摘要
一种低复杂度、高精度、强鲁棒性的电池荷电状态估算方法及系统,涉及电池荷电状态估算领域,本发明为了解决现有的现有的电池荷电状态估算技术存在成本较高、精度有待提高、鲁棒性差等问题而提出。技术要点:首先通过离线实验建立二阶等效电路模型,采用离线参数辨识手段,减小待辨识模型参数与拟合电压之间的量级差异,提高拟合精度。将离线参数辨识所得模型参数与SOC之间关系进行拟合,并利用增加拟合点后的三阶Gaussian拟合OCV‑SOC关系曲线。将传感器实时测量电池端电压与电流值输入ECM模型中用于计算OCV值,将计算所得OCV值进行变权重分配的滑动窗口滤波以平滑曲线、减小误差,将滤波后的结果通过OCV‑SOC关系曲线拟合得出SOC值,此值作为后续卡尔曼滤波的观测值。预测值利用安时积分法计算得出,并利用此先验值结合模型参数与SOC关系拟合出当前模型参数。最终对两者进行卡尔曼滤波,得出后验SOC值。
技术关键词
强鲁棒性
电池荷电状态估算
安时积分法
卡尔曼滤波
复杂度
估算误差
二阶等效电路模型
电流传感器误差
参数
滑动窗口
滤波算法
关系
电流值
内阻
开路电压法