11）

41、（12）

42、（13）

43、其中，為卡爾曼增益，為誤差矩陣， λ為遺忘因子， i為單位矩陣。

44、步驟3具體按照如下步驟實(shí)施：

45、步驟3.1，構(gòu)建一階rc等效電路模型的空間狀態(tài)方程組：

46、（14）

47、（15）

48、（16）

49、（17）

50、（18）

51、（19）

52、（20）

53、其中， k-1表示第 k-1個(gè)時(shí)刻， k+1表示第 k+1個(gè)時(shí)刻， xk為第 k個(gè)時(shí)刻的待估計(jì)狀態(tài)矢量，為第 k個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)矩陣，為第 k個(gè)時(shí)刻的輸入矩陣， uk為第 k個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)輸入值， yk為第 k個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)輸出值，為第 k個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)輸出矩陣，為第 k個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)前饋矩陣， wk為第 k個(gè)時(shí)刻的過程噪聲協(xié)方差矩陣q的零均值過程噪聲， vk為第 k個(gè)時(shí)刻的測量噪聲協(xié)方差矩陣r的零均值量測噪聲， e為自然常數(shù)， τk為時(shí)間常數(shù)，表示 soc的微分， cn表示電池容量； η表示庫侖效率，取值為1；

54、步驟3.2，在q和r下使用ekf估計(jì)電芯的soc：

55、（21）

56、（22）

57、（23）

58、（24）

59、其中，為卡爾曼增益，為估計(jì)誤差協(xié)方差，為估計(jì)誤差；

60、步驟3.3，獲取磷酸鐵鋰電池的估計(jì)soc和實(shí)際soc，定義soc估計(jì)的誤差函數(shù)：

61、（25）

62、其中，mse為均方誤差，為soc實(shí)際值，為soc估計(jì)值， n為時(shí)間窗口。

63、估計(jì)soc通過辨識的模型參數(shù)及電流值 i、端電壓計(jì)算出ocv，再通過soc-?ocv曲線查表獲得。

64、實(shí)際soc為磷酸鐵鋰電池從滿電一直放到截止電壓過程中功率分析儀記錄的累積電量與總電量的比值。

65、步驟4具體按照如下步驟實(shí)施：

66、步驟4.1，計(jì)算模擬退火算法接收新的過程噪聲協(xié)方差矩陣和新的測量噪聲協(xié)方差矩陣的概率：

67、（26）

68、其中，為接收概率，exp為自然指數(shù)函數(shù)，為窗口內(nèi)估計(jì)誤差，為循環(huán)內(nèi)誤差最小值，為當(dāng)前溫度，單位℃；

69、步驟4.2，在鄰域內(nèi)生成新的過程噪聲協(xié)方差矩陣和新的測量噪聲協(xié)方差矩陣：

70、（27）

71、其中，系數(shù) β取0.1，得到溫度隨時(shí)間線性下降函數(shù)：

72、（28）

73、其中，α為溫度衰減系數(shù)，取值0.95；

74、將與代入ekf中，得到新的狀態(tài)矢量，即為最終的soc估計(jì)值。

75、步驟4中使用模擬退火算法對ekf的過程噪聲協(xié)方差矩陣q和測量噪聲協(xié)方差矩陣r進(jìn)行優(yōu)化前根據(jù)磷酸鐵鋰電池的工作特性設(shè)置模擬退火算法的初始溫度和降溫速率。

76、本發(fā)明的有益效果是：

77、本發(fā)明通過模擬退火算法對ekf的過程噪聲協(xié)方差矩陣q和測量噪聲協(xié)方差矩陣r進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，顯著提升了磷酸鐵鋰電池的soc估計(jì)精度與穩(wěn)定性；基于磷酸鐵鋰電池的ocv-soc特性曲線與極化動(dòng)態(tài)特性，設(shè)計(jì)自適應(yīng)退火策略，通過高溫階段的全局搜索與低溫階段的局部微調(diào)實(shí)現(xiàn)參數(shù)空間的快速收斂，在ocv平臺區(qū)增大q的擾動(dòng)幅度以強(qiáng)化模型預(yù)測，在高斜率區(qū)增大r的擾動(dòng)幅度以增強(qiáng)測量更新，從而解決傳統(tǒng)ekf因電壓變化緩慢導(dǎo)致的更新失效問題，確保了在電池電壓變化緩慢的情況下，仍能準(zhǔn)確跟蹤soc的真實(shí)值，對于電池管理系統(tǒng)的性能提升和電池壽命的延長具有重要意義。