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申请/专利权人：青岛科技大学

摘要：在当今世界能源结构中，石油、天然气和煤炭等化石能源仍然是人们利用的主要能源。为了实现可持续发展，就必须构建人与自然和谐共生的关系。新能源的研究和发展就成为了时代的主流。锂离子电池作为一种新能源，其需求越来越高，所以需要对锂电池管理系统BMS进行能量优化。其中电池荷电状态SOC估计是电池管理系统的核心功能，所以，高精度的SOC估算可以有效地降低所需要的锂电池成本。从锂电池的等效电路模型入手，以分数阶可辨识数学模型仿真为主线，快速准确的提取模型参数，进而估计SOC和待辨识参数，利用递阶辨识原理，并将其分为两个子辨识模型。本发明旨在用一种两阶段梯度迭代算法对分数阶锂电池参数进行辨识。

主权项：1.一种锂电池参数辨识方法，用一种两阶段梯度迭代算法对分数阶锂电池参数进行辨识；其特征在于，首先要构建基于单CPE元件的分数阶锂电池模型的两阶段辨识模型，然后根据所建模型结构，构建单二极管光伏电池模型输出电流表达式如下： 其中，△α＝△αUtl-Utl，△α是α阶的微分，Uoc是荷电状态，Ri,Rct,τ＝RctQ；继而得到单CPE分数阶锂电池模型的虚拟子系统S1l和S2l的关系式如下： 构建分数阶锂电池模型的两阶段单CPE模型如下： 最后要得到的分数阶锂电池模型的两阶段辨识模型为: 两阶段梯度迭代参数辨识算法流程：第一步：启动辨识算法；第二步：令迭代次数k＝0，设置初始值；第三步：获取单CPE分数阶锂电池的电流数据作为输入数据，电压Utl数据作为输出数据；第四步：构建和第五步：构建和第七步：计算μ1,k和μ2,k；第八步：更新和第十步：若否则，得到和结束流程；其中各变量的定义如下：定义输入量Il，输出量Utl；定义其输入构成的数据组为IIL，输出构成的数据组为UL，L为数据长度；定义为相关的信息向量；定义θ1和θ2为参数向量；定义为第k次迭代的的估计值；为第k次迭代的的估计值； 为第k次迭代的估计值；为第k次迭代的估计值；和分别表示Φ1θ1,l,Φ2θ2,l在第k次迭代的估计值；μ1,k,μ2,k表示第k次迭代的步长μ1和μ2的估计值；构建基于单CPE分数阶锂电池模型的两阶段辨识模型的两阶段梯度迭代参数估计方法，最终推导出的两阶段梯度迭代估计算法为： UL＝[Ut1,Ut2,···,UtL]T,10 上述算法的具体步骤：1启动辨识算法，令k＝1，设置初始值：和为随机向量；2获取锂电池的电流Il作为输入数据，锂电池输出Utl作为输出数据；3分别通过式13，式14，式11，式12获得4通过式14、式15计算μ1k,μ2k；5通过式16、式17刷新迭代所估计的6若另k＝k+1并重复第三步到第七步，否则，得到和结束流程；其中各变量的定义如下：定义输入量Il，输出量Utl，其输入构成的数据组为IIL，输出构成的数据组为UL，L为数据长度；定义为相关的信息向量；定义θ1,θ2为参数向量；定义为第k次迭代θ1的的估计值；为第K次迭代θ2的的估计值； 为第k次迭代的估计值；为第k次迭代的估计值； 和分别Φ1θ1,l,Φ2θ2,l表示在第k次迭代的估计值；μ1,k,μ2,k表示第k次迭代的步长μ1和μ2的估计值。

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百度查询： 青岛科技大学 基于两阶段梯度迭代算法的分数阶锂电池参数辨识算法