基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及鋰離子電池管理系統(tǒng)和剩余容量估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體來說，本發(fā)明涉 及一種基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著移動(dòng)電子設(shè)備、電動(dòng)汽車等產(chǎn)品的迅猛發(fā)展，鋰離子電池（以下簡稱鋰電池） 正得到越來越廣泛的應(yīng)用。在鋰電池的實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)電池剩余容量進(jìn)行實(shí)時(shí)的估計(jì)， 以確保以鋰電池作為電源的設(shè)備或產(chǎn)品系統(tǒng)進(jìn)行正常的工作。然而，在目前的鋰電池管理 系統(tǒng)中，對(duì)電池剩余容量的估計(jì)仍然是一個(gè)未能得到很好解決的問題。這是由于鋰電池在 實(shí)際工作過程中荷電狀態(tài)（state of Charge，簡稱SOC)易受放電速率、自身溫度、自放電、 老化等多重因素的影響而發(fā)生變化。因此，對(duì)鋰電池SOC和剩余容量進(jìn)行實(shí)時(shí)的和準(zhǔn)確的 估計(jì)是困難的。
[0003] 目前，鋰電池剩余容量估計(jì)方法主要有庫侖積分法、開路電壓與庫侖積分結(jié)合法、 阻抗跟蹤法等。庫侖積分法的原理是通過對(duì)電流的實(shí)時(shí)測(cè)量，對(duì)流入或流出的電量進(jìn)行統(tǒng) 計(jì)。該方法原理簡單，實(shí)現(xiàn)方便。但在電流測(cè)量存在偏置誤差的情況下，基于庫侖積分法的 剩余容量估計(jì)存在一個(gè)隨時(shí)間增長的累積誤差。而開路電壓與庫侖積分結(jié)合法一般是指在 庫侖積分法的基礎(chǔ)上，利用開路電壓（Open Circuit Voltage，簡稱0CV)與SOC之間的關(guān) 系，在電池處于松弛狀態(tài)（電流為零或接近于零）時(shí)對(duì)電池SOC和剩余容量進(jìn)行校正。這種 方法是對(duì)單純的電流積分法的改進(jìn)，性能比電流積分法更好。但在這種方法中，OCV與SOC 的關(guān)系被通過表格或線性分段模型固定下來，而沒有考慮特定SOC下OCV實(shí)際上是一個(gè)符 合某種概率分布的隨機(jī)變量，從而使得通過OCV求得的SOC可能存在較大誤差。阻抗跟蹤 法也利用了庫侖積分和OCV與SOC之間的關(guān)系，但其核心思想是實(shí)時(shí)跟蹤電池內(nèi)部的阻抗 變化，并借此對(duì)電池輸出電壓的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終達(dá)到對(duì)剩余容量進(jìn)行估計(jì)的目的。 這種方法的問題在于對(duì)鋰電池阻抗進(jìn)行精確的建模和預(yù)測(cè)是困難的，而不準(zhǔn)確的阻抗模型 將導(dǎo)致剩余容量估計(jì)的誤差較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于隱馬爾可夫模型的新的鋰離子電池 剩余容量估計(jì)方法，能夠使剩余容量估計(jì)達(dá)到較高的精度。
[0005] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容 量估計(jì)方法，包括：
[0006] 步驟1 :通過盡可能多的觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立隱馬爾可夫模型的任意兩個(gè)狀態(tài)之間的 轉(zhuǎn)移概率和開路電壓的觀察概率；
[0007] 步驟2 :對(duì)所述電池的新個(gè)體進(jìn)行初始化，確定所述電池的最大容量；令k = N-1， QP = 0, k為所述電池的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)，N為隱馬爾可夫模型的狀態(tài)的總個(gè)數(shù)，QP為所述電 池從一個(gè)松弛狀態(tài)轉(zhuǎn)到另一個(gè)松弛狀態(tài)期間流入和流出所述電池的電量的凈值；
[0008] 步驟3 :所述電池進(jìn)行充電或者放電，對(duì)其剩余容量進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)；
[0009] 步驟4 :判斷所述電池是否已進(jìn)入一新的松弛狀態(tài)；如結(jié)果為"否"，則返回上述步 驟3 ;如結(jié)果為"是"，則轉(zhuǎn)到下述步驟5 ;
[0010] 步驟5 :確定所述電池所處的隱馬爾可夫模型的新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)；
[0011] 步驟7 :更新所述剩余容量；
[0012] 步驟8 :令QP = 0, k = q，q為所述電池的新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)；然后返回上述步驟 3，進(jìn)行新的充電或者放電過程。
[0013] 可選地，在上述步驟2中，通過將所述電池從起始"放空"狀態(tài)充電至"滿充"狀態(tài)， 確定所述電池的最大容量。
[0014] 可選地，在上述步驟3中，按照傳統(tǒng)的庫侖積分法對(duì)所述電池的剩余容量進(jìn)行實(shí) 時(shí)估計(jì)。
[0015] 可選地，在上述步驟5中，所述電池所處的隱馬爾可夫模型的新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào) 是由下式確定的：
