本發(fā)明一種電池觀測(cè)方法，尤其是涉及了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池soc觀測(cè)方法。

背景技術(shù)：

節(jié)能與環(huán)保已經(jīng)成為當(dāng)今中國以至于全世界努力的目標(biāo)。其中，鋰電池的廣泛應(yīng)用成為了時(shí)代的一種標(biāo)致。

鋰電池是將儲(chǔ)存的化學(xué)能轉(zhuǎn)化為電能的裝置。因?yàn)樗麄兊母唠娔苊芏刃?、設(shè)計(jì)隨意性、以及低費(fèi)用，現(xiàn)在鋰電池廣泛應(yīng)用在各個(gè)場(chǎng)合，比如電子通訊設(shè)備、混合電動(dòng)汽車等。然而，如果沒有好好對(duì)鋰電池進(jìn)行管理，鋰電池的壽命和效用會(huì)大大降低。所以，一個(gè)能夠時(shí)刻監(jiān)測(cè)電池狀態(tài)、保證電池平穩(wěn)運(yùn)行的bms(電池管理系統(tǒng))對(duì)于一個(gè)鋰電池非常重要。

為了能夠盡可能地提高電池的表現(xiàn)并延長(zhǎng)電池壽命，soc(荷電狀態(tài))是bms中需要監(jiān)測(cè)的一個(gè)最為重要狀態(tài)。soc即是剩余電量。不準(zhǔn)確的soc測(cè)量可能造成電池的過充或過放。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決背景技術(shù)中存在的問題，針對(duì)鋰電池的soc難以直接測(cè)量問題，本發(fā)明公開了一種鋰電池的荷電狀態(tài)(soc)觀測(cè)方法。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案包括以下步驟：

1)利用鋰電池特性，建立鋰電池等效電路模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其模型公式；

2)通過對(duì)已知電池參數(shù)的電池進(jìn)行測(cè)試，獲得鋰電池等效電路模型的模型參數(shù)；

3)用鋰電池等效電路模型，使用基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)鋰電池的剩余電量soc進(jìn)行估測(cè)。

所述步驟1)建立鋰電池等效電路模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具體為：

soc觀測(cè)器屬于算法，進(jìn)行觀測(cè)運(yùn)算的時(shí)候需要先在觀測(cè)器中建立鋰電池模型從而進(jìn)行估計(jì)，故發(fā)明首先需要對(duì)鋰電池的狀態(tài)進(jìn)行模擬，建立一個(gè)有效的鋰電池模型。因此，本發(fā)明采用第一副回路和第二副回路來描述電池的狀態(tài)，如圖1，左邊的為第一副回路，右邊的是第二副回路。第一副回路獲得仿真soc以及電池剩余的工作時(shí)長(zhǎng)，第二副回路獲得短時(shí)反應(yīng)以及電池的v-i曲線。

針對(duì)每個(gè)電池，采用第一副回路和第二副回路來描述電池的狀態(tài)：第一副回路包括并聯(lián)在電池兩端的放電電阻rsd、電容cb和電流源ib，通過電容cb和電流源ib獲得電池剩余的工作時(shí)長(zhǎng)和電池的soc；第二副回路包括串聯(lián)在電池的開路電壓voc、電阻r0、由電阻rs和電容cs構(gòu)成的rc回路以及由電阻rf和電容cf構(gòu)成的rc回路，通過兩組rc回路獲得電池的短時(shí)反應(yīng)以及電池的v-i曲線。

考慮到模型誤差和未知干擾，所述鋰電池等效電路模型采用以下公式表示：

y＝cx

其中，表示x的導(dǎo)數(shù)，x是狀態(tài)向量，x＝[soc,vf,vs,vb]^t，soc代表電池的剩余容量，滿足soc∈[0,1]，vs代表短期瞬態(tài)響應(yīng)的電壓值，vf代表長(zhǎng)期瞬態(tài)響應(yīng)的電壓值，vb代表電池的最終電壓，ib為外部電流；a()表示電池soc的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，g()表示外部電流影響，表示誤差函數(shù)；并且y＝vb；

所述a()、g()和分別采用以下公式計(jì)算：

其中，ψ(x,ib)是可預(yù)測(cè)干擾量，c＝[0001]，h1(x1)、h2(x1)和h3(x1)分別表示短期瞬態(tài)響應(yīng)方程、長(zhǎng)期瞬態(tài)響應(yīng)方程以及總瞬態(tài)響應(yīng)方程，g1(x1)、g2(x1)、g3(x1)和g4(x1)表示第一、第二、第三、第四中間電量，x1表示上一瞬間的x，即x的前值；

所述h1(x1)、h2(x1)、h3(x1)，g1(x1)、g2(x1)、g3(x1)和g4(x1)分別采用以下公式計(jì)算：

其中，cb指的是電容cb的電容值，等效為電池的電容值，rsd是放電電阻rsd的電阻值，r0是指電阻r0的電阻值；rs(soc),cs(soc),rf(soc)、r0(soc)和cf(soc)分別代表rs,cs,rf,r0,cf隨soc變化的實(shí)時(shí)值。

拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的rc回路(rs,cs)和(rf,cf)代表電池的短期瞬態(tài)響應(yīng)的rc電路參數(shù)值，長(zhǎng)期的瞬態(tài)相應(yīng)的rc電路參數(shù)值。

所述步驟2)鋰電池等效電路模型參數(shù)獲取具體為：

用現(xiàn)有已知剩余容量的鋰電池進(jìn)行實(shí)驗(yàn)得到鋰電池等效電路模型參數(shù)：

2.a)對(duì)于電池的內(nèi)阻r0，將已知剩余容量的鋰電池進(jìn)行間歇性放電，讓電池放電數(shù)秒，測(cè)量電流和電池電壓，然后靜置數(shù)秒，靜置時(shí)間和放電時(shí)間相同，測(cè)量開環(huán)電壓，重復(fù)上面工作數(shù)次，得到得到電池的內(nèi)阻r0，計(jì)算公式為：

其中，u0表示從開環(huán)到有外部電流情況下鋰電池電壓變化值，ib表示外部電流；

2.b)對(duì)于電池的內(nèi)阻r0以外的其他參數(shù)，電池的內(nèi)阻r0以外的其他參數(shù)具體為rs,cs,rf,r0,cf，都會(huì)隨soc變化，采用以下方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并擬合獲得：

先進(jìn)行實(shí)驗(yàn)獲得剩余電量soc與開路電壓ocv關(guān)系曲線；

然后將電池串聯(lián)電阻不斷放電，實(shí)時(shí)記錄電壓電流并擬合獲得v-i曲線，然后通過擬合獲得其他參數(shù)各自與soc關(guān)系函數(shù)，得到rc回路中各個(gè)參數(shù)值。

獲得v-i曲線后，具體是通過下面公式進(jìn)行擬合其他參數(shù)各自與soc關(guān)系函數(shù)：

vs＝rsib

其中，t是擬合自變量時(shí)間，τs表示短期瞬態(tài)反應(yīng)周期，τs＝rscs，τf表示長(zhǎng)期瞬態(tài)反應(yīng)周期，τf＝rfcf；vb、vf和vs分別表示電池電壓、電池長(zhǎng)期瞬態(tài)響應(yīng)電壓和短期瞬態(tài)響應(yīng)。

所述步驟2.b)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)獲得剩余電量soc與開路電壓ocv關(guān)系曲線具體為：

先對(duì)鋰電池進(jìn)行放電，記錄鋰電池的放電數(shù)據(jù)，通過安時(shí)法得到鋰電池的總電量，然后充滿電后再第二次放電，直到準(zhǔn)確測(cè)量電池的總電量，使得誤差在1％之內(nèi)；

然后將電池充滿電，靜置一段時(shí)間(大于半小時(shí))后，獲得電池開路電壓ocv，在電池測(cè)試平臺(tái)中將電池以額定電流進(jìn)行第三次放電，獲得剩余電量soc及其對(duì)應(yīng)的每塊電池的開路電壓ocv，從而繪制ocv和soc之間的離散關(guān)系曲線f(·)。

由實(shí)際鋰電池測(cè)試獲得的電池的電壓電流參數(shù)輸入到擬合后的曲線中，獲得鋰電池等效電路模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的各個(gè)模型參數(shù)

所述步驟3)具體為：

在得到鋰電池等效電路模型及其模型參數(shù)后，構(gòu)建以下公式表示的基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池狀態(tài)觀測(cè)器，用構(gòu)建的鋰電池狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)鋰電池的剩余電量soc進(jìn)行估測(cè)計(jì)算：

其中，l表示觀測(cè)器的初始增益矩陣，l＝[l1,l2,l3,l4]^t，l1、l2、l3、l4分別表示為設(shè)定的增益矩陣參數(shù)，t表示矩陣轉(zhuǎn)置；是狀態(tài)向量x的觀測(cè)量，是可預(yù)測(cè)干擾量ψ的觀測(cè)量，滿足w^t是權(quán)重向量，w^t＝[w1,w2,…,wn]，w1,w2,…,wn是神經(jīng)元權(quán)重系數(shù)，n表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)節(jié)個(gè)數(shù)，是輸入向量，是觀測(cè)者激勵(lì)函數(shù)。

實(shí)際計(jì)算過程經(jīng)收斂性證明，得知基于徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)器能夠?qū)崿F(xiàn)收斂，可知本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)有效觀測(cè)。

本發(fā)明的觀測(cè)方法基于鋰電池等效電路模型，應(yīng)用基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池狀態(tài)觀測(cè)器，能夠準(zhǔn)確地觀測(cè)得到的鋰電池soc(剩余電量)，比現(xiàn)有的方法更準(zhǔn)確。

