【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及鋰離子電池荷電狀態估計，特別是一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法及系統。
技術介紹
1、鋰離子電池作為電動汽車的核心儲能設備，其荷電狀態(soc)的精確估計對于延長電池壽命、優化能源管理、提升車輛性能和行駛安全性等方面至關重要。然而，由于soc無法直接測量，并且易受自放電倍率、老化程度、溫度等因素影響，因此難以準確估計。現有的soc估算方法包括安培小時計數法、開路電壓法、數據驅動的估計方法以及基于濾波器、觀測器的方法。然而，這些方法往往忽略了動力電池實際工作環境中模型參數變化的時間尺度影響，導致soc估計精度不足。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術的目的在于提供一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法及系統，具有高精度、低誤差和良好的適應性，適用于電動汽車及其他需要精確電池管理的應用場景。
2、為實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，包括以下步驟：
3、基于鋰離子電池模型，分別采用大時間尺度擴展卡爾曼濾波算法和小時間尺度的模糊邏輯控制器自適應擴展卡爾曼濾波算法，對電池模型參數辨識和soc進行在線估計；
4、在大時間尺度下，通過擴展卡爾曼濾波算法對電池模型中主要參數進行辨識，以應對電池模型的長期變化；
5、在小時間尺度下，通過模糊邏輯控制器自適應擴展卡爾曼濾波算法對電池soc進行估計，以捕捉短期動態變化。
6、在一較佳的實施例中，所述電池模型為二階戴維南等效電路模型，所述
7、根據基爾霍夫電壓和電流定律，模型方程表示如下：
8、
9、其中u1和u2分別表示r1c1和r2c2電路上的壓降；uoc表示開路電壓。
10、在一較佳的實施例中，等效電路模型使用擴展卡爾曼濾波算法和模糊邏輯控制器自適應擴展卡爾曼濾波分別對電路進行參數辨識和soc估計，soc的定義為：
11、
12、其中，表示soc的初始值，η表示電池的充放電效率；cn表示電池的標稱容量電流i在放電狀態下為正，在充電狀態下為負；
13、假設系統狀態空間方程如下：
14、
15、其中xk＝[u1，k，u2，k，sock]t，和yk分別是系統的狀態向量和輸出向量；f(xk，uk)和h(xk，uk)分別是系統的狀態函數與觀測函數；進行一階泰勒展開，得到：
16、
17、令
18、
19、即
20、
21、其中，xk+1，xk分別表示系統下一時刻和當前時刻的狀態變量；yk表示系統在k時刻的觀測值；uk表示當前時刻的系統輸入變量；a是狀態轉移矩陣；b是狀態方程控制矩陣；c是觀測矩陣；ωk和vk分別表示系統的過程噪聲和觀測噪聲。
22、本專利技術還提供了一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計系統，采用上述所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，系統包括：
23、傳感器模塊，用于采集鋰離子電池的電流、電壓、溫度運行參數；
24、處理器模塊，用于執行多時間尺度ekf-faekf算法，對電池模型參數和soc進行在線估計：大時間尺度濾波單元，用于實施大時間尺度下的擴展卡爾曼濾波算法，對電池模型參數進行辨識；小時間尺度濾波單元，用于實施小時間尺度下的模糊邏輯控制器自適應擴展卡爾曼濾波算法，對電池soc進行估計。
25、本專利技術還提供了一種計算機程序產品，所述處理器在執行所述計算機程序時，實現如所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法。
26、本專利技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法。
27、與現有技術相比，本專利技術具有以下有益效果：
28、本專利技術引入多時間尺度參數辨識的方式對電池模型中不同的rc環節進行參數辨識，更加精確的描述電池的內部反應。
29、本專利技術對比常規的soc估計模型，該模型具有更好的精度和可靠性。
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1.一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，其特征在于，所述電池模型為二階戴維南等效電路模型，所述卡爾曼濾波算法分別用于電池模型參數辨識和SOC估計；所述二階戴維南等效電路模型包括電池的歐姆內阻R0；電化學極化內阻R1和電化學濃差極化內阻R2；電化學極化電容C1和濃差極化電容C2；
3.根據權利要求2所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，其特征在于，等效電路模型使用擴展卡爾曼濾波算法和模糊邏輯控制器自適應擴展卡爾曼濾波分別對電路進行參數辨識和SOC估計，SOC的定義為：
4.一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計系統，其特征在于采用上述權利要求1-3中任意一項所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，系統包括：
5.一種計算機程序產品，其特征在于，所述處理器在執行所述計算機程序時，實現如權利要求1-3任一項所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法。
6.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序
...【技術特征摘要】
1.一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，其特征在于，所述電池模型為二階戴維南等效電路模型，所述卡爾曼濾波算法分別用于電池模型參數辨識和soc估計；所述二階戴維南等效電路模型包括電池的歐姆內阻r0；電化學極化內阻r1和電化學濃差極化內阻r2；電化學極化電容c1和濃差極化電容c2；
3.根據權利要求2所述的一種多溫度下鋰電池荷電狀態估計方法，其特征在于，等效電路模型使用擴展卡爾曼濾波算法和模糊邏輯控制器自適應擴展卡爾曼濾波分別...
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