[發明專利]考慮內阻的數據驅動算法估算鋰電池SOC的方法

有效

• 申請號: 202011551732.1
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112782594B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 高明裕;張照娓;何志偉;董哲康;林輝品;楊宇翔;錢志凱
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G01R31/382
• 分類號: G01R31/382
• 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: 楊舟濤

本發明公開了考慮內阻的數據驅動算法估算鋰電池SOC的方法。該發明方法首先使用試驗設備對鋰離子電池進行充放電試驗，測量電池在不同工作狀態下的電壓、電流、溫度以及內阻數據，并對得到的數據進行預處理。接著搭建一個雙向GRU網絡，經過處理的數據一部分作為訓練集來訓練網絡，另一部分則作為測試集來評估網絡性能。最后為了提高所構建網絡性能，使用NAG算法對雙向GRU網絡進行優化。構建好的雙向GRU?NAG網絡輸入為電池的電壓、電流、溫度和內阻，輸出為電池的剩余電量，有著估算速度快，過程簡單的優點，是一種數據驅動的電池剩余電量估算模型。

技術領域

本發明屬于電池技術領域，具體涉及一種使用考慮了內阻的雙向GRU(GatedRecurrent Unit)-NAG(Nesterov Accelertated Gradient)算法估算鋰離子電池SOC(State of Charge)的方法。

背景技術

近年來為了減少化石燃料消耗和溫室氣體排放，減少城市污染，電動汽車和混合動力汽車的數量日益增長。鋰離子電池因具有能量密度高、循環壽命長、自放電能力低、無記憶效應、充電速度快等優點，在電動汽車和混合動力汽車中得到了廣泛的應用。BMS(Battery Management System，電池管理系統)能夠保證電動汽車的安全性、耐久性、可靠性和效率，執行對電池的管理和診斷任務。

電池的荷電狀態(SOC,State of Charge)表示其剩余電量，它提供有關電池剩余可用能量及其潛在充放電策略的可靠信息，是BMS需要監控的基本狀態之一。因此，SOC的準確估計在BMS中起著至關重要的作用。蓄電池是一個高度復雜的時變非線性系統，SOC受電流、電壓、溫度、電池老化等多種因素的影響，難以直接通過傳感器測量得到。另外，不同的電池材料和工作條件使得電池的動態特性不穩定，因此準確、實時地獲得電池SOC是非常具有挑戰性的。

目前常用的SOC估算方法有查表法、安時積分法、基于模型的估算方法和數據驅動的估算方法四大類。使用查表法時電池需要長時間靜置，實時性差；安時積分法是一種開環估計方法，存在累計誤差；基于模型的估算方法計算復雜，對電池模型準確度要求高；數據驅動不需要建立復雜的電池模型，估算速度快，但是估算結果的不確定性較大。

數據驅動的SOC估算方法常常使用機器學習平臺，通過可測量的電池數據構建神經網絡模型，以實現SOC估計。數據驅動方法對數據的要求高，輸入數據的好壞直接影響了SOC的估計性能。目前已有的數據驅動類方法，往往只考慮的電池的電流、電壓以及溫度三類參數，但是電池的內阻參數對SOC的估計的影響更大，并沒有被充分考慮到使用數據驅動方法估算鋰離子電池SOC中去。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提出了考慮內阻的數據驅動算法估算鋰電池SOC的方法，通過構建一個雙向GRU結構的網絡來估算鋰離子電池的SOC。該算法在估算電池的SOC的過程中除了分析鋰離子電池的電流、電壓、溫度對估算的影響以外，還增加了對電池內阻變化的考慮，另外使用NAG算法優化網絡參數，提高網絡的訓練速度并減小模型誤差，該算法在保證估算精度的同時，提高了估算速度，可以滿足實時性的要求。

考慮內阻的數據驅動算法估算鋰電池SOC的方法，具體包括以下步驟：

步驟一、數據采集

對鋰離子電池在不同放電條件下重復進行充放電試驗，并采樣記錄試驗過程中電池的電壓、電流、溫度以及內阻。

作為優選，采樣間隔時間為1s。

步驟二、數據預處理

將步驟一采集得到的數據，使用安時積分法計算t時刻電池的剩余電量SOC(t)：

其中，SOC(t₀)為初始電池電量，η表示庫侖效率，C_n表示電池的額定容量，I(t)為電池的瞬時放電電流。將計算結果作為剩余電量的真實值。