申请/专利权人：昆明理工大学

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117825974A

主分类号：G01R31/367

分类号：G01R31/367;G01R31/388;G01R31/392;G06F30/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明涉及一种储能电池荷电状态和健康状态协联估计方法及装置，属于电池状态估计领域。本发明采集储能单体电池恒流充电、恒压充电和放电阶段的电压和电流；建立考虑接触电阻、隔膜电阻和滞回特性的二阶RC等效电路及电池恒流、恒压充电和放电交互模型；对建立的交互模型分别进行参数辨识；利用内嵌无迹卡尔曼滤波的交互式多模型算法进行电池SOC融合估算；利用辨识的隔膜电阻和模型概率求其均值后与接触电阻估算电池SOH，并用SOH对SOC进行修正。本发明参数辨识准确，利用隔膜电阻的均值和接触电阻计算SOH，使得SOH估算更加精确，考虑了电池当前的老化状态协联了SOH，使得SOC估算更加准确。

主权项：1.一种储能电池荷电状态和健康状态协联估计方法，其特征在于，包括：Step1：采集储能电池恒流充电阶段、恒压充电阶段和放电阶段的电压以及电流；Step2：建立考虑接触电阻、隔膜电阻和滞回特性的二阶RC等效电路，基于二阶RC等效电路分别建立恒流充电交互模型、恒压充电交互模型及动态放电交互模型；Step3：利用自适应遗忘因子递推最小二乘法对建立的交互式模型分别进行参数辨识，得到每个交互模型的隔膜电阻、接触电阻、极化电阻和极化电容；Step4：利用内嵌无迹卡尔曼滤波的交互式多模型算法计算各交互模型的SOC状态及各交互模型的概率，融合得到储能电池的SOC；Step5：将每个交互模型的隔膜电阻和模型概率对应相乘后取均值，再与接触电阻联合估算储能电池的SOH；利用估算的SOH对Step4中的SOC进行修正，得到储能电池的SOC融合估算结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学 一种储能电池荷电状态和健康状态协联估计方法及装置

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