本發(fā)明涉及電池組主動均衡技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于電池能量狀態(tài)估計(jì)的電池組主動均衡控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

電池儲能系統(tǒng)是智能電網(wǎng)、分布式能源、電動汽車等新能源系統(tǒng)的核心。為了達(dá)到一定的電壓、功率和能量等級，電池儲能系統(tǒng)需要將大量電池單體串并聯(lián)成組使用。由于電池的制作工藝問題和工作環(huán)境的影響，電池組中的單體電池間存在著一定的差異。這種差異使電池組的能量不能得到充分利用，而且隨著電池間差異的不斷累積將會使個別單體容量迅速衰減，進(jìn)而限制電池組輸出功率，縮短電池組壽命。對電池組進(jìn)行均衡管理是改善電池組不一致性的重要方法。通過對使用過程中電池組狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時檢測，判斷電池組的不一致性狀態(tài)，當(dāng)達(dá)到均衡功能的執(zhí)行條件時，通過有效的均衡控制策略控制均衡電路執(zhí)行相應(yīng)動作，使電池組中各單體在使用過程中的狀態(tài)趨于一致。

電池組均衡主要有被動均衡和主動均衡兩種電路拓?fù)?。主動均衡電路以其能夠?qū)崿F(xiàn)電池間無損能量流動，解決被動均衡中能量損失和產(chǎn)熱嚴(yán)重等問題，成為了目前技術(shù)研究的熱點(diǎn)。常見的主動均衡電路有單體到單體、單體到總體、總體到單體以及單體到總體到單體等拓?fù)漕愋?。單體到單體拓?fù)渚馑俣嚷⒖刂屏鞒虖?fù)雜，而單體到總體和總體到單體拓?fù)淠芰哭D(zhuǎn)移方式單一、靈活性較差，所以這三種拓?fù)涞膽?yīng)用遠(yuǎn)不及單體到總體到單體拓?fù)鋺?yīng)用廣泛。單體到總體到單體的拓?fù)浯蠖喽蓟趩蝹€反激變壓器實(shí)現(xiàn)，但這種結(jié)構(gòu)控制策略單一，均衡充放電過程無法并行操作，因此均衡速度較慢，均衡效率較低。

目前常用的控制策略主要以電池電壓和荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)作為控制變量。以電壓作為控制變量易于工程實(shí)現(xiàn)，但容易受內(nèi)阻、極化電壓、環(huán)境溫度等影響導(dǎo)致均衡不準(zhǔn)確；以SOC作為控制變量可使各單體處于相同的放電深度，控制電池組內(nèi)單體 同時充滿、同時放空，但卻忽略了電池在使用過程中電壓的變化，無法準(zhǔn)確地反映出電池的真實(shí)狀態(tài)，判斷出電池的充放電能力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于電池能量狀態(tài)估計(jì)的電池組主動均衡控制系統(tǒng)，可以提高電池組均衡控制精度，最大化電池組的能量利用率。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于電池能量狀態(tài)估計(jì)的電池組主動均衡控制系統(tǒng)，包括：電池信息采集器、電池組、變壓器、均衡控制器、主控制器；其中：

所述電池組由n個單體電池串聯(lián)組成；

所述電池信息采集器，用于采集每一單體電池的信息，并傳輸給主控制器；

所述主控制器，用于根據(jù)采集到的每一單體電池的信息結(jié)合雙不變嵌入法在線辨識電池模型參數(shù)，進(jìn)而估計(jì)各個單體電池的SOE值；再根據(jù)所有單體電池的SOE值計(jì)算電池組的平均SOE值，并根據(jù)每一單體電池的SOE值與平均SOE值的差值大小來下發(fā)相應(yīng)的充電或放電控制信號；

所述變壓器的數(shù)量為n個，每一變壓器的初級均單獨(dú)與一單體電池并聯(lián)，次級則接入整個電池組的總正和總負(fù)之間；所述變壓器通過接收均衡控制器的開啟或關(guān)閉命令對相應(yīng)的單體電池實(shí)行能量流動；

