CN106959417A - 电池荷电状态的获取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电池荷电状态的获取方法，包括步骤：按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系，并获取电池的内部特性参数；根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。本发明还公开了一种电池荷电状态的获取装置。本发明从电池内部特征出发来计算电池的荷电状态SOC，使得得到的电池的荷电状态SOC更加准确。

Description

电池荷电状态的获取方法及装置

技术领域

本发明涉及电池技术领域，尤其涉及电池荷电状态的获取方法及装置。

背景技术

近年来通讯电源领域的蓄电池发展迅速，而电池管理技术发展相对滞后。动力电池的SOC(state of charge，荷电状态)是表征电池状态的重要参数之一，准确估测电池的荷电状态SOC是电池管理单元(BMS)高效管理电池的保证。如果电池的荷电状态SOC检测准确度低，这样造成电池长期处于过充和过放电，电池性能下降，影响电池的使用寿命，因此蓄电池的荷电状态SOC的估测准确度越高，BMS的电池管理会更加精准。

现有的电池的荷电状态SOC检测技术主要包括内阻检测法、开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法等方法。内阻检测法是当SOC>40％时，电池电阻几乎没有变化，放电电流对SOC的影响也很小，因此无法通过电池内阻鉴别大于40％的剩余容量很困难。蓄电池的开路电压在数值上与电动势很接近，但是测量蓄电池的开路电压必须要求将其静置一段时间以达到电压稳定，因此开路电压法虽然简单，但是不能动态检测SOC。安时积分法是最常用的SOC估计方法，通过对电池的电流进行积分估计SOC，安时积分法的起始状态SOC无法估计，存在累积误差。

综上，目前的电池的荷电状态SOC检测方式不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种电池荷电状态的获取方法及装置，旨在解决目前的电池的荷电状态SOC检测方式不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种电池荷电状态的获取方法，包括步骤：

按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系，并获取电池的内部特性参数；

根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。

优选地，所述根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态的步骤包括：

根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态及电池内阻的状态方程及观测方程；

根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值。

优选地，所述根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值的步骤包括：

计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值。

优选地，所述计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益的步骤还包括：

计算电池荷电状态及电池内阻的计算误差；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和计算误差计算得到电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益。

优选地，所述按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系的步骤之前，还包括：

按照输入的电池模型参数构建电池模型并保存。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电池荷电状态的获取装置，包括：

计算模块，用于按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系；

获取模块，用于获取电池的内部特性参数；

所述计算模块，还用于根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。

优选地，所述计算模块，还用于根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态及电池内阻的状态方程及观测方程；还用于

根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值。

优选地，所述计算模块，还用于计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值。

优选地，所述计算模块，还用于计算电池荷电状态及电池内阻的计算误差；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和计算误差计算得到电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益。

优选地，所述电池荷电状态的获取装置还包括：

构建模块，用于按照输入的电池模型参数构建电池模型并保存。

本发明通过构建电池模型及按照电池模型计算出电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系以及电池的内部特性参数，所述电池的内部特性参数为电池内部特征参数。进而根据计算出的函数关系及电池的内部特性参数，从电池内部特征出发来计算电池的荷电状态SOC，使得得到的电池的荷电状态SOC更加准确。有效避免目前的电池的荷电状态SOC检测方式存在不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差的问题。

附图说明

图1为本发明电池荷电状态的获取方法的第一实施例的流程示意图；

图2为本发明一实施例中电池模型的示意图；

图3为本发明电池荷电状态的获取方法的第二实施例的流程示意图；

图4为本发明一实施例中通过电池的荷电状态SOC和电池内阻R₀的卡尔曼增益计算最终的SOC值的流程示意图；

图5为本发明一实施例中计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益的流程示意图；

图6为本发明一实施例中双卡尔曼计算的流程示意图；

图7为本发明一实施例中电池的荷电状态SOC估算流程的流程示意图；

图8为本发明电池荷电状态的获取装置的较佳实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系，并获取电池的内部特性参数；根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。通过构建电池模型及按照电池模型计算出电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系以及电池的内部特性参数，所述电池的内部特性参数为电池内部特征参数。进而根据计算出的函数关系及电池的内部特性参数，从电池内部特征出发来计算电池的荷电状态SOC，使得得到的电池的荷电状态SOC更加准确。有效避免目前的电池的荷电状态SOC检测方式存在不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差的问题。

