[發明專利]一種基于改進粒子濾波算法的二元荷電狀態估算方法

在審

• 申請號: 201810441318.1
• 申請日: 2018-05-10
• 公開（公告）號: CN108647434A
• 公開（公告）日: 2018-10-12
• 發明（設計）人: 張金龍;李端凱;佟微;張迪;漆漢宏;林濤;梁曉亮
• 申請（專利權）人: 燕山大學;國網吉林省電力有限公司松原供電公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 秦皇島一誠知識產權事務所(普通合伙) 13116
• 代理人: 李合印

1.一種基于改進粒子濾波算法的二元荷電狀態估算方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1，建立蓄電池綜合模型；

步驟2，基于改進PF算法的荷電狀態估算方法；

步驟3，基于改進PF算法及遞推最小二乘法的SOC估算方法；

步驟4，基于二元SOC估算性能測試。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進粒子濾波算法的二元荷電狀態估算方法，其特征在于：步驟1中，蓄電池模型的建立是以經典的Thevenin模型為基礎，引入對蓄電池容量特性進行分析的KiBaM模型(雙井模型)，將經典的Thevenin模型與KiBaM模型相結合形成綜合模型；

推導后的離散狀態空間綜合模型：

其中M和N滿足：

觀測方程表示為：

V_k＝F(S_k)-V_C,k-R₀i_k (2)

其中，ρ＝e^-(α+β)T；Q_b表示蓄電池的額定容量；w表示可用井寬度；1-w表示受限井寬度；k為可用井恢復系數。

3.根據權利要求1所述的一種基于改進粒子濾波算法的二元荷電狀態估算方法，其特征在于：步驟2中，模型建立以后，需要對模型參數進行辨識，并進行SOC估算，SOC估算采用一種如下的改進的粒子濾波算法；

在標準PF遞推算法的基礎上，引入殘差重采樣算法以及Thompson-Taylor算法；

步驟2.1，粒子濾波算法實現SOC估算

PF算法的遞推過程如下：

對于非線性動態系統，狀態空間模型可描述為：

I：初始化：由先驗概率p(x₀)產生N個初始粒子集各粒子的初始權值均為1/N，考慮到N數值的大小直接影響計算量，這里選取N為200；

II：序貫重要性采樣(SIS,Sequential Importance Sampling)：將系統狀態轉移概率密度作為重要性概率密度，即通過模型狀態方程x_k＝f(x_k-1,u_k)的傳遞得到N個樣本

q(x_k|x_0:k-1(i),y_1:k)＝p(x_k|x_k-1(i)) (4)

III：權值更新及歸一化：獲得了k時刻觀測值后，對權值進行更新，并對權值做歸一化處理：

引入Bhattacharyya距離的思想，結合高斯概率密度分布對似然函數進行重新構造：

其中，l_i代表第i個狀態的觀測值與真實值之間的Bhattacharyya距離，σ是高斯分布的方差；

IV：重采樣：繁殖權值較高的樣本而淘汰權值較低的樣本，重新生成一個新樣本集合以克服樣本退化和貧化；

首先采用下式近似估計有效樣本數N_eff，并設定一個重采樣的閥值N_th，若N_eff<N_th則說明粒子已經嚴重退化，存在大量小權值無效粒子，此時即可啟動改進殘差重采樣算法，

V：系統狀態估計：

VI：當前拍算法完成，回到步驟II；

應用該算法即可實現對蓄電池SOC的實時估算；

步驟2.2，改進殘差重采樣算法提高濾波性能

采用殘差重采樣更新粒子，采用多項式重采樣進行粒子補償；

采用Thompson-Taylor算法對殘差重采樣結果隨機線性組合產生新粒子，得到一種如下的改進殘差重采樣算法：

I：粒子xⁱ對應的粒子復制數量為得到粒子集合為其中修正后的粒子權值為表示對x取整運算；

II：當粒子殘留數目M＝N-R＞0時，采用多項式重采樣根據權重對粒子集合進行補償，得到的粒子集合為

(a)在[0,1]上按均勻分布采樣得到M個獨立同分布的隨機數組集合{u_j}_j＝1:M，M為待補全粒子數；

(b)令Iⁱ＝cdf{u_i}，其中cdf是權值集合的累積分布函數，即，對于設ξ(i)＝ξⁱ滿足函數映射ξ:{1,…,m}→X，則可以表示為ξ·cdf(u_i)；

(c)得到的補償粒子集合為

III：建立暫存粒子域更新粒子權重在粒子域中按照Thompson-Taylor算法，產生新粒子：

(a)從暫存粒子域中隨機選取粒子并找到距離最近的m個樣本：

剩下的粒子集合為其中選取歐式距離計算樣本之間的距離：

(b)計算相應樣本的均值

(c)產生m個均勻分布隨機數u_j：

其中：j＝1,2,…,m；為粒子歸一化權值；

(d)利用u_j產生偽隨機樣本：

產生的m個新粒子集合為

IV：輸出粒子集合并為粒子重新分配權值：

以上遞推過程中，需要確定平滑系數m；采用實驗的方式，比較不同粒子數N和m數值下，SOC估算誤差曲線，擇優選取。

4.根據權利要求1所述的一種基于改進粒子濾波算法的二元荷電狀態估算方法，其特征在于：步驟3中，RLS啟動初值是由前60組采樣值辨識獲得，RLS迭代過程的思想是每一次辨識結果都是對上一次結果的修正，其中需要用到電池電動勢E，為上一拍估算出的SOC所對應的電動勢E；再將辨識得到的模型參數R₀、R₁和C代入公式(1)(2)給出的綜合模型，最后將綜合模型應用于改進PF估計過程，估算得到二元SOC1、SOC2；二元SOC1、SOC2相加得到系統狀態SOC，系統狀態SOC通過E-SOC關系查表獲得當前時刻的電動勢E，用于下一拍RLS辨識；如此循環往復迭代進行，形成完整的耦合算法結構，實現了對二元SOC的高效準確估算。