所述均衡控制器通過多個引腳信號分別控制每個變壓器的初級和次級的開閉狀態(tài)，根據(jù)接收到的所述主控制器下發(fā)的充電或放電控制信號來下發(fā)開啟或關(guān)閉命令至相應(yīng)的變壓器。

進(jìn)一步的，該系統(tǒng)還包括：SPI通信模塊，用于實(shí)現(xiàn)電池信息采集器與主控制器，以及均衡控制器與主控制器之間的信息交互。

進(jìn)一步的，所述根據(jù)采集到的每一單體電池的信息結(jié)合雙不變嵌入法在線辨識電池模型參數(shù)，進(jìn)而估計(jì)各個單體電池的電池能量狀態(tài)SOE值；再根據(jù)所有單體電池的SOE值計(jì)算電池組的平均SOE值，并根據(jù)每一單體電池的SOE值與平均SOE值的差值大小來下發(fā)相應(yīng)的充電或放電控制信號包括：

預(yù)先設(shè)定上下界限值ΔSOE₁與ΔSOE₂；

根據(jù)采集到的每一單體電池的信息并通過功率積分法計(jì)算電池均衡前的SOE值；

建立均衡電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型；

在均衡電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型的基礎(chǔ)上結(jié)合功率積分法，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；

將該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化處理，得到單體電池狀態(tài)估計(jì)的空間方程和輸出方程，以及單體電池參數(shù)估計(jì)的空間方程和輸出方程；

根據(jù)所獲得的方程，并利用雙不變嵌入法結(jié)合單體電池的信息辨識單體電池的參數(shù)，并估計(jì)單體電池的SOE值；

根據(jù)所有單體電池的SOE值計(jì)算電池組的平均SOE值，記為SOE_avg；

電池組中第i個單體電池的SOE值記為SOE_i；當(dāng)SOE_i-SOE_avg≤ΔSOE₁時，判斷該單體電池的能量低于電池組中單體能量平均值，下發(fā)充電控制信號，對該單體電池開啟充電均衡功能；當(dāng)SOE_i-SOE_avg≥ΔSOE₂時，判斷該單體能量高于電池組中單體能量平均值，下發(fā)放電控制信號，對該單體電池開啟放電均衡功能；直到所有單體電池的SOE值均滿足均衡關(guān)閉條件：ΔSOE₁≤SOE_i-SOE_avg≤ΔSOE₂。

進(jìn)一步的，根據(jù)采集到的每一單體電池的信息并通過功率積分法計(jì)算電池均衡前的SOE值的公式包括：

其中，z(t)為t時刻的SOE值；z(t₀)為電池初始SOE值；E_N為電池額定能量；P(t)為電池的充放電功率，其值為t時刻電池端電壓v(t)和流過電流i(t)的乘積。

進(jìn)一步的，建立均衡電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型包括：

一個理想電壓源、一個串聯(lián)內(nèi)阻R_o以及一個動態(tài)RC網(wǎng)絡(luò)；

其中，串聯(lián)內(nèi)阻R_o在充放電情況下的數(shù)值分為R_chg與R_dis；動態(tài)RC網(wǎng)絡(luò)的分散電阻、分散電容值分別為R_D、C_D；I_L為流入單體電池的電流，U_t為單體電池的端電壓。

進(jìn)一步的，所建立的數(shù)學(xué)模型為：

其中，U_D為動態(tài)RC網(wǎng)絡(luò)的端電壓，為U_D的微分；U_oc為理想電壓源的開路電壓，其為溫度T和SOE的函數(shù)，三者間的函數(shù)關(guān)系式為U_oc(z,T)；該數(shù)學(xué)模型的參數(shù)為θ＝[R_dis R_chg C_D R_D]。

進(jìn)一步的，所述將該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化處理，得到單體電池狀態(tài)估計(jì)的狀態(tài)空間 方程和輸出方程，以及單體電池參數(shù)估計(jì)的狀態(tài)空間方程和輸出方程，包括：

