本技术涉及动力电池，尤其是涉及一种动力电池参数的在线估计方法及装置。
背景技术：
1、近年来，电动汽车发展迅速，作为其核心部件，动力电池成为全球研究的热点。动力电池参数的在线估计对动力电池状态估算有至关重要的作用，准确的动力电池参数的估计对于电池状态估算、整机续航、整机性能体验、电池梯度使用、电池主动安全预警等方面有着重要意义。
2、动力电池参数的在线估计是一个非常复杂的过程，传统的动力电池参数的在线估计通常包括基于模型的卡尔曼滤波算法、基于模型的粒子滤波算法和数据驱动方法等。但是，现有的动力电池参数的在线估计的方法使得动力电池参数的在线估计的准确度较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术的目的在于提供一种动力电池参数的在线估计方法及装置，以提高动力电池参数的在线估计的准确度。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种动力电池参数的在线估计方法，所述在线估计方法包括：
3、获取目标动力电池内每一单体电池在初始时刻的单体电池参数；所述单体电池参数包括单体电池soc和单体电池的一阶等效电路模型的单体模型参数；
4、针对每一单体电池，基于该单体电池在所述初始时刻的单体电池参数和预先确定的单体协方差矩阵参数，利用预先建立的状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波算法估计该单体电池在所述初始时刻之后的每一预定时刻的单体电池参数；
5、针对所述每一预定时刻，基于每一单体电池在该预定时刻的单体电池参数中所包括的单体电池soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc。
6、可选地，所述针对每一单体电池，基于该单体电池在所述初始时刻的单体电池参数和预先确定的单体协方差矩阵参数，利用预先建立的状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波算法估计该单体电池在所述初始时刻之后的每一预定时刻的单体电池参数，包括：
7、针对每一单体电池，基于该单体电池在所述初始时刻的单体电池参数，利用所述状态方程预测该单体电池在所述每一预定时刻的预测单体电池参数；其中，所述状态方程为基于上一时刻的单体电池参数得到下一时刻的预测单体电池参数的方程；
8、基于所述单体协方差矩阵参数，确定该单体电池在所述每一预定时刻的增益；
9、针对所述每一预定时刻，基于所述观测方程和该单体电池在该预定时刻的增益，对该单体电池在该预定时刻的预测单体电池参数进行校正，以获得该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数；
10、基于该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数得到该单体电池在该预定时刻的单体电池参数。
11、可选地，所述单体协方差矩阵参数包括：过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵；
12、其中，所述过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵是利用人工蜂群的智能优化算法得到的。
13、可选地，所述基于所述单体协方差矩阵参数，确定该单体电池在所述每一预定时刻的增益，包括：
14、针对所述每一预定时刻，基于所述过程噪声协方差矩阵、所述状态方程中单体电池参数的系数矩阵、该预定时刻的上一时刻的校正后的误差协方差矩阵，确定该单体电池在该预定时刻的预测误差协方差矩阵；其中，当该预定时刻的上一时刻不为初始时刻时，该预定时刻的上一时刻的校正后的误差协方差矩阵是基于对该预定时刻的上一时刻的预测误差协方差矩阵进行校正得到的；
15、基于该单体电池在该预定时刻的预测误差协方差矩阵，所述测量噪声协方差矩阵和观测矩阵，确定该单体电池在该预定时刻的增益。
16、可选地，所述基于该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数得到该单体电池在该预定时刻的单体电池参数，包括：
17、确定该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数是否满足预设物理条件；
18、如果该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数满足预设物理条件，则将该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数确定为该单体电池在该预定时刻的单体电池参数；
19、如果不满足预设物理条件，则将该单体电池在所述初始时刻的单体电池参数确定为该单体电池在该预定时刻的单体电池参数。
20、可选地，针对所述每一预定时刻，基于每一单体电池在该预定时刻的单体电池参数中所包括的单体电池soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc，包括：
21、针对所述每一预定时刻，基于该预定时刻每个单体电池的单体soc，确定该预定时刻所述目标动力电池内单体电池的最大单体soc和最小单体soc；
22、基于该预定时刻所述最大单体soc和所述最小单体soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc。
23、可选地，所述基于该预定时刻所述最大单体soc和所述最小单体soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc，包括：
24、当该预定时刻所述最小单体soc小于预设的soc最小值时，将该预定时刻所述最小单体soc确定为所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc；
25、当该预定时刻所述最大单体soc大于预设的soc最大值时，将该预定时刻所述最大单体soc确定为所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc；
26、当该预定时刻所述最大单体soc小于预设的soc最大值时，并且所述最小单体soc大于预设的soc最小值时，根据预设公式确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc。
27、第二方面，本技术实施例提供了一种动力电池参数的在线估计装置，所述在线估计装置包括：
28、获取模块，用于获取目标动力电池内每一单体电池在初始时刻的单体电池参数；所述单体电池参数包括单体电池soc和单体电池的一阶等效电路模型的单体模型参数；
29、单体参数估计模块，用于针对每一单体电池，基于该单体电池在所述初始时刻的单体电池参数和预先确定的单体协方差矩阵参数，利用预先建立的状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波算法估计该单体电池在所述初始时刻之后的每一预定时刻的单体电池参数；
30、真实电池soc估计模块，用于针对所述每一预定时刻，基于每一单体电池在该预定时刻的单体电池参数中所包括的单体电池soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc。
31、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的动力电池参数的在线估计方法的步骤。
32、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的动力电池参数的在线估计方法的步骤。
33、本技术实施例提供的一种动力电池参数的在线估计方法及装置，基于单体电池在初始时刻的单体电池参数和预先确定的单体协方差矩阵参数，利用预先建立的状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波算法估计单体电池在所述初始时刻之后的每一预定时刻的单体电池参数，进而基于每一单体电池在每一预定时刻的单体电池参数中所包括的单体电池soc，确定目标动力电池在每一预定时刻的真实电池soc，从而提高了动力电池参数的在线估计的准确度。
34、为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
1.一种动力电池参数的在线估计方法，其特征在于，所述在线估计方法包括：
2.根据权利要求1所述的在线估计方法，其特征在于，所述针对每一单体电池，基于该单体电池在所述初始时刻的单体电池参数和预先确定的单体协方差矩阵参数，利用预先建立的状态方程和观测方程，使用扩展卡尔曼滤波算法估计该单体电池在所述初始时刻之后的每一预定时刻的单体电池参数，包括：
3.根据权利要求2所述的在线估计方法，其特征在于，所述单体协方差矩阵参数包括：过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵；
4.根据权利要求3所述的在线估计方法，其特征在于，所述基于所述单体协方差矩阵参数，确定该单体电池在所述每一预定时刻的增益，包括：
5.根据权利要求2所述的在线估计方法，其特征在于，所述基于该单体电池在该预定时刻的校正后的单体电池参数得到该单体电池在该预定时刻的单体电池参数，包括：
6.根据权利要求1所述的在线估计方法，其特征在于，针对所述每一预定时刻，基于每一单体电池在该预定时刻的单体电池参数中所包括的单体电池soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc，包括：
7.根据权利要求6所述的在线估计方法，其特征在于，所述基于该预定时刻所述最大单体soc和所述最小单体soc，确定所述目标动力电池在该预定时刻的真实电池soc，包括：
8.一种动力电池参数的在线估计装置，其特征在于，所述在线估计装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的动力电池参数的在线估计方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的动力电池参数的在线估计方法的步骤。
