[发明专利]一种基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法有效
申请号: | 201910531963.7 | 申请日: | 2019-06-19 |
公开(公告)号: | CN110346734B | 公开(公告)日: | 2021-07-20 |
发明(设计)人: | 何志刚;李尧太;盘朝奉;周洪剑;魏涛 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G01R31/388 | 分类号: | G01R31/388;G01R31/367;G01R31/392;G06F30/20;H01M10/42 |
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地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 学习 锂离子 动力电池 健康 状态 估算 方法 | ||
1.一种基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤(1),建立锂离子动力电池的等效电路模型,并辨识模型中的未知参数;
步骤(2),建立Uoc-SOC模型:其中ai、bi、ci.为模型中待辨识的参数,UOC表示电池的开路电压,SOC为电池荷电状态,正整数n为2、3、4;
步骤(3),对荷电状态SOC进行估算;
步骤(4),将离线数据通过曲线拟合,得到ai、bi、ci的值;
步骤(5),对ai、bi、ci及最大可用容量C进行归一化处理,得到a'i、b'i、c'i作为输入、C'作为输出,采用机器学习算法对a'i、b'i、c'i及对应的C'进行训练,最终得到以a'i、b'i、c'i为输入与C'为输出的机器学习模型;
步骤(6),对同一时刻的Uoc与SOC进行曲线拟合得到输入值ai、bi、ci,归一化后输入到机器模型,得到最大可用容量C;
步骤(7),将步骤(6)中得到的ai、bi、ci及C值返回到步骤(3),更新状态方程和观测方程中对应的参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法,其特征在于,所述等效电路模型选用Thevenin等效电路模型或二阶RC等效电路模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法,其特征在于,所述Uoc-SOC模型用UOC=K0+K1z+K2z2+K3z3+K4z4+K5z5+K6z6或或或替换,其中z为荷电状态SOC,K0、K1、K2 K3、K4、K5、K6、α1、α2为模型中待辨识的参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的锂离子动力电池健康状态估算方法,其特征在于,所述荷电状态SOC利用扩展卡尔曼滤波算法进行估算,电池的极化电压和荷电状态的状态方程为其中Up、Rp、Cp表示电池极化电压、电阻、电容,η为库伦效率,ΔT为采样时间间隔,IL,k为k时刻的电池充放电流,ωk为系统噪声;端电压的观测方程为其中υk为量测噪声。
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