目前的电池的荷电状态SOC检测方式存在不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差的问题。

基于上述问题，本发明提供一种电池荷电状态的获取方法。

参照图1，图1为本发明电池荷电状态的获取方法的第一实施例的流程示意图。

在一实施例中，所述电池荷电状态的获取方法包括：

步骤S10，按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系；

在本实施例中，预先构建电池模型，所述构建电池模型的过程包括：接收电池模型构建指令，接收输入的电池模型构建参数，根据接收的电池模型构建参数构建电池模型。所述电池模型优选为Thevenin模型，也还可以是其他本领域技术人员通过所述Thevenin联想到的类似电池模型。所构建的电池模型如图2所示。在构建电池模型后，根据电池模型得出公式如下：

U_L(t)＝U_oc(SOC，T)-U_p(t)-i(t)*R₀(SOC，T)------1)；

i(t)＝Up(t)/Rp+Cp(Up(t))/dt------2)；其中：

R₀为电池内阻，R_p和C_p为电池的极化效应，U_oc(SOC，T)是电池开路电压与SOC及电极温度T的拟合函数，R₀(SOC，T，I)是SOC、温度T及I电流的拟合函数。

在构建好电池模型后，按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系。具体的，通过直流放电实验测定获得电池电量SOC、电池开路电压U_oc及其电极温度T的关系表。这三者的关系也可以通过电池厂家给出，拟合得到一个函数U_oc(SOC，T)，通过SOC和T可以查询电池开路U_oc。

步骤S20，获取电池的内部特性参数；

通过直流放电法实验测定R_p和C_p的值。直流放电过程中，电池内阻R₀＝dU₁/I。在电池静止过程中，电压仍然存在一个压降，通过电池模型的出的公式1)和2)计算R_p、C_p值及R₀的初始值。所述拟合函数U_oc(SOC，T)及R_p、C_p及R₀的初始值为电池模型参数，即为电池内部特征参数。

步骤S30，根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。

在得到拟合函数关系U_oc(SOC，T)及电池的内部特性参数后，根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。即通过计算得到的U_oc(SOC，T)及电池的内部特性参数采取双卡尔曼计算方式对电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀进行估算，得到准确的电池的荷电状态SOC值。所述采取单卡尔曼计算方式计算电池的荷电状态SOC对于本领域技术人员来说为常规的技术，同时本领域技术人员可以通过采取双卡尔曼的计算方式计算得到电池的荷电状态SOC。

在本发明一实施例中，为了提升获取的荷电状态SOC值的准确度，在采取双卡尔曼计算荷电状态SOC值之前，计算出荷电状态SOC及电池内阻R₀的偏差值，在采取双卡尔曼计算荷电状态SOC值后对所计算出的荷电状态SOC值进行偏差值的补偿，以进一步提高计算的荷电状态SOC值的准确度。

在计算出荷电状态SOC值后，根据荷电状态SOC值生成电池的状态信息，并发出所述电池的状态信息的提示信息，以告知电池使用者电池目前状态。

本实施例通过构建电池模型及按照电池模型计算出电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系以及电池的内部特性参数，所述电池的内部特性参数为电池内部特征参数。进而根据计算出的函数关系及电池的内部特性参数，从电池内部特征出发来计算电池的荷电状态SOC，使得得到的电池的荷电状态SOC更加准确。有效避免目前的电池的荷电状态SOC检测方式存在不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差的问题。

参考图3，提出本发明电池荷电状态的获取方法的第二实施例，基于上述方法的第一实施例，所述根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态的步骤包括：