[0016] q = argmax[aki(r)_b, T(OCV)]
[0017] 其中，q為新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)，aki(r)為隱馬爾可夫模型的任意兩個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn) 移概率，b i;T(0CV)為開路電壓的觀察概率。
[0018] 可選地，在上述步驟5和上述步驟7之間還包括：
[0019] 步驟6 :對(duì)所述電池的所述最大容量進(jìn)行校正。
[0020] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：
[0021] 本發(fā)明提出的鋰電池剩余容量估計(jì)方法采用隱馬爾可夫模型（HMM)這種新的統(tǒng) 計(jì)模型對(duì)鋰電池的特性進(jìn)行建模，將較多的鋰電池先驗(yàn)知識(shí)用于其剩余容量估計(jì)中。相對(duì) 現(xiàn)有技術(shù)，該方法能夠顯著地提高鋰電池剩余容量估計(jì)的準(zhǔn)確度。
【附圖說明】
[0022] 本發(fā)明的上述的以及其他的特征、性質(zhì)和優(yōu)勢(shì)將通過下面結(jié)合附圖和實(shí)施例的描 述而變得更加明顯，其中：
[0023] 圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方 法中的某一松弛狀態(tài)k與其它松弛狀態(tài)之間的概率關(guān)系圖；
[0024] 圖2為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方 法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025] 眾所周知，鋰電池是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng)，在不同工況下有多種不同的工作狀 態(tài)。而鋰電池的特性參數(shù)也往往具有一定的發(fā)散性。即使同一型號(hào)的鋰電池，不同個(gè)體在 相同工況下的特性參數(shù)也會(huì)有差異。因此，采用統(tǒng)計(jì)模型對(duì)鋰電池進(jìn)行建模是合理的。隱 馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，簡稱HMM)作為一種經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)復(fù)雜隨機(jī)過 程具有很強(qiáng)的建模能力，適合用于對(duì)鋰電池行為和特性進(jìn)行建模。本發(fā)明提出了一種基于 HMM的新的鋰電池剩余容量估計(jì)方法。對(duì)于某一特定型號(hào)的鋰電池，這種方法首先需要根據(jù) 大量測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行離線建模（計(jì)算HMM參數(shù)）。當(dāng)建模完成后鋰電池進(jìn)入正常工作時(shí)，即可 采用HMM對(duì)鋰電池剩余容量進(jìn)行估計(jì)。由于通過HMM可以較多地利用鋰電池的先驗(yàn)知識(shí)， 這種方法能夠使剩余容量估計(jì)達(dá)到較高的精度。
[0026] 下面結(jié)合具體實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，在以下的描述中闡述了更多 的細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是本發(fā)明顯然能夠以多種不同于此描述的其它方式來實(shí) 施，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不違背本發(fā)明內(nèi)涵的情況下根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況作類似推廣、演 繹，因此不應(yīng)以此具體實(shí)施例的內(nèi)容限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0027] 鋰電池的HMM建立過程如下。首先選定鋰電池各個(gè)具有不同SOC數(shù)值的松弛狀態(tài) 為HMM的狀態(tài)。由此，鋰電池的工作過程可被視為相應(yīng)的HMM在各個(gè)不同狀態(tài)之間不斷轉(zhuǎn)移 的過程。設(shè)HMM狀態(tài)的個(gè)數(shù)為N，各狀態(tài)標(biāo)號(hào)分別為0，1，2，···，N-I?？扇等于可能的SOC 離散值的個(gè)數(shù)。舉例來說，如果SOC取值的步長（STEP)為1%，即SOC取0、1%、2%、…、 100%共101個(gè)離散值，那么可取N= 101。狀態(tài)i對(duì)應(yīng)的SOC值為S(i) = i .STEP。
[0028] 由于鋰電池處于松弛狀態(tài)時(shí)電流為零或接近于零，測(cè)量此時(shí)電池的端電壓即得到 0CV。測(cè)量電池選取OCV為HMM的觀察變量。當(dāng)HMM處于狀態(tài)i且電池體溫度為T時(shí)，OCV 的觀察概率為
[0029] bi；T (OCV) = P(0CV| i, T) (I)
