[发明专利]基于粒子群优化的电池剩余容量在线测量方法

说明书

技术领域

本发明属于铅酸蓄电池技术梁宇，尤其涉及铅酸蓄电池剩余容量在线测量技术。

背景技术

大多数电池的充电状态发生变化时，其电化学特性变化不显著或不太规则，因而无法用来直接指示SOC。目前国内外对电池剩余容量进行检测普遍采用的方法有内阻法、电量累积法、开路电压法、安时(AH)计量法、线性模型法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。但是这些技术中，如开路电压，内阻法等存在精度差且不具备实时性等缺点，安时(AH)计量法中存在电流测量的累计误差，影响测量精度，而模糊神经网络等方法则存在过分依赖神经网络的结构、训练数据和训练方法的缺点。

发明内容

发明目的：针对上述现有存在的问题和不足，本发明提供了一种基于粒子群优化和支持向量机技术的电池剩余容量在线测量方法，不需要设计者的经验知识和先验知识，只需要较少实验数据就能比较准确的由传感器输出电压获得蓄电池的剩余容，效率和精度高，方法的可用性强。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：一种基于粒子群优化的电池剩余容量在线测量方法，包括以下步骤：

步骤1：对充满电并冷却到室温的铅酸蓄电池进行小电流恒流放电，并每隔固定时间采样记录传感器输出电压和电池的剩余容量；

步骤2：将步骤1中记录的数据作为支持向量机的输入数据，训练并建立SVR模型；

步骤3：利用粒子群优化算法求解步骤3所述SVR模型的参数，得到电池剩余容量和传感器输出电压的数学关系；

步骤4：根据所获得的电池剩余容量和传感器输出电压的关系，并结合当前测量获得的传感器输出电压，在线获得铅酸蓄电池的剩余容量。

作为优选，步骤2建立的SVR模型为电池容量y和传感器输出电压x的数学关系，如公式（1）所示：

y^=Σs=11(αs-αs*)k(xs,x),---(1)]]>

式中，是一组反映目标值和特征向量函数的系数(i=1,2,...l)，k是将x映射到高维空间的函数，为y的估计值。

作为优选，步骤3中所述SVR模型中参数通过公式组（2）进行求解：