步骤S31，根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态及电池内阻的状态方程及观测方程；

步骤S32，根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值；

步骤S33，根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值。

在本发明一实施例中，在计算初始值之前，先对电池的荷电状态SOC及电池的内阻R₀进行初始化赋值，包括：

1、荷电状态SOC的初始化赋值：

x(0|0)＝E(x₀)，

P_x(0|0)＝E[(x₀-x(0|0))(x₀-x(0|0)^T)]，其中，SOC根据系统默认或者U_oc(SOC，T)计算得到。

R₀的初始化赋值：R₀(0|0)＝E(R₀)，

P_r(0|0)＝E[(R₀-R(0|0))(R₀-R(0|0)^T)]，R₀在上述实施例中已经计算得到。

在计算得到拟合函数U_oc(SOC，T)及R_p、C_p及R₀的初始值为电池模型参数后，根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态SOC及电池内阻R₀的状态方程及观测方程。所述得到状态方程及观测方程的过程为：在计算过程中需要利用到荷电状态SOC及电池内阻R₀的初始化赋值。

2、荷电状态SOC的状态方法和观测方程：

状态方程:

其中，τ＝R_p*C_p，η为充放电的倍率，Δt为时刻值，i_k为k时刻的测量电流值，为k+1时刻的U_p值，w_k属于过程中的噪音；

观测方程：

其中，Uoc(SOC_k，T)通过查表获得，i_k为k时刻的测量电流值，为k时刻的U_p值，为k时刻的U_L值(测量值)，v_k表示系统噪音。

协方差：

3、R₀的状态方程和观测方程：

状态方程：R₀(k+1)＝R₀(k)+r_k；

观测方程：其中r_k，n_k属于误差值。

在计算得到电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀的状态方程和观测方程后，根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值。具体的，根据软件算法得到电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀的估算值，即为初始值，初始值的计算方式为：

电池的荷电状态SOC的初始值：

x(k|k-1)＝Fx(k-1)(k-1)+Bi_k-1；其中，i_k-1为电池测试量，x(k|k-1)的上一状态为x(0|0)，F和B是与变量t相关的函数。

电池内阻R₀的初始值：

R₀(k|k-1)＝R₀(k-1|k-1)，R₀(k-1|k-1)的上一状态为R₀。

参考图4，在计算得到电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀的初始值后，通过电池的荷电状态SOC和电池内阻R₀的卡尔曼增益计算最终的电池的荷电状态SOC值；

步骤S101，计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益；

步骤S102，根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值。

参考图5，所述计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益的过程包括：

步骤S1011，计算电池荷电状态及电池内阻的计算误差；

步骤S1012，根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和计算误差计算得到电池的荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益。

具体的，计算电池的荷电状态SOC和内阻R₀的估算误差(计算误差)P_x(k|k-1)和P_r(k|k-1)，

电池的荷电状态SOC的估算偏差：P_x(k|k-1)＝F P_x(k-1|k-1)F^T+Q_k+1，其中，F是与比变量相关的函数，P_x(k-1|k-1)的上一个状态为P_x(0|0)。

电池内阻R₀的估算误差：P_r(k|k-1)＝Rr(k-1|k-1)+M_k-1。

在计算得到电池的荷电状态SOC内阻R₀的计算误差后，按照如下方式计算得到电池的荷电状态SOC和R₀的卡尔曼增益：

1.1、电池的荷电状态SOC的卡尔曼增益计算公式为：

1.2、电池内阻R₀的卡尔曼增益计算公式为：

在计算电池的荷电状态SOC及内阻R₀的卡尔曼增益后，根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值，具体计算过程为：

电池的荷电状态SOC的最优估算(SOC最终值)为：

x(k|k)＝x(k|k-1)+k_x(k)(U_Lk-h(x(k|k-1)，u_k，R₀(k|k-1)))；

电池内阻R₀的最优估算为：

R₀(k|k)＝R₀(k|k-1)+k_r(k)(U_Lk-h(x(k|k-1)，u_k，R₀(k|k-1)))。

电池的荷电状态SOC的协方差矩阵：P_x(k|k)＝(I-k_x(k)H_k)P_x(k|k-1)；

电池内阻R₀的协方差矩阵：P_r(k|k)＝(I-k_r(r)H_rk)P_r(k|k-1)。

本发明在卡尔曼滤波的基础上，利用双卡尔曼滤波算法在线估算电池欧姆电阻R₀，改进Thevenin模型的精确度，解决安时计量法的电池的荷电状态SOC初值估算不准以及由此带来误差累积。通过计算误差、估算计算初步值及卡尔曼增益的双卡尔曼计算，提高了电池的荷电状态SOC计算的精准度，进而能更加准确的得到电池的真实状态，提高电池的使用寿命。

