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    重庆时时彩后技巧: 一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201710012923.2

    申请日:

    2017.01.09

    公开号:

    CN106772094A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/36申请日:20170109|||公开
    IPC分类号: G01R31/36 主分类号: G01R31/36
    申请人: 成都理工大学
    发明人: 刘明哲; 徐建; 何明富; 柳炳琦; 蒋鑫; 杜益明; 成毅
    地址: 610000 四川省成都市二仙桥东三路1号
    优先权:
    专利代理机构: 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 代理人: 王育信
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710012923.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法,解决现有技术估算精度低的问题;具体为选用锂电池二阶戴维南模型作为静态电池等效电路模型,在20℃下对锂电池进行恒流充放电实验,实时采集工况下电池端电压电流数据并记录时间,根据电池模型离散状态方程选取最小二乘法指数拟合锂电池端电压对脉冲电流的响应曲线,进而得到电池不同SOC状态下的模型参数;将所得参数利用粒子群算法建立适应度函数并优化该模型参数,利用优化后参数在线更新电池模型参数之后建立动态电池模型;利用动态电池模型建立UKF??SOC观测器,改进UKF的噪声估计,再将采集的电压电流数据输入该观测器,在线估计电池SOC。本发明设计科学合理。

    权利要求书

    1.一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法,其特征在于:包括以下步骤:
    (1)选用锂电池二阶戴维南模型作为静态电池等效电路模型,在20℃下对锂电池进行
    恒流充放电实验,实时采集工况下电池端电压和电流数据,并记录时间,根据电池模型离散
    状态方程,选取最小二乘法指数拟合锂电池端电压对脉冲电流的响应曲线,进而得到电池
    不同SOC状态下的模型参数,所述二阶戴维南模型离散状态方程和输出方程如下:
    离散状态方程为
    输出方程为Ut=OCV(soct)-R0It-U1,t-U2,t+vt;
    其中,Ut表示锂电池的端电压,端电压需辨识且分别为U1,t和U2,t,It表示锂电池的工作
    电流,R0表示锂电池的等效内阻,OCV表示等效电压源,R1、C1以及R2、C2分别表示两个RC回路,
    用于描述锂电池的荷电变化以及扩散现象;Δt为采样周期且取值是1s;W1,t、W2,t和W3,t表示
    过程噪声,Vt表示测量噪声,过程噪声和测量噪声均为高斯白噪声;
    (2)将所得模型参数利用粒子群算法建立适应度函数并优化该模型参数,利用优化后
    的模型参数在线更新电池模型参数,之后建立动态电池模型,所述适应度函数如下:
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    其中,R0为内阻,R1和R2为极化电阻,C1和C2为极化电容;
    (3)利用建立的动态电池模型建立UKF-SOC观测器,改进UKF的噪声估计,再将采集得到
    的电压和电流数据输入UKF-SOC观测器,在线估计电池SOC。

    说明书

    一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法

    技术领域

    本发明涉及一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法。

    背景技术

    锂电池的荷电状态(SOC)估计是电池管理系统(BMS)的核心技术之一,准确、实时
    的在线估计有助于提高电池使用寿命,同时关系到电动车的安全驾驶。电动车行驶的路况
    不定,且SOC不可直接测量,且同时受温度,使用时长等多因素影响,这给SOC的估计造成极
    大的困难。现在工程设备中常用的是安时积分法配合开路电压法提高估算精度,但两者结
    合依然未能解决累计误差和在车况中难以校正的问题。

    发明内容

    本发明要解决的技术问题是:提供一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方
    法,用于车载系统实时在线估计电池参数,通过粒子群算法优化模型参数,提高SOC估计的
    精确度。

    为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:

    一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法,包括以下步骤:

    (1)选用锂电池二阶戴维南模型作为静态电池等效电路模型,在20℃下对锂电池
    进行恒流充放电实验,实时采集工况下电池端电压和电流数据,并记录时间,根据电池模型
    离散状态方程,选取递归最小二乘法指数拟合锂电池端电压对脉冲电流的响应曲线,进而
    求出此状态下的模型参数,所述二阶戴维南模型离散状态方程和输出方程如下:

    离散状态方程为
    输出方程为Ut=OCV(soct)-R0It-U1,t-U2,t+vt;

    其中,Ut表示锂电池的端电压,端电压需辨识且分别为U1,t和U2,t,It表示锂电池的
    工作电流,R0表示锂电池的等效内阻,OCV表示等效电压源,R1、C1以及R2、C2分别表示两个RC
    回路,用于描述锂电池的荷电变化以及扩散现象;Δt为采样周期且取值是1s;W1,t、W2,t和
    W3,t表示过程噪声,Vt表示测量噪声,过程噪声和测量噪声均为高斯白噪声;

    (2)将所得模型参数利用粒子群算法建立适应度函数并优化该模型参数,利用优
    化后的模型参数在线更新电池模型参数,之后建立动态电池模型,所述适应度函数如下:


    其中,R0为内阻,R1和R2为极化电阻,C1和C2为极化电容;

    (3)利用建立的动态电池模型建立UKF-SOC观测器,改进UKF的噪声估计,再将采集
    得到的电压和电流数据输入UKF-SOC观测器,在线估计电池SOC。

    与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

    本发明针对电池工作环境的复杂性引入仿生算法,利用粒子群算法,对电池模型
    参数进行优化,同时将蚁群算法信息素挥发概念引入卡尔曼滤波器,降低噪声,提高电池荷
    电状态估计精度。

