一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法技术

本发明专利技术提出了一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法，属于电动汽车能量管理技术领域；具体为：首先、针对某个电动汽车的电池，搭建电池生热模型进行简化和离散化，得到对应的状态空间方程；然后，搭建动力电池温度时变的等效电路模型，进行简化和离散化，得到对应的状态空间方程；接着，利用电池温度模型，对电池生热模型进行改写；改写后采用双扩展卡尔曼滤波对电池荷电状态SOC和电池温度T进行联合估计；最后，将各时刻得到的电池荷电状态值SOC与电池工作温度T输入电动汽车能量管理系统，设计基于规则的方法对电动汽车驱动系统与热管理系统的用电进行分配管理，本发明专利技术算法精度较高，实现更加有效的电动汽车能量进行管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法
本专利技术涉及一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法，属于电动汽车能量管理

技术介绍
全球电动汽车，尤其是纯电动汽车发展形势一片利好，但目前为止，公交车、出租车和租赁车才是世界上真正投入使用纯电动汽车的领军者，纯私人电动汽车市场还在崛起阶段。纯电动汽车之所以到目前还没有完全推广的原因是复杂的，但究其最主要的还是纯电动汽车的能量源问题。纯电动汽车能量源效率的不足，使纯电动汽车续驶里程和动力性能成为行业发展的技术短板，构成了纯电动汽车进入大众消费的巨大障碍。提高能量源效率的方法主要有两种：一是提高电池本体技术，二是提高能量系统控制技术。作为能量管理系统被控对象之一的锂离子电池，需要对电池本体进行精确的描述与仿真。尤其是电池的荷电状态与电池的工作温度。荷电状态不能够直接测量，需要进行估计。电池工作温度虽然可以近似使用温度传感器获得，但是过多的温度传感器成本较高且精度较低，而且电池的实际工作温度与温度传感器测量的温度之间存在一定的误差。所以要想合理地进行能量管理，就必须对电池的荷电状态与电池工作温度进行精确的估计。
技术实现思路
为了满足能量管理系统对电池本体进行精确的描述与仿真的要求，本专利技术提出了一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法，针对电池进行建模，设计联合估计器估计其荷电状态与温度，进而进行电动汽车能量的优化管理。具体步骤如下：步骤一、针对某个电动汽车的电池，搭建电池生热模型，并进行简化。电池生热模型采用集中质量热模型，能量平衡方程为：其中ρ是电池的密度；Cp是电池的比热容；T为电池温度；I为电池电流；Vbattery是电池的体积；Voc为电池开路电压；V为电池端电压；h为热交换系数；Abattery为电池表面积；T∞是室温；简化过程为：将短时间内的电流设为恒定值，并将简化为多项式，对模型进行线性化，得到：步骤二、对简化后的电池生热模型进行离散化，选择采样时间间隔Ts＝1s，得到离散化的状态空间方程；状态空间方程如下：Tk＝ATTk-1+BT+rk其中，Tk是k时刻电池的温度状态；AT是电池生热模型的状态转移矩阵；BT为电池生热模型的输入矩阵，rk是电池生热模型的过程噪声。步骤三、搭建动力电池温度时变的等效电路模型，得到状态空间方程；等效电路模型简称电池温度模型，具体为：电源两端依次串联极化电容和极化电阻组成的并联电路，电池的欧姆内阻Ri(T)，以及开路电压Voc。等效电路模型随温度时变的参数包括：可用容量、欧姆内阻、极化电容和极化电阻。