进一步地，为了更好的描述本发明实施例，参考图6，双卡尔曼计算过程包括：

步骤S100，初始化赋值；步骤S200，先验估计值；步骤S300，先验协方差矩阵；步骤S400，计算卡尔曼增益；步骤S500，观测更新最优估计值；步骤S600，观测更新协方差矩阵；步骤S700，是否完成协方差矩阵的更新，若是，则结束流程；若否，则返回执行步骤S200。

参考图7，电池的荷电状态SOC估算流程包括：

步骤S1000，Thevenin等效模型的确定，开了放电得到拟合函数U_oc(SOC，T)，获取电池的荷电状态SOC及内阻R₀的状态方程和观测方程；步骤S2000，测量电池电压、环境温度及初始化赋值；步骤S3000，测量电池电压、电流；步骤S4000，双卡尔曼计算得到电池的荷电状态SOC的最终值；步骤S5000，双卡尔曼计算结束？若是，则结束流程；若否，则返回执行步骤S3000。

本发明进一步提供一种电池荷电状态的获取装置。

参照图8，图8为本发明电池荷电状态的获取装置的较佳实施例的功能模块示意图。

在一实施例中，所述电池荷电状态的获取装置包括：计算模块10、构建模块20及获取模块30。

所述计算模块10，用于按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系；

在本实施例中，构建模块20预先构建电池模型，所述构建模块20构建电池模型的过程包括：接收电池模型构建指令，接收输入的电池模型构建参数，根据接收的电池模型构建参数构建电池模型。所述电池模型优选为Thevenin模型，也还可以是其他本领域技术人员通过所述Thevenin联想到的类似电池模型。所构建的电池模型如图2所示。在构建电池模型后，根据电池模型得出公式如下：

U_L(t)＝U_oc(SOC，T)-U_p(t)-i(t)*R₀(SOC，T)------1)；

i(t)＝Up(t)/Rp+Cp(Up(t))/dt------2)；其中：

R₀为电池内阻，R_p和C_p为电池的极化效应，U_oc(SOC，T)是电池开路电压与SOC及电极温度T的拟合函数，R₀(SOC，T，I)是SOC、温度T及I电力的拟合函数。

在构建好电池模型后，按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系。具体的，通过直流放电实验测定获得电池电量SOC、电池开路电压U_oc及其电极温度T的关系表。这三者的关系也可以通过电池厂家给出，拟合得到一个函数U_oc(SOC，T)，通过SOC和T可以查询电池开路U_oc。

所述获取模块30，用于获取电池的内部特性参数；

通过直流放电法实验测定R_p和C_p的值。直流放电过程中，电池内阻R₀＝dU₁/I。在电池静止过程中，电压仍然存在一个压降，通过电池模型的出的公式1)和2)计算R_p、C_p值及R₀的初始值。所述拟合函数U_oc(SOC，T)及R_p、C_p及R₀的初始值为电池模型参数，即为电池内部特征参数。

所述计算模块10，还用于根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。

在得到拟合函数关系U_oc(SOC，T)及电池的内部特性参数后，根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。即通过计算得到的U_oc(SOC，T)及电池的内部特性参数采取双卡尔曼计算方式对电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀进行估算，得到准确的电池的荷电状态SOC值。所述采取单卡尔曼计算方式计算电池的荷电状态SOC对于本领域技术人员来说为常规的技术，同时本领域技术人员可以通过采取双卡尔曼的计算方式计算得到电池的荷电状态SOC。

在本发明一实施例中，为了提升获取的荷电状态SOC值的准确度，在采取双卡尔曼计算荷电状态SOC值之前，计算出荷电状态SOC及电池内阻R₀的偏差值，在采取双卡尔曼计算荷电状态SOC值后对所计算出的荷电状态SOC值进行偏差值的补偿，以进一步提高计算的荷电状态SOC值的准确度。