單體電池狀態(tài)估計(jì)的空間方程和輸出方程為：

其中：所有參數(shù)的表達(dá)式中下標(biāo)k以及k+1相應(yīng)的表示k時刻與k+1時刻，Δt為采樣時間，α＝exp(-Δt/R_D C_D)，f、g相應(yīng)的表示電池單體模型的狀態(tài)空間方程、輸出方程函數(shù)；x表示模型狀態(tài)，即單體電池的兩個狀態(tài)分量z_k+1表示k+1時刻單體電池的SOE值，U_D,k+1表示k+1時刻單體電池的端電壓；y表示模型輸出，即單體電池的輸出端電壓U_t,k，y_k表示k時刻單體電池的端電壓；u表示模型輸入，即單體電池的輸入電流I_L,k，u_k表示k時刻流入單體電池電流；w_k、v_k分別為服從高斯分布的過程噪聲、測量噪聲；θ_k表示k時刻單體電池參數(shù)；

單體電池參數(shù)估計(jì)的空間方程和輸出方程為：

式中，表示對單體電池參數(shù)θ的估計(jì)；r為白噪聲；式中的d_k即為k時刻單體電池的端電壓U_t,k。

進(jìn)一步的，所述利用雙不變嵌入法結(jié)合單體電池的信息估計(jì)單體電池的參數(shù)包括：

利用不變嵌入法在線估計(jì)k時刻電池參數(shù)θ_k，得出實(shí)時電池參數(shù)值后，再利用不變嵌入濾波算法和實(shí)時參數(shù)值估計(jì)k時刻電池狀態(tài)x_k；其包括初始化、時間更新、誤差產(chǎn)生和測量更新四個步驟：θ_k，x_k是由兩個迭代過程估計(jì)得到的，分別是時間更新和測量更新測量更新后的值被看做每個k時刻的θ_k，x_k；

初始化：

初始化單體電池參數(shù)θ₀以及協(xié)方差誤差矩陣的初始值：

初始化單體電池狀態(tài)x₀以及協(xié)方差誤差矩陣的初始值：

其中，E[]表示期望；Σ為誤差協(xié)方差矩陣；

時間更新：

參數(shù)估計(jì)的時間更新：

狀態(tài)估計(jì)的時間更新：

其中：Σ_r與Σ_w表示系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差；

誤差產(chǎn)生：

利用模型與實(shí)際測量值的偏差e_k值得到狀態(tài)誤差矩陣與參數(shù)誤差矩陣

其中，Σ_v為系統(tǒng)測量噪聲協(xié)方差；

測量更新：

根據(jù)狀態(tài)誤差矩陣與參數(shù)誤差矩陣及其偏導(dǎo)得出測量更新過程：

其中：

其中：A_k-1為對單體電池狀態(tài)的空間方程和輸出方程求導(dǎo)或偏導(dǎo)得到的中間變量。

由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，基于多變壓器的均衡電路拓?fù)淇刹捎枚喾N控制變量，使得均衡充放電過程可直接并行操作，提高了均衡的效率。SOE能更為準(zhǔn)確的反映出電池的真實(shí)狀態(tài)，采用電池SOE作為控制變量克服了目前均衡控制策略中單純以電壓或SOC作為均衡控制變量中的不足，提高均衡控制精度，使均衡后的電池能量保持精確一 致，最大化電池組的能量利用率。利用雙不變嵌入法在線辨識電池參數(shù)和實(shí)時估計(jì)電池狀態(tài)，能夠有效地提高SOE估計(jì)精度，進(jìn)一步確保均衡控制精度，優(yōu)化均衡效果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于電池能量狀態(tài)估計(jì)的電池組主動均衡控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的均衡控制過程的流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的均衡電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的U_oc-SOE,T關(guān)系圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

本發(fā)明通過監(jiān)測電池狀態(tài)，包括電壓、電流、溫度等，利用雙不變嵌入法同時在線辨識電池模型參數(shù)、估算電池能量狀態(tài)(State Of Energy，SOE)，以電池SOE作為控制變量，設(shè)置均衡開啟條件，當(dāng)電池組中某個或多個電池達(dá)到均衡開啟條件時，控制相應(yīng)開關(guān)，使能量高于平均值一定范圍的單體向電池組總體放電，同時電池組向能量低于平均值一定范圍的單體充電，以達(dá)到快速均衡的目的。

