[發明專利]基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法

在審

• 申請號: 202210713062.1
• 申請日: 2022-06-22
• 公開（公告）號: CN115331745A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 施敏達;慈松;胡景博;王子毅;仲立軍;張從佳;王征;陳愛琢;唐錦江;陳悅;陸竑;周楊林;張騰;張明;金艷;謝知非;俞涯;劉智全;周浩;王運方;趙俊;許明敏;顧君佳;沈昊驄;任寶平;黃震宇;吳媖;杜斌;徐晨;趙彥旻;胡喆
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司嘉興供電公司;嘉興恒創電力集團有限公司華創信息科技分公司;山東云儲新能源科技有限公司
• 主分類號: G16C20/20
• 分類號: G16C20/20;G16C20/70
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 陳東明

1.一種基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，采集樣本數據并對樣本數據進行歷史數據校驗；

S2，設置SPM參數并進行數據預處理；

S3，基于GBDT建立映射模型；

S4，映射模型替換SPM以建立完整的模型。

2.根據權利要求1所述的基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法，其特征在于，所述步驟S1包括以下步驟：

S11，在不同的溫度條件下，將電池放電或充電至某一特定SOC，靜置一段時間，采集得到鋰離子濃度數據和開路電壓數據，采樣頻率設置為60Hz；

S12，設置有規范工作區間，通過閾值判斷采集得到的開路電壓數據是否處于規范工作區間內，剔除未在規范工作區間的開路電壓數據以及其對應的鋰離子濃度數據；

S13，對采集得到的鋰離子濃度數據進行巡檢，建立歷史鋰離子濃度數據和開路電壓數據模型，篩選出明顯異常值，剔除相應的樣本數據。

3.根據權利要求1或2所述的基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法，其特征在于，所述步驟S13包括以下步驟：

S131，調取歷史時刻的鋰離子濃度數據以及對應的開路電壓數據，對數據進行無量綱化處理，以歷史時刻的正常鋰離子濃度數據為輸入，歷史時刻的正常開路電壓數據為輸出，建立多對映射關系，建立包含有該映射關系的歷史數據模型；

S132，遍歷采集得到的鋰離子濃度數據，由鋰離子濃度數據選取歷史數據模型中最接近的若干個正常鋰離子濃度數據，并調取出若干個正常鋰離子濃度數據對應的映射關系；

S133，將時段內采集得到的鋰離子濃度數據作為橫坐標，正常開路電壓數據作為縱坐標進行線條擬合，將擬合的線條與調取出的映射關系進行比對，若擬合度在閾值范圍內，選取最佳映射關系，同時樣本數據值正常；若擬合度超過閾值范圍，剔除樣本數據。

4.根據權利要求1所述的基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法，其特征在于，所述步驟S2具體為：SPM中包含若干個電池參數，電池參數通過參數手冊或者實驗獲取，利用SPM參數的電池參數構建模型，利用SPM通過開路電壓經驗公式推導出對應的鋰離子濃度，推導出的鋰離子濃度與檢測得到的鋰離子濃度進行誤差校驗，校驗成功即可進行下一步驟。

5.根據權利要求4所述的基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法，其特征在于，所述步驟S3具體為：以推導出的鋰離子濃度作為輸入，采集得到的開路電壓作為輸出，建立GBDT模型，GBDT模型表示為：

其中，x為輸入樣本，ω為模型參數，h代表決策樹，α為每棵樹的權重，對于給定訓練集T＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_N,y_N)}，有輸入空間X滿足輸出空間Y滿足

6.根據權利要求5所述的基于歷史數據校驗的改進單粒子電化學模型建模方法，其特征在于，所述GBDT模型還包括以下步驟：

S31，初始化第一棵決策樹模型，表示為：

其中，L(y_i,c)為損失函數，c為估計使損失函數極小化的常數值；

S32，建立M棵決策樹，當m＝1,2,...,M，計算出每個樣本的負梯度r_im以及建立新決策樹，并更新模型得到：

其中，I為控制負梯度的參數；

S33，最后輸出強學習機，表示為：