一种电池荷电状态估计方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN104573401A(43)申请公布日2015.04.29(21)申请号201510055509.0(22)申请日2015.02.03(71)申请人中国科学院宁波材料技术与工程研究所地址315201浙江省宁波市镇海区中官西路1219号(72)发明人韩琪张一鸣田爽刘兆平(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人王宝筠(51)Int.Cl.G06F19/00(2011.01)权利要求书3页说明书10页附图5页(54)发明名称一种电池荷电状态估计方法及装置(57)摘要本申请公开了一种电池荷电状态估计方法及装置，方法为：针对预先获取的不同倍率下放电实验数据进行拟合，以获得电池放电倍率与电池实际有效容量值的函数关系，利用所述函数关系建立电池系统的状态空间模型，所述状态空间模型包括标识电池荷电状态SOC的状态方程以及观测方程，在所述状态空间模型中，采用遗传重采样粒子滤波的方式确定电池荷电状态SOC。本申请采用粒子滤波的方式进行SOC的估计，充分利用了粒子滤波在求解非线性问题上的优越性，并且通过重采样抑制了粒子滤波算法本身存在的粒子退化的问题，进一步，在重采样过程引入遗传算法，使得粒子的多样性得到了保留，有效的提高了SOC估计精度。CN104573401ACN104573401A权利要求书1/3页1.一种电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括：针对预先获取的不同倍率下的放电实验数据进行拟合，以获得电池放电倍率与电池实际有效容量值的函数关系；利用所述函数关系建立电池系统的状态空间模型，所述状态空间模型包括标识电池荷电状态SOC的状态方程以及观测方程；在所述状态空间模型中，采用遗传重采样粒子滤波的方式确定电池荷电状态SOC。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述放电数据进行拟合时，使用四阶至九阶多项式方法进行拟合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述函数关系建立电池系统的状态空间模型，包括：根据SOC的定义来建立初始状态方程：其中，Qac是电池实际有效容量，SOC0是初始SOC值，i(t)是放电电流；对所述初始状态方程进行离散化，得到：SOCk＝SOCk-1-(Δt/Qac(r))ik-1选用组合模型作为状态空间模型的初始观测方程：yk＝k0-Riik-k1/SOCk-k2SOCk+k3ln(SOCk)+k4ln(1-SOCk)其中，yk是电池端电压，k0是开路电压，Ri是电池内阻，k1是极化内阻，k2,k3,k4是模型匹配参数；设置过程噪声为wk，观测噪声为vk，将k-1时刻的SOC值加上噪声扰动确定为k时刻的SOC值，将离散化后的初始状态方程和初始观测方程加入噪声，再离散化后得到：状态方程：xk＝xk-1-(Δt/Qac)ik-1+wk-1观测方程：yk＝k0-Riik-k1/xk-k2xk+k3ln(xk)+k4ln(1-xk)+vkxk是k时刻电池的SOC值，Δt为采样时间，k0,k1,k2,k3,k4通过递推最小二乘法确定。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用遗传重采样粒子滤波的方式确定电池荷电状态SOC，包括：设置SOC初始值，所需要的粒子数目；采用随机数方法产生所需要的粒子集；建立初始粒子集其中i＝1,2,…,N,为k＝0时刻第i个粒子的SOC值，为k＝0时刻第i个粒子的权重值，设置每个粒子初始k＝0时刻的权重为1/N；利用所述状态方程预测k时刻的值；利用下述方程确定k时刻各粒子的权重值：对各粒子的权重值进行归一化：2CN104573401A权利要求书2/3页计算有效粒子数Neff：判断有效粒子数Neff是否小于第一阈值，若是，则利用遗传重采样对粒子集进行优化，若否，则进入SOC值计算环节；其中，所述利用遗传重采样对粒子集进行优化的过程为：对k-1时刻的N个粒子进行实数编码，形成父代粒子集；确定选择概率Ps，交叉概率Pc，变异概率Pm，并满足Ps+Pc+Pm＝1；根据选择概率Ps从父代粒子集中选择出N*Ps个子代粒子；在父代粒子集中按照交叉概率Pc执行(N*Pc)/2次交叉操作，得到N*Pc个子代粒子；在父代粒子集中按照变异概率Pm执行N*Pm次变异操作，得到N*Pm个子代粒子；对遗传操作所产生的N个子代粒子的权重值进行归一化，并使用轮盘赌方式进行粒子选择，选出N个粒子，并进入所述SOC值计算环节；所述SOC值计算环节为：利用下式求取SOC的平均值：判断种群迭代数目是否达到预设值，若是，则输出所述SOC平均值，否则令k＝k+1，返回至所述利用所述状态方程预测k时刻的值的步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定选择概率Ps，交叉概率Pc，变异概率Pm的过程，包括：确定选择概率