在计算出荷电状态SOC值后，根据荷电状态SOC值生成电池的状态信息，并发出所述电池的状态信息的提示信息，以告知电池使用者电池目前状态。

本实施例通过构建电池模型及按照电池模型计算出电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系以及电池的内部特性参数，所述电池的内部特性参数为电池内部特征参数。进而根据计算出的函数关系及电池的内部特性参数，从电池内部特征出发来计算电池的荷电状态SOC，使得得到的电池的荷电状态SOC更加准确。有效避免目前的电池的荷电状态SOC检测方式存在不能很好地反映电池内部动态特性，适应性不理想，且检测的电池的荷电状态SOC准确性差的问题。

进一步地，所述计算模块10，还用于根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态及电池内阻的状态方程及观测方程；还用于

根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值。

在本发明一实施例中，在计算初始值之前，先对电池的荷电状态SOC及电池的内阻R₀进行初始化赋值，包括：

1、荷电状态SOC的初始化赋值：

x(0|0)＝E(x₀)，

P_x(0|0)＝E[(x₀-x(0|0))(x₀-x(0|0)^T)]，其中，SOC根据系统默认或者U_oc(SOC，T)计算得到。

R₀的初始化赋值：R₀(0|0)＝E(R₀)，

P_r(0|0)＝E[(R₀-R(0|0))(R₀-R(0|0)^T)]，R₀在上述实施例中已经计算得到。

在计算得到拟合函数U_oc(SOC，T)及R_p、C_p及R₀的初始值为电池模型参数后，根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态SOC及电池内阻R₀的状态方程及观测方程。所述得到状态方程及观测方程的过程为：在计算过程中需要利用到荷电状态SOC及电池内阻R₀的初始化赋值。

2、荷电状态SOC的状态方法和观测方程：

状态方程:

其中，τ＝R_p*C_p，η为充放电的倍率，Δt为时刻值，i_k为k时刻的测量电流值，为k+1时刻的U_p值，w_k属于过程中的噪音；

观测方程：

其中，Uoc(SOC_k，T)通过查表获得，i_k为k时刻的测量电流值，为k时刻的U_p值，为k时刻的U_L值(测量值)，v_k表示系统噪音。

协方差：

3、R₀的状态方程和观测方程：

状态方程：R₀(k+1)＝R₀(k)+r_k；

观测方程：

其中r_k，n_k属于误差值。

在计算得到电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀的状态方程和观测方程后，根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值。具体的，根据软件算法得到电池的荷电状态SOC及电池内阻R₀的估算值，即为初始值，初始值的计算方式为：

电池的荷电状态SOC的初始值：

x(k|k-1)＝Fx(k-1)(k-1)+Bi_k-1；其中，i_k-1为电池测试量，x(k|k-1)的上一状态为x(0|0)，F和B是与变量t相关的函数。

电池内阻R₀的初始值：

R₀(k|k-1)＝R₀(k-1|k-1)，R₀(k-1|k-1)的上一状态为R₀。

所述计算模块10，还用于计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值。

所述计算模块10，还用于计算电池荷电状态及电池内阻的计算误差；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和计算误差计算得到电池的荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益。

具体的，计算荷电状态SOC和R₀的估算误差(计算误差)P_x(k|k-1)和P_r(k|k-1)，

电池的荷电状态SOC的估算偏差：P_x(k|k-1)＝F P_x(k-1|k-1)F^T+Q_k+1，其中，F是与比变量相关的函数，P_x(k-1|k-1)的上一个状态为P_x(0|0)。

电池内阻R₀的估算误差：P_r(k|k-1)＝Rr(k-1|k-1)+M_k-1。

在计算得到电池的荷电状态SOC内阻R₀的计算误差后，按照如下方式计算得到电池的荷电状态SOC和内阻R₀的卡尔曼增益：

1.1、电池的荷电状态SOC的卡尔曼增益计算公式为：

1.2、电池内阻R₀的卡尔曼增益计算公式为：

在计算电池的荷电状态SOC及内阻R₀的卡尔曼增益后，根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值，具体计算过程为：