所述的SOE考慮了電池在充放電過程中電壓的變化，能夠克服SOC的不足，更為準(zhǔn)確的反映出電池的真實(shí)狀態(tài)。以SOE作為均衡控制變量能提高均衡控制精度，使均衡后的電池能量保持精確一致，最大化電池組的能量利用率。

下面結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明做詳細(xì)的介紹。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于電池能量狀態(tài)估計(jì)的電池組主動均衡控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，其主要包括：電池信息采集器、電池組、變壓器、均衡控制器、主控制器；其中：

所述電池組由n個單體電池串聯(lián)組成；單體電池記為B1～Bn；

所述電池信息采集器，用于采集每一單體電池的信息(包括電壓、電流、溫度等)，并傳輸給主控制器；

所述主控制器，用于根據(jù)采集到的每一單體電池的信息結(jié)合雙不變嵌入法在線辨識電池模型參數(shù)，進(jìn)而估計(jì)各個單體電池的SOE值；再根據(jù)所有單體電池的SOE值計(jì)算電池組的平均SOE值，并根據(jù)每一單體電池的SOE值與平均SOE值的差值大小來下發(fā)相應(yīng)的充電或放電控制信號；

所述變壓器的數(shù)量為n個，每一變壓器的初級均單獨(dú)與一單體電池并聯(lián)，次級則接入整個電池組的總正和總負(fù)之間；所述變壓器通過接收均衡控制器的開啟或關(guān)閉命令對相應(yīng)的單體電池實(shí)行能量流動；

所述均衡控制器通過多個引腳信號分別控制每個變壓器的初級和次級的開閉狀態(tài)，具體的可通過兩個MOS管來分別與每一變壓器的初級和次級串聯(lián)(例如，通過MOS管MOS_p1及MOS_s1與變壓器T1初級和次級串聯(lián))，每個MOS管的G極均連入均衡控制器的開關(guān)控制引腳。所述均衡控制器根據(jù)接收到的所述主控制器下發(fā)的充電或放電控制信號來下發(fā)開啟或關(guān)閉命令至相應(yīng)的變壓器。

本發(fā)明實(shí)施例中，為單體電池充電時，均衡控制器通過引腳信號控制變壓器先開啟次級再開啟初級，為單體電池放電時，開閉順序與充電時相反。

進(jìn)一步的，該系統(tǒng)還包括：SPI通信模塊，用于實(shí)現(xiàn)電池信息采集器與主控制器，以及均衡控制器與主控制器之間的信息交互。

本發(fā)明實(shí)施例中，所述主控制器實(shí)現(xiàn)均衡控制的具體過程可如圖2所示。系統(tǒng)初始化時，預(yù)先設(shè)定均衡誤差誤差帶ΔSOE₁與ΔSOE₂。當(dāng)電池信息采集器開始工作后，采集每一單體電池的信息(包括電壓、電流、溫度等)，并傳輸給主控制器。

主控制器首先對信息采集器發(fā)送過來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。為了提高模型準(zhǔn)確性和SOE估計(jì)精度，本發(fā)明實(shí)施例利用雙不變嵌入法在線辨識電池模型參數(shù)，估計(jì)單體電池的SOE值，電池組中第i個單體電池的SOE值記為SOE_i。然后，依據(jù)每一單體電池的SOE_i值計(jì)算整個電池組平均SOE_avg值。當(dāng)SOE_i-SOE_avg≤ΔSOE₁時，判斷該單體電池的能量低于電池組 中單體能量平均值，并且超過了均衡控制下誤差帶，主控制器下發(fā)充電控制信號，對該單體電池開啟充電均衡功能；當(dāng)SOE_i-SOE_avg≥ΔSOE₂時，判斷該單體能量高于電池組中單體能量平均值，并且超過了均衡控制上誤差帶，主控制器下發(fā)放電控制信號，對該單體電池開啟放電均衡功能；直到所有單體電池的SOE值均滿足均衡關(guān)閉條件：ΔSOE₁≤SOE_i-SOE_avg≤ΔSOE₂。