[0030] 對(duì)于某個(gè)特定型號(hào)的鋰電池，本發(fā)明可在大量測(cè)試數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立OCV的觀 察概率b i;T(0CV)的分布模型。所建模型可分為離散模型和連續(xù)模型兩種。對(duì)于第一種模 型（離散模型），可分別將〇CV、T作離散化處理，即實(shí)測(cè)的0CV、T數(shù)值需要近似為一些特定 的離散值。所得離散模型可表示為一系列隨i和T而變的表格。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是建立過 程簡單，缺點(diǎn)是表格數(shù)據(jù)可能需要較大的存儲(chǔ)空間，并且模型精度可能受限。對(duì)于第二種模 型（連續(xù)模型），一般情況下本發(fā)明可取其函數(shù)形式為正態(tài)分布概率密度函數(shù)，即
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法，包括： 步驟1:通過盡可能多的觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立隱馬爾可夫模型的任意兩個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移 概率和開路電壓的觀察概率； 步驟2 :對(duì)所述電池的新個(gè)體進(jìn)行初始化，確定所述電池的最大容量；令k=N-1，QP= 〇，k為所述電池的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)，N為隱馬爾可夫模型的狀態(tài)的總個(gè)數(shù)，QP為所述電池從一 個(gè)松弛狀態(tài)轉(zhuǎn)到另一個(gè)松弛狀態(tài)期間流入和流出所述電池的電量的凈值； 步驟3 :所述電池進(jìn)行充電或者放電，對(duì)其剩余容量進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)； 步驟4 :判斷所述電池是否已進(jìn)入一新的松弛狀態(tài)；如結(jié)果為"否"，則返回上述步驟3 ; 如結(jié)果為"是"，則轉(zhuǎn)到下述步驟5 ; 步驟5 :確定所述電池所處的隱馬爾可夫模型的新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)； 步驟7 :更新所述剩余容量； 步驟8 :令QP= 0，k=q，q為所述電池的新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)；然后返回上述步驟3,進(jìn) 行新的充電或者放電過程。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法，其特征在于，在上述步驟2 中，通過將所述電池從起始"放空"狀態(tài)充電至"滿充"狀態(tài)，確定所述電池的最大容量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法，其特征在于，在上述步驟3 中，按照傳統(tǒng)的庫侖積分法對(duì)所述電池的剩余容量進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法，其特征在于，在上述步驟5 中，所述電池所處的隱馬爾可夫模型的新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)是由下式確定的：
其中，q為新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)，aki(r)為隱馬爾可夫模型的任意兩個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概 率，bi;T(OCV)為開路電壓的觀察概率。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法，其特征在于，在上述步驟5和 上述步驟7之間還包括： 步驟6 :對(duì)所述電池的所述最大容量進(jìn)行校正。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于隱馬爾可夫模型的鋰離子電池剩余容量估計(jì)方法，包括步驟：1：通過觀測(cè)數(shù)據(jù)建立HMM任意兩個(gè)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率和開路電壓的觀察概率；2：對(duì)電池新個(gè)體作初始化，確定其最大容量；令k＝N-1，QP＝0，k為電池的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)，N為HMM狀態(tài)的總個(gè)數(shù)，QP為電池從一個(gè)松弛狀態(tài)轉(zhuǎn)到另一松弛狀態(tài)期間流入和流出電池的電量凈值；3：電池作充電或放電，對(duì)其剩余容量作實(shí)時(shí)估計(jì)；4：判斷電池是否已進(jìn)入一新的松弛狀態(tài)；若為否，返回步驟3；若為是，轉(zhuǎn)到步驟5；5：確定電池所處的HMM新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)；7：更新剩余容量；8：令QP＝0，k＝q，q為新的松弛狀態(tài)標(biāo)號(hào)；然后返回步驟3，作新的充電或放電過程。本發(fā)明使鋰電池的剩余容量估計(jì)達(dá)到較高精度。
【IPC分類】G01R31-36
【公開號(hào)】CN104777433
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510225366
【發(fā)明人】張江安
【申請(qǐng)人】中穎電子股份有限公司
【公開日】2015年7月15日
【申請(qǐng)日】2015年5月4日