利索能及
我要发布
收藏
专利号: 2022112607700
申请人: 山东师范大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-11-19
缴费截止日期: 暂无
联系人

摘要:

权利要求书:

1.一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计方法,其特征是,包括:分析参考SOC与伪SOC之间的关系,构建两者之间的解析关系;其中,采用安时积分法计算电池参考SOC的公式为:式中, 表示k时刻电池的参考SOC,为库伦效率,Ts为采样周期, 表示j时刻流过电池的电流,Ct表示电池的实际最大可用容量, 表示初始时刻电池的实际SOC值;

电池伪SOC的计算公式为:

式中, 表示k时刻电池的伪SOC,m0表示初始时刻电池的伪SOC值,m0通过OCV‑SOC查找表推断得到;Ch表示电池的伪容量值;

所述参考SOC与所述伪SOC之间为线性关系,表示为:

式中, 表示k时刻电池的参考SOC, 表示k时刻电池的伪SOC,d1和d2是迁移因子,为两个待估参数,该待估参数在电池全寿命周期中不同温度条件下具有慢时变特性;

对崭新电池进行性能测试,建立电池的OCV模型,为:

在电池使用一段时间后,借助所建立的OCV模型,采用SBC法进行矫正,通过迁移得到电池在特定环境温度条件下的OCV模型,表示为:再结合线性关系化简得到电池在不同老化状态和特定环境温度条件下的OCV模型,为:i

式中,Uf表示崭新电池在25℃下的开路电压;s表示电池的参考SOC;s 表示s的i次方;gii为多项式系数,是s 的系数;n为多项式阶数;d3和d4是迁移因子,为两个待估参数;

采用Thevenin模型描述电池动态特性,将上述通过迁移获得的OCV模型代入Thevenin模型中,并进一步明确待估变量;

采用协同进化Jaya算法对所述待估变量进行求解,获得待估变量的最优解;

根据待估变量的最优解,完成对电池模型参数的实时最优估计;

根据待估变量的最优解,结合给定的初始伪SOC值、伪容量值和电池实时测量数据,完成对电池SOC和SOH的实时最优估计。

2.如权利要求1所述的一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计方法,其特征是,对崭新电池进行性能测试,建立电池的OCV模型,采用斜率/截距校正法进行迁移,得到电池在不同老化状态和特定环境温度条件下的OCV模型。

3.如权利要求1所述的一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计方法,其特征是,所述待估计变量包括d1、d2、d3、d4、Ro、Rp、Cp、Up八个变量,其中,d1、d2、d3、d4为迁移因子,表示电池模型中的欧姆内阻, 和 表示极化电阻和极化电容,Up表示电阻 和电容两端的极化电压。

4.如权利要求1所述的一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计方法,其特征是,将每个待估变量作为一个变量群,采用Jaya算法求解每个待优化变量的解,在完成对当前处于激活状态的变量群的优化,得到最优解后,移动变量优化窗口,并激活下一个变量群,参与优化,依次循环,不断滚动优化,直至得到所有待估变量的最优解。

5.一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计系统,其特征是,包括:数据获取模块,用于获取电池的实时测量数据;

待估变量确定模块,用于分析参考SOC与伪SOC之间的关系,构建两者之间的解析关系;

其中,采用安时积分法计算电池参考SOC的公式为:

式中, 表示k时刻电池的参考SOC,为库伦效率,Ts为采样周期, 表示j时刻流过电池的电流,Ct表示电池的实际最大可用容量, 表示初始时刻电池的实际SOC值;

电池伪SOC的计算公式为:

式中, 表示k时刻电池的伪SOC,m0表示初始时刻电池的伪SOC值,m0通过OCV‑SOC查找表推断得到;Ch表示电池的伪容量值;

所述参考SOC与所述伪SOC之间为线性关系,表示为:

式中, 表示k时刻电池的参考SOC, 表示k时刻电池的伪SOC,d1和d2是迁移因子,为两个待估参数,该待估参数在电池全寿命周期中不同温度条件下具有慢时变特性;

对崭新电池进行性能测试,建立电池的OCV模型,为:

在电池使用一段时间后,借助所建立的OCV模型,采用SBC法进行矫正,通过迁移得到电池在特定环境温度条件下的OCV模型,表示为:再结合线性关系化简得到电池在不同老化状态和特定环境温度条件下的OCV模型,为:i

式中,Uf表示崭新电池在25℃下的开路电压;s表示电池的参考SOC;s 表示s的i次方;gii为多项式系数,是s 的系数;n为多项式阶数;d3和d4是迁移因子,为两个待估参数;

采用Thevenin模型描述电池动态特性,将上述通过迁移获得的OCV模型代入Thevenin模型中,并进一步明确待估变量;

待估变量求解模块,用于采用协同进化Jaya算法对所述待估变量进行求解,获得待估变量的最优解;

电池模型参数估计模块,用于根据待估变量的最优解,完成对电池模型参数的实时最优估计;

电池状态估计模块,用于根据待估变量的最优解,结合给定的初始伪SOC值、伪容量值和电池实时测量数据,完成对电池SOC和SOH的实时最优估计。

6.一种电子设备,其特征是,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成如权利要求1‑4中任一项所述的一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质,其特征是,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成如权利要求1‑4中任一项所述的一种基于改进Jaya的电池参数与状态联合估计方法的步骤。