本發(fā)明實(shí)施例中，利用雙不變嵌入法在線辨識電池模型參數(shù)，估計(jì)單體電池的SOE值的具體過程如下：

1)根據(jù)采集到的每一單體電池的信息并通過功率積分法計(jì)算電池均衡前的SOE值。

其計(jì)算公式為：

其中，z(t)為t時刻的SOE值；z(t₀)為電池初始SOE值；E_N為電池額定能量；P(t)為電池的充放電功率，其值為t時刻電池端電壓v(t)和流過電流i(t)的乘積。

2)建立均衡電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型。

所述電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型如圖3所示，其包括：一個理想電壓源、一個串聯(lián)內(nèi)阻R_o以及一個動態(tài)RC網(wǎng)絡(luò)；

其中，串聯(lián)內(nèi)阻R_o在充放電情況下的數(shù)值分為R_chg與R_dis；動態(tài)RC網(wǎng)絡(luò)的分散電阻、分散電容值分別為R_D、C_D；I_L為流入單體電池的電流，U_t為單體電池的端電壓。

本發(fā)明實(shí)施例中，整個等效電路相當(dāng)于一個“單體電池”，即用這個等效電路來模擬本發(fā)明所說的單體電池的電特性。

3)在電池一階RC網(wǎng)絡(luò)等效電路模型的基礎(chǔ)上結(jié)合功率積分法，建立相應(yīng)的電池單體數(shù)學(xué)模型。

所建立的數(shù)學(xué)模型為：

其中，U_D為動態(tài)RC網(wǎng)絡(luò)的端電壓，為U_D的微分；U_oc為單體電池的開路電壓，其為溫度T和SOE的函數(shù)，三者間的函數(shù)關(guān)系式為U_oc(SOE,T)；該數(shù)學(xué)模型的參數(shù)為θ＝[R_dis R_chg C_D R_D]。

電池電流I_L、端電壓U_t以及溫度T值可以通過信息采集器采集獲得，U_oc為T和SOE的函數(shù)，通過實(shí)驗(yàn)可獲得如圖4所示的U_oc-SOE,T關(guān)系圖。利用曲線擬合可以得到單體電池 的開路電壓U_oc與SOE，T的函數(shù)關(guān)系式U_oc(z,T)。由于串聯(lián)內(nèi)阻R_chg、R_dis、分散電容C_D以及分散電阻R_D為該模型中不可知參數(shù)，本發(fā)明中采用不變嵌入法對其進(jìn)行估計(jì)。

4)將該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行離散化處理，得到單體電池狀態(tài)估計(jì)的空間方程(3)和輸出方程(4)，以及單體電池參數(shù)估計(jì)的空間方程(5)和輸出方程(6)。

將結(jié)合式(1)(2)并將其離散化可得到單體電池狀態(tài)估計(jì)的空間方程(3)和輸出方程(4)為：

其中：所有參數(shù)的表達(dá)式中下標(biāo)k以及k+1相應(yīng)的表示k時刻與k+1時刻，Δt為采樣時間，α＝exp(-Δt/R_D C_D)。f、g相應(yīng)的表示電池單體模型的狀態(tài)空間方程、輸出方程函數(shù)；x表示模型狀態(tài)，即單體電池的兩個狀態(tài)分量z_k+1表示k+1時刻單體電池的SOE值(可通過前述公式1來計(jì)算)，U_D,k+1表示k+1時刻單體電池的端電壓；y表示模型輸出，即單體電池的輸出端電壓U_t,k，y_k表示k時刻單體電池的端電壓；u表示模型輸入，即單體電池的輸入電流I_L,k，u_k表示k時刻流入單體電池電流；w_k、v_k分別為服從高斯分布的過程噪聲、測量噪聲；θ_k表示k時刻單體電池參數(shù)向量，具體含義見下文。