    附图说明

    图1为本发明的SOC估计原理框图。

    图2为本发明开路电压与荷电状态关系曲线图。

    图3为本发明锂电池二阶戴维南电路模型图。

    图4为本发明SOC估计曲线图。

    图5为本发明SOC误差曲线图。

    具体实施方式

    下面结合附图说明和实施例对本发明作进一步说明,本发明的方式包括但不仅限
    于以下实施例。

    实施例

    如图1-5所示,一种基于参数自适应的电池模型的SOC估计方法,包括以下步骤:

    (1)选用锂电池二阶戴维南模型作为静态电池等效电路模型,在20℃下对锂电池
    进行恒流充放电实验,实时采集工况下电池端电压和电流数据,并记录时间,根据电池模型
    离散状态方程,选取递归最小二乘法指数拟合锂电池端电压对脉冲电流的响应曲线,进而
    求出此状态下的模型参数,所述二阶戴维南模型离散状态方程和输出方程如下:

    离散状态方程为
    输出方程为Ut=OCV(soct)-R0It-U1,t-U2,t+vt;

    其中,Ut表示锂电池的端电压,端电压需辨识且分别为U1,t和U2,t,It表示锂电池的
    工作电流,R0表示锂电池的等效内阻,OCV表示等效电压源,R1、C1以及R2、C2分别表示两个RC
    回路,用于描述锂电池的荷电变化以及扩散现象;Δt为采样周期且取值是1s;W1,t、W2,t和
    W3,t表示过程噪声,Vt表示测量噪声,过程噪声和测量噪声均为高斯白噪声;

    (2)将所得模型参数利用粒子群算法建立适应度函数并优化该模型参数,利用优
    化后的模型参数在线更新电池模型参数,之后建立动态电池模型,所述适应度函数如下:


    其中,R0为内阻,R1和R2为极化电阻,C1和C2为极化电容;

    (3)利用建立的动态电池模型建立UKF-SOC观测器,改进UKF的噪声估计,再将采集
    得到的电压和电流数据输入UKF-SOC观测器,在线估计电池SOC。

    下面采用具体的实例对本发明做进一步的阐述。

    本发明选用锂电池二阶戴维南模型,其离散方程如下:


    Ut=F(soct)-R0It-U1,t-U2,t+vt。

    其中,Ut表示锂电池的负载电压即端电压;It表示锂电池的工作电流;R0表示锂电
    池的等效内阻;OCV表示等效电压源;R1、C1以及R2、C2表示两个RC回路,用于描述锂电池的荷
    电变化以及扩散现象,本发明端电压需辨识,分别为U1,t和U2,t;Δt为采样周期,在本发明中
    周期取值是1s;w和v分别表示过程噪声和测量噪声,且均为高斯白噪声。

    模型参数辨识

    在20℃下对锂电池进行恒流充放电实验,有上位机和监控软件实时采集并记录电
    池的工作数据电流、电压及SOC。由递归二乘法得到不同荷电状态下模型的基本参数。再通
    过PSO对模型参数进行优化,具体步骤如下:

    由RLS得到基本模型参数

    参数优化:初始化粒子群算法,粒子个数为40,由电池模型可知粒子维数为5,分别
    代表内阻R0,极化电阻R1和R2,极化电容C1和C2,然后由RLS得到的模型参数确定粒子各维变
    化范围。

    随机产生粒子初始位置xij和速度vij。

    确定适应度函数,由状态方程Ut=F(soct)-R0It-U1,t-U2,t+vt可得到适应度函数为:
    V(soct),it,t均由实验记录
    仪读取,视为常数。

    计算粒子适应度,获取最优值,判断是否达到迭代停止阈值,是则输出粒子位置
    值,即内阻,极化电阻,极化电容,否则更新粒子速度,以及粒子位置,继续迭代计算。通过粒
    子群算法,输出优化后的模型参数。

    采取比例修正的采样策略计算采样点。

    由电池模型可知维数是1,故有3个sigma点,





    由输入变量的统计量,采取对称采样,得到相应加权系数;




    时间与测量更新,时间更新为:




    测量更新为:



    变量和协方差修正后的估计值:




    电池的状态空间方程:


    Ut=F(soct)-R0It-U1,t-U2,t+vt。

    其中,电池状态初值状态误差协方差初值
    为电池状态估计值,P为状态误差协方差估计值,L为卡尔曼增益矩阵。

    由于系统噪声未知,故将系统噪声的协方差阵视为常数并不妥善。故引如蚁群算
    法中信息素概念,并根据Sage-Husa基于观测的噪声次优无偏估计器动态更新系统噪声协
    方差:


    式中Kk+1为增益更新参数;Fk为一个残差项,用于计算平均值和估计值
    的平均值之差。将两公式带入UKF方程中,对系统噪声进行估计。由此可输出SOC的最优估
    计。

    本发明设计科学合理,能在线精确稳定地对电池参数进行估计。具备突出的实质
    性特点和显著的进步。

    上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一,不应当用于限制本发明的?;し?br />围,但凡在本发明的主体设计思想和精神上作出的毫无实质意义的改动或润色,其所解决
    的技术问题仍然与本发明一致的,均应当包含在本发明的?;し段е?。

    关 键 词:
    一种 基于 参数 自适应 电池 模型 SOC 估计 方法
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