[發明專利]一種基于NARX-UKF算法的電池剩余電量估計方法

有效

• 申請號: 201910329199.5
• 申請日: 2019-04-23
• 公開（公告）號: CN110133507B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 高明裕;秦瀟涵;何志偉;朱曉帥;胡燕華
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/387;G01R31/388
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明公開了一種基于NARX?UKF算法的電池剩余電量估計方法。現有的各種方法存在各種問題。本發明方法首先測量電池在不同條件下的電壓和電流，然后對測量數據進行預處理，再搭建NARX?UKF網絡，把處理后的電壓電流訓練數據輸入NARX網絡中來訓練網絡，達到訓練目標后，輸入測試數據，NARX網絡的輸入結果即為SOC的估計值同時也是UKF模型的輸入量，該估計值經過UKF模型后，得到的狀態更新值即為當前時刻所估計得到的電池剩余電量。本發明的不需要建立電池模型，只需要常見的可測量量便可以快速精確的進行電池剩余電量估計。有著模型訓練速度快，所需參數少，估計精度高的優點。

技術領域

本發明屬于電池技術領域，提出了一種基于NARX(基于非線性自適應回歸神經網絡)- UKF(無跡卡爾曼濾波器)算法的電池剩余電量估計的解決方案。

背景技術

近些年來，隨著經濟的發展，汽車保有量的不斷增加，環境問題也日益嚴重。使用高效環保的代替能源是解決污染問題和傳統能源衰竭問題的有效途徑之一，具有低噪聲、低污染、低排放和能量利用率高等優點，因此新能源汽車得到了各國的大力發展。電池管理系統(BMS,Battery Management System)是電動汽電池的關鍵技術，電池管理系統的發展對電動汽車具有著相當重大的意義，BMS作為電池系統的大腦，控制著電池的充放電過程，避免電池出現過充過放的問題，實現對電池的有效的管理和監控，降低電池使用過程中存在的風險，最終達到延長電池使用壽命和對電池的最有效的利用的目的。

荷電狀態估計(SOC,State Of Charge)是電池管理系統需要計算的主要參數之一，SOC 可以直接反應電池剩余電量，定義為電池所剩電量和電池額定容量的比值，充當燃油汽車中燃油表。SOC估計對于電池系統的正常運轉是必不可少的，是電動汽車續航行駛和防止電池過度充電過度放電的主要依據，對電動汽車的整體性能還有電池的壽命效率有重要的意義。電池的SOC參數具有十分重要的意義，但是不可以直接測量。電池是一個高度非線性的系統，影響SOC的因素很多，使得SOC估計具有一定的難度。

目前，已經被提出的SOC估計方法主要有：安時積分法、開路電壓法、卡爾曼、神經網絡法等。安時積分法在實際應用條件下有噪聲誤差會造成計較大的累積誤差，開路電壓法需要電池長時間的靜置，卡爾曼濾波法對電池建模的精確性要求較高，一般的神經網絡法估計 SOC，估計結果的跳動較大。

發明內容

本發明的目的就是克服已有技術的不足，為了滿足較高精度的估計電池SOC值，提出了一種基于NARX-UKF算法的電池剩余電量估計方法。

本發明利用具有外部輸入的非線性自回歸網絡(NARXNN,NonlinearAutoregressive with Exogenous Inputs Neural Networks)來估計鋰電池的SOC值，并且加入了無跡卡爾曼濾波器(UKF,Unscented Kalman Filter)來減小NARXNN模型的估計誤差。具體步驟是：

步驟(1).對特定的單節鋰電池進行充放電實驗，測量電池工作電流和工作電壓，測量間隔為Δt為1s，并記錄溫度；使用安時積分法計算電池的SOC值，作為目標值：其中SOC(n)是電池在第n個測量點時的SOC值，η為庫倫效率，I為電流值的大小，充電時為負值，放電時為正值，Q_N是電池的額定容量。

庫倫電效率η按如下方法確定：

(1-1).將以1/30倍額定電流放電時的額定容量為Q_n的完全充滿電的電池以不同放電速率C_i恒流放電N次，0＜C_i≤C，1≤i≤N，N≥10，放空電池電量所需要的時間和放電電流值的乘積即為相應放電速率下的電池總電量Q_i；

(1-2).根據最小二乘方法擬合出Q_i與C_i間的二次曲線關系，即在最小均方誤差準則下求出同時滿足+bC_i+c，a、b、c為最優系數；