状态空间方程表示为：y＝Voc(SOC)+Vs+i·Ri(T)x为电池温度模型的状态向量，x＝[SOCV*]T，SOC为电池的荷电状态，A为状态空间方程的传递矩阵，Rs(T)为随温度变化的电池的极化内阻，Cs(T)为随温度变化的电池的极化电容；B为状态空间方程的输入矩阵，η为电池充放电效率，Ct(T)为随温度变化的容量；u为电池温度模型的输入，取值为输入电流i；y为测得的电池端电压；Vs为极化电阻与极化电容组成的并联电路的端电压；Ri(T)为随温度变化的电池的欧姆内阻，i为电池充放电电流，在充电时为正，放电时为负。步骤四、对简化后的等效电路模型进行离散化，选择采样时间间隔Ts＝1s，得到离散化的状态空间方程。考虑过程噪声和测量噪声，得到离散化的电池等效电路模型的状态空间方程为：xk+1＝Ad(T)·xk+Bd(T)·uk+wkyk＝Voc,k(SOCk)+Vs,k+ikRi(T)+vk其中，xk是k时刻的电池状态；yk是k时刻的测量输出；uk是k时刻电池温度模型的输入，取值为ik；wk为k时刻的过程噪声；Voc,k为k时刻的电池开路电压；SOCk为k时刻的电池荷电状态；ik是k时刻的输入变量，即电池的充放电电流；Vs,k是k时刻等效电路模型中的极化电压；vk为k时刻的测量噪声；Ad和Bd为离散化后的状态转移矩阵和输入矩阵，表示为：步骤五、利用电池温度模型，对电池生热模型进行改写；改写公式如下：Tk＝AT(xk)Tk-1+BT(xk,yk)+rkAT(xk)是由电池生热模型中的状态转移矩阵AT表示的状态函数；BT(xk,yk)是由电池生热模型中的矩阵BT表示的状态和输出的函数；步骤六、利用改写的电池生热模型以及电池温度模型，采用双扩展卡尔曼滤波对电池荷电状态SOC和电池温度T进行联合估计。具体步骤如下：步骤601、针对t0时刻，设置迭代次数k＝0时的扩展卡尔曼滤波器的初始值，分别为：温度估计值初始值T0为随机设定的温度初值。温度估计误差协方差矩阵初始值状态估计值初始值x0为随机设定的状态初值。状态估计误差协方差矩阵初始值步骤602、对于k≥1,利用k-1时刻的温度估计值和温度估计误差协方差矩阵分别计算k时刻的温度估计值和温度估计误差协方差矩阵计算公式为：为k-1时刻电池生热模型过程噪声的协方差矩阵。步骤603、对于k≥1,利用k-1时刻的状态估计值和状态估计误差协方差矩阵分别计算k时刻的状态估计值和状态估计误差协方差矩阵计算公式如下：Ad为电池等效电路模型中的状态转移矩阵；Bd为电池等效电路模型中的输入矩阵；为k-1时刻的电池温度模型过程噪声的协方差矩阵。步骤604、利用k时刻的状态估计值温度估计值和电池端电压测量值yk更新k时刻的状态估计值，得到新的状态估计值和新的估计误差协方差矩阵具体为：首先，利用k时刻的状态估计误差协方差矩阵和电池温度模型测量噪声的协方差矩阵计算k时刻状态估计的卡尔曼增益矩阵其中，然后，利用k时刻的卡尔曼增益矩阵和电池端电压测量值yk更新k时刻的状态估计值，得到新的状态估计值最后、利用k时刻的新的状态估计值计算新的估计误差协方差矩阵I为单位矩阵。步骤605、利用k时刻的新的状态估计值提取k时刻的电池荷电状态SOC；k时刻的电池荷电状态SOCk为：步骤606、利用k时刻的温度估计值新的状态估计值和电池端电压测量值yk更新k时刻的温度估计值，得到新的温度估计值和估计误差协方差矩阵首先，利用k时刻的温度估计误差协方差矩阵和测量噪声的协方差矩阵计算k时刻的温度估计的卡尔曼增益矩阵其中，然后，利用k时刻的温度测量值Tyk，卡尔曼增益矩阵新的状态估计值和电池端电压测量值yk更新k时刻的温度估计值，得到新的温度估计值最后，利用k时刻的新的温度估计值计算新的估计误差协方差矩阵步骤607、利用新的温度估计值提取k时刻的电池温度；...