單體電池參數(shù)估計(jì)的空間方程(5)和輸出方程(6)為：

與前文類似的，上述表達(dá)式中所有參數(shù)的表達(dá)式中下標(biāo)k以及k+1表示相應(yīng)的k時刻與k+1時刻；表示對單體電池參數(shù)θ的估計(jì)；r為白噪聲；式中的d_k即為k時刻單體電池的端電壓U_t,k。

本發(fā)明實(shí)施例中，為了便于式(3)中狀態(tài)估計(jì)，本發(fā)明中將對參數(shù)R_chg、R_dis、C_D、R_D的估計(jì)轉(zhuǎn)化為對θ＝[R_dis R_chg α R_D]的估計(jì)。由于電池參數(shù)的變化是非常緩慢的，所以在參數(shù)估計(jì)狀態(tài)空間方程中假設(shè)參數(shù)估計(jì)值為受到白噪聲r_k擾動的恒定值；由于采用不變嵌入法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的輸出方程必須為可觀測，所以在此仍采用電池狀態(tài)估計(jì)的輸出方程(4)。

5)根據(jù)前文步驟4所獲得的方程，并利用雙不變嵌入法結(jié)合單體電池的信息估計(jì)單體電池的參數(shù)包括：

在前述步驟4主要提出了單體電池的數(shù)學(xué)模型，但是并無計(jì)算過程，該數(shù)學(xué)模型是步 驟5算法的基礎(chǔ)，所以步驟5中算法的中間變量都是基于該數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)而得的。

利用不變嵌入法在線估計(jì)k時刻電池參數(shù)θ_k，得出實(shí)時電池參數(shù)值后，再利用不變嵌入濾波算法和實(shí)時參數(shù)值估計(jì)k時刻電池狀態(tài)x_k；其包括初始化、時間更新、誤差產(chǎn)生和測量更新四個步驟：θ_k，x_k是由兩個迭代過程估計(jì)得到的，分別為時間更新和測量更新測量更新后的值被看做每個k時刻的θ_k，x_k。與前文類似的，在下面的表達(dá)式中，下標(biāo)k、k+1、k-1相應(yīng)的表示k時刻、k+1時刻、k-1時刻。

1)初始化：

初始化單體電池參數(shù)θ₀以及協(xié)方差誤差矩陣的初始值：

初始化單體電池狀態(tài)x₀以及協(xié)方差誤差矩陣的初始值：

其中，E[]表示期望。Σ為誤差協(xié)方差矩陣。

2)時間更新：

參數(shù)估計(jì)的時間更新：

狀態(tài)估計(jì)的時間更新：

其中：Σ_r與Σ_w表示系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差。

3)誤差產(chǎn)生：

利用前述數(shù)學(xué)模型中的y_k值與實(shí)際測量值的偏差e_k值得到狀態(tài)誤差矩陣與參數(shù)誤差矩陣

其中，Σ_v為系統(tǒng)測量噪聲協(xié)方差。

4)測量更新：

根據(jù)狀態(tài)誤差矩陣與參數(shù)誤差矩陣及其偏導(dǎo)得出測量更新過程：

其中：

其中：A_k-1為對單體電池狀態(tài)的空間方程式(3)和輸出方程式(4)求導(dǎo)或偏導(dǎo)得到的中間變量。

本發(fā)明實(shí)施例的上述方案，基于多變壓器的均衡電路拓?fù)淇刹捎枚喾N控制變量，使得均衡充放電過程可直接并行操作，提高了均衡的效率。SOE能更為準(zhǔn)確的反映出電池的真實(shí)狀態(tài)，采用電池SOE作為控制變量克服了目前均衡控制策略中單純以電壓或SOC作為均衡控制變量中的不足，提高均衡控制精度，使均衡后的電池能量保持精確一致，最大化電池組的能量利用率。利用雙不變嵌入法在線辨識電池參數(shù)和實(shí)時估計(jì)電池狀態(tài)，能夠有效地提高SOE估計(jì)精度，進(jìn)一步確保均衡控制精度，優(yōu)化均衡效果。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。