[發明專利]一種基于數據驅動的鋰離子電池荷電狀態估計方法

在審

• 申請號: 202010802275.2
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN112083334A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 趙紅茜;陳崢;申江衛;舒星
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/378;G01R31/36;G01R31/392;G01R31/388;G01R31/00
• 代理公司: 北京市盈科律師事務所 11344
• 代理人: 荔恒輝

1.一種基于數據驅動的鋰離子電池荷電狀態估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采集數據集：采集鋰離子電池在放電過程中不同時刻的電壓V_t′、電流I_t′和溫度T_t′，采樣間隔時間為1秒；

(2)劃分數據集：對所述的數據集進行歸一化處理后劃分為適合極限學習機的訓練集和測試集；

(3)初始化極限學習機的各參數值：隨機初始化極限學習機的各參數值，包括權重和閾值；

(4)訓練極限學習機：用所述的訓練集對所述的極限學習機進行訓練，獲得基于極限學習機的荷電狀態估計模型；

(5)獲得卡爾曼濾波的觀測值：利用步驟(4)獲得的模型對所述的測試集進行測試，得到基于極限學習機的荷電狀態估計值，作為卡爾曼濾波的觀測值；

(6)獲得準確的荷電狀態估計值：將步驟(5)中獲得的觀測值輸入到卡爾曼濾波中，獲得準確的荷電狀態估計值。

2.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的鋰離子電池荷電狀態估計方法，其特征在于，步驟(2)中所述的劃分數據集的方法如下：

(21)根據所述的電流I_t′，計算鋰離子電池的最大放電容量Ca和健康狀態SOH_t，計算公式為：

Ca＝-∑I_t′/3600；

其中，放電電流定義為負，Q_new表示鋰離子電池的標稱容量；

(22)根據所述的電流I_t′和最大放電容量Ca，計算鋰離子電池荷電狀態值SOC_t作為極限學習機的標簽值和輸入值，計算公式為：

SOC_t＝SOC_t-1+ηI_t′Δt/3600Ca；

其中，SOC_t表示t時刻的荷電狀態值；SOC_t-1表示t-1時刻的荷電狀態值；η表示庫倫效率設置為1；Δt表示采樣間隔時間設置為1秒；

(23)對所述的電壓V_t′、電流I_t′和溫度T_t′進行歸一化處理，得到處理后的電壓V_t、電流I_t和溫度T_t；

(24)將步驟(21)中得到的健康狀態SOH_t、步驟(22)中得到的荷電狀態值SOC_t以及(23)中歸一化處理后的電壓V_t、電流I_t和溫度T_t進行維度處理并連接為符合極限學習機結構的輸入向量X_t＝[V_t,I_t,T_t,SOH_t,SOC_t-1],對應的標簽值為Y_t＝[SOC_t]；

(25)將維度處理后的數據劃分為極限學習機的訓練集和測試集，且所占用的數據比例分別為60％、40％。

3.如權利要求2所述的一種基于數據驅動的鋰離子電池荷電狀態估計方法，其特征在于，步驟(4)中所述的訓練極限學習機的方法如下：

(41)將步驟(25)得到的訓練集輸入到步驟(3)經過初始化的極限學習機中，通過所述的極限學習機的前向傳播，計算極限學習機的荷電狀態估計值SOC_t′，計算公式如下：

SOC_t′＝σ(V_t,I_t,T_t,SOH_t,SOC_t-1)；

其中，σ表示極限學習機輸入向量與輸出向量之間的函數關系；

(42)計算荷電狀態估計值與荷電狀態標簽值之間的距離，計算公式如下：

其中，Y表示極限學習機的標簽值，表示極限學習機的荷電狀態估計值，N表示訓練集的數據長度，t表示數據序號；

(43)利用梯度下降和后向傳播算法訓練所述的極限學習機的各參數值；

(44)重復步驟(42)-(43)，直至極限學習機收斂，完成訓練，獲得基于極限學習機的荷電狀態估計模型。

4.如權利要求1所述的一種基于數據驅動的鋰離子電池荷電狀態估計方法，其特征在于，步驟(6)中獲得準確的荷電狀態估計值的方法如下：

(61)建立狀態空間模型，

狀態方程:SOC_k＝SOC_k-1+I_k/3600Ca+ω_k；

觀測方程:SOC_k′＝σ(V_k,I_k,T_k,SOH_k,SOC_k-1)＝SOC_k+ν_k；

其中，SOC_k-1表示測試集中k-1時刻的荷電狀態值，V_k、I_k、T_k、SOH_k分別表示測試集中k時刻的電壓、電流、溫度以及健康狀態值，SOC_k-1表示測試集中k-1時刻的荷電狀態值，Ca表示電池的最大放電容量，ω_k和ν_k分別表示狀態過程和觀測過程的噪聲；

(62)對狀態和協方差的初值進行初始化，計算公式如下：

其中，SOC₀為荷電狀態的真實初值，為荷電狀態值的狀態初值，為協方差初值；

(63)獲得k時刻的先驗荷電狀態估計值計算公式如下：

其中，為k-1時刻的荷電狀態值；

(64)獲得k時刻的觀測值SOC_k′，計算公式如下：

SOC_k′＝σ(V_k,I_k,T_k,SOH_k,SOC_k-1)；

(65)獲得k時刻的先驗協方差計算公式如下：

其中，A表示狀態轉移矩陣、為k-1時刻的協方差、Q表示狀態噪聲的協方差矩陣；

(66)更新k時刻的卡爾曼增益K_k,計算公式如下：

其中，H表示觀測矩陣、R表示觀測噪聲的協方差矩陣；

(67)獲得k時刻準確的荷電狀態估計值,計算公式如下：

(68)更新k時刻的后驗協方差為k+1時刻的估計做準備，計算公式如下：

其中，I為單位矩陣。