电池的荷电状态SOC的最优估算(SOC最终值)为：

x(k|k)＝x(k|k-1)+k_x(k)(U_Lk-h(x(k|k-1)，u_k，R₀(k|k-1)))；

电池内阻R₀的最优估算为：

R₀(k|k)＝R₀(k|k-1)+k_r(k)(U_Lk-h(x(k|k-1)，u_k，R₀(k|k-1)))。

电池的荷电状态SOC的协方差矩阵：P_x(k|k)＝(I-k_x(k)H_k)P_x(k|k-1)；

电池内阻R₀的协方差矩阵：P_r(k|k)＝(I-k_r(r)H_rk)P_r(k|k-1)。

本发明在卡尔曼滤波的基础上，利用双卡尔曼滤波算法在线估算电池欧姆电阻R₀，改进Thevenin模型的精确度，解决安时计量法的电池的荷电状态SOC初值估算不准以及由此带来误差累积。通过计算误差、估算计算初步值及卡尔曼增益的双卡尔曼计算，提高了电池的荷电状态SOC计算的精准度，进而能更加准确的得到电池的真实状态，提高电池的使用寿命。

进一步地，为了更好的描述本发明实施例，参考图6，双卡尔曼计算过程包括：

步骤S100，初始化赋值；步骤S200，先验估计值；步骤S300，先验协方差矩阵；步骤S400，计算卡尔曼增益；步骤S500，观测更新最优估计值；步骤S600，观测更新协方差矩阵；步骤S700，是否完成协方差矩阵的更新，若是，则结束流程；若否，则返回执行步骤S200。

参考图7，电池的荷电状态SOC估算流程包括：

步骤S1000，Thevenin等效模型的确定，开了放电得到拟合函数U_oc(SOC，T)，获取电池的荷电状态SOC及内阻R₀的状态方程和观测方程；步骤S2000，测量电池电压、环境温度及初始化赋值；步骤S3000，测量电池电压、电流；步骤S4000，双卡尔曼计算得到电池的荷电状态SOC的最终值；步骤S5000，双卡尔曼计算结束？若是，则结束流程；若否，则返回执行步骤S3000。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种电池荷电状态的获取方法，其特征在于，包括步骤：

按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系，并获取电池的内部特性参数；

根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。

2.如权利要求1所述的电池荷电状态的获取方法，其特征在于，所述根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态的步骤包括：

根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态及电池内阻的状态方程及观测方程；

根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值。

3.如权利要求2所述的电池荷电状态的获取方法，其特征在于，所述根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值的步骤包括：

计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值。

4.如权利要求3所述的电池荷电状态的获取方法，其特征在于，所述计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益的步骤还包括：

计算电池荷电状态及电池内阻的计算误差；

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和计算误差计算得到电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益。

5.如权利要求1至4任一项所述的电池荷电状态的获取方法，其特征在于，所述按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系的步骤之前，还包括：

按照输入的电池模型参数构建电池模型并保存。

6.一种电池荷电状态的获取装置，其特征在于，包括：

计算模块，用于按照预先构建的电池模型计算得到电池的开路电压与荷电状态及温度的函数关系；

获取模块，用于获取电池的内部特性参数；

所述计算模块，还用于根据所述函数关系及电池的内部特性参数进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态。

7.如权利要求6所述的电池荷电状态的获取装置，其特征在于，所述计算模块，还用于根据所述函数关系及电池模型计算得到荷电状态及电池内阻的状态方程及观测方程；还用于

根据计算的电状态及电池内阻的状态方程及观测方程计算得到电池荷电状态及电池内阻的初步值；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值进行双卡尔曼计算得到电池的荷电状态最终值。

8.如权利要求7所述的电池荷电状态的获取装置，其特征在于，所述计算模块，还用于计算电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和卡尔曼增益计算得到电池的荷电状态最终值。

9.如权利要求8所述的电池荷电状态的获取装置，其特征在于，所述计算模块，还用于计算电池荷电状态及电池内阻的计算误差；还用于

根据计算的电池荷电状态及电池内阻的初步值和计算误差计算得到电池荷电状态及电池内阻的卡尔曼增益。

10.如权利要求6至9任一项所述的电池荷电状态的获取装置，其特征在于，所述电池荷电状态的获取装置还包括：

构建模块，用于按照输入的电池模型参数构建电池模型并保存。