本發(fā)明相比于化學(xué)電能機(jī)械模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中的等效電路模型不但能夠準(zhǔn)確仿真出電池內(nèi)部的狀態(tài)，而且有著較低計(jì)算復(fù)雜度和高適應(yīng)性的特點(diǎn)，而且能夠應(yīng)用到基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池狀態(tài)觀測(cè)器中。

本發(fā)明將鋰電池等效電路模型和電池外部電流輸入到觀測(cè)器中，能夠獲得鋰電池的soc估計(jì)值，該估計(jì)值與實(shí)際soc誤差相當(dāng)小，與常用的擴(kuò)展卡爾曼濾波器相比有更好的精度。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明從電池的原理模型出發(fā)，準(zhǔn)確確定了電池內(nèi)部參數(shù)結(jié)構(gòu)使得估測(cè)更加精準(zhǔn)，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)電池不同、需求精確度不同進(jìn)行調(diào)整，可移植性比較好：

本發(fā)明能夠準(zhǔn)確仿真出鋰電池的soc狀態(tài)，能將觀測(cè)得到的鋰電池soc誤差縮小到相當(dāng)小的一個(gè)值。

附圖說明

圖1是電池等效電路模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖。

圖2是電池在通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試獲得模型參數(shù)中的放電電流結(jié)果圖。

圖3是鋰電池等效電路模型內(nèi)部參數(shù)擬合結(jié)果圖。

圖4是soc與ocv關(guān)系擬合曲線圖。

圖5是鋰電池等效電路模型仿真與實(shí)際電路圖。

圖6是真實(shí)的soc結(jié)果、和采用本發(fā)明仿真進(jìn)行觀測(cè)的結(jié)果、采用拓展kalman濾波方法的結(jié)果對(duì)比圖。

圖7是soc估計(jì)誤差對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

為證明基于徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)器的效果，下用一個(gè)實(shí)例證明該技術(shù)方案的可行性。

采用上述方法的本發(fā)明的實(shí)施例及其實(shí)施過程如下：

1、構(gòu)建鋰電池等效電路模型。

包括第一副回路和第二副回路，如圖1，左邊的為第一副回路，右邊的是第二副回路。第一副回路獲得仿真soc以及電池剩余的工作時(shí)長(zhǎng)，第二副回路獲得短時(shí)反應(yīng)以及電池的v-i曲線。

針對(duì)每個(gè)電池，采用第一副回路和第二副回路來描述電池的狀態(tài)：第一副回路包括并聯(lián)在電池兩端的放電電阻rsd、電容cb和電流源ib，通過電容cb和電流源ib獲得電池剩余的工作時(shí)長(zhǎng)和電池的soc；第二副回路包括串聯(lián)在電池的開路電壓voc、電阻r0、由電阻rs和電容cs構(gòu)成的rc回路以及由電阻rf和電容cf構(gòu)成的rc回路，通過兩組rc回路獲得電池的短時(shí)反應(yīng)以及電池的v-i曲線。

2、電池選取

使用由一個(gè)ifp36130155-36ah鋰電池組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，這個(gè)鋰電池的標(biāo)識(shí)電量為36ah，標(biāo)識(shí)電壓為3.7v，截?cái)嚯妷簽?.5v。實(shí)驗(yàn)室溫度環(huán)境為20℃，溫度調(diào)節(jié)室用于保證電池的溫度在一個(gè)很小的范圍。對(duì)電流、電壓的采樣頻率設(shè)置為4hz。

2、電池參數(shù)確定

根據(jù)第二部分，對(duì)鋰電池不斷地進(jìn)行相關(guān)測(cè)試，可以得到鋰電池的rc電路參數(shù)擬合效果如圖3，同時(shí)可以進(jìn)行soc與ocv關(guān)系實(shí)驗(yàn)得到關(guān)系的擬合曲線如圖4，將以上參數(shù)帶入模型建立仿真模型，對(duì)比鋰電池等效電路模型仿真與實(shí)際電路效果如圖5，可以看到該鋰電池等效電路模型能夠準(zhǔn)確地確定鋰電池的狀態(tài)。

4、基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池狀態(tài)觀測(cè)器

根據(jù)鋰電池特點(diǎn)，可以設(shè)置徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)節(jié)數(shù)量定為7。神經(jīng)元的權(quán)重向量定為：

w^t＝[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01]

放電電流如圖2所示，振幅為12a，時(shí)長(zhǎng)為1672s，占空比為30％。

觀測(cè)器的初始soc設(shè)定為50％。

5、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如圖6，可以看到真實(shí)的soc、基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測(cè)器結(jié)果、拓展kalman濾波結(jié)果對(duì)比。圖中可見基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測(cè)器結(jié)果效果明顯優(yōu)于拓展kalman濾波結(jié)果。

如圖7，通過對(duì)比不同方法的誤差可得到，可以看出基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測(cè)器具有更準(zhǔn)確的效果。