【技术保护点】
1.一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法，其特征在于，具体步骤如下：/n步骤一、针对某个电动汽车的电池，搭建电池生热模型，并进行简化；/n电池生热模型采用集中质量热模型，能量平衡方程为：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤一、针对某个电动汽车的电池，搭建电池生热模型，并进行简化；
电池生热模型采用集中质量热模型，能量平衡方程为：



其中ρ是电池的密度；Cp是电池的比热容；T为电池温度；I为电池电流；Vbattery是电池的体积；Voc为电池开路电压；V为电池端电压；h为热交换系数；Abattery为电池表面积；T∞是室温；
简化过程为：将短时间内的电流设为恒定值，并将简化为多项式，对模型进行线性化，得到：



步骤二、对简化后的电池生热模型进行离散化，选择采样时间间隔Ts＝1s，得到离散化的状态空间方程；
状态空间方程如下：
Tk＝ATTk-1+BT+rk






其中，Tk是k时刻电池的温度状态；AT是电池生热模型的状态转移矩阵；BT为电池生热模型的输入矩阵，rk是电池生热模型的过程噪声；
步骤三、搭建动力电池温度时变的等效电路模型，得到状态空间方程；
状态空间方程表示为：



y＝Voc(SOC)+Vs+i·Ri(T)
x为电池温度模型的状态向量，x＝[SOCV*]T，SOC为电池的荷电状态，A为状态空间方程的传递矩阵，Rs(T)为随温度变化的电池的极化内阻，Cs(T)为随温度变化的电池的极化电容；B为状态空间方程的输入矩阵，η为电池充放电效率，Ct(T)为随温度变化的容量；u为电池温度模型的输入，取值为输入电流i；y为测得的电池端电压；Vs为极化电阻与极化电容组成的并联电路的端电压；Ri(T)为随温度变化的电池的欧姆内阻，i为电池充放电电流，在充电时为正，放电时为负；Voc为开路电压；
步骤四、对简化后的等效电路模型进行离散化，选择采样时间间隔Ts＝1s，得到离散化的状态空间方程；
考虑过程噪声和测量噪声，得到离散化的电池等效电路模型的状态空间方程为：
xk+1＝Ad(T)·xk+Bd(T)·uk+wk
yk＝Voc,k(SOCk)+Vs,k+ikRi(T)+vk
其中，xk是k时刻的电池状态；yk是k时刻的测量输出；uk是k时刻电池温度模型的输入，取值为ik；wk为k时刻的过程噪声；Voc,k为k时刻的电池开路电压；SOCk为k时刻的电池荷电状态；ik是k时刻的输入变量，即电池的充放电电流；Vs,k是k时刻等效电路模型中的极化电压；vk为k时刻的测量噪声；Ad和Bd为离散化后的状态转移矩阵和输入矩阵，表示为：



步骤五、利用电池温度模型，对电池生热模型进行改写；
改写公式如下：
Tk＝AT(xk)Tk-1+BT(xk,yk)+rk
AT(xk)是由电池生热模型中的状态转移矩阵AT表示的状态函数；BT(xk,yk)是由电池生热模型中的矩阵BT表示的状态和输出的函数；
步骤六、利用改写的电池生热模型以及电池温度模型，采用双扩展卡尔曼滤波对电池荷电状态SOC和电池温度T进行联合估计；
步骤七、将各时刻得到的电池荷电状态值SOC与电池工作温度T输入电动汽车能量管理系统，设计基于规则的方法对电动汽车驱动系统与热管理系统的用电进行分配管理。


2.如权利要求1所述的一种基于电池荷电状态与温度联合估计的整车能量管理方法，其特征在于，所述步骤三中等效电路模型简称电池温度模型，具体为：电源两端依次串联极化电容和极化电阻组成的并联电路，电池的欧姆内阻Ri(T)，以及开路电压Voc；
等效电路模型随温度时变的参数包括：可用容量、欧姆内阻、极化电容和极化电阻。

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向阳，李光远，张辉，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11