[发明专利]基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法

权利要求书

1.一种基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集样本数据并对样本数据进行历史数据校验；

S2，设置SPM参数并进行数据预处理；

S3，基于GBDT建立映射模型；

S4，映射模型替换SPM以建立完整的模型。

2.根据权利要求1所述的基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

S11，在不同的温度条件下，将电池放电或充电至某一特定SOC，静置一段时间，采集得到锂离子浓度数据和开路电压数据，采样频率设置为60Hz；

S12，设置有规范工作区间，通过阈值判断采集得到的开路电压数据是否处于规范工作区间内，剔除未在规范工作区间的开路电压数据以及其对应的锂离子浓度数据；

S13，对采集得到的锂离子浓度数据进行巡检，建立历史锂离子浓度数据和开路电压数据模型，筛选出明显异常值，剔除相应的样本数据。

3.根据权利要求1或2所述的基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，其特征在于，所述步骤S13包括以下步骤：

S131，调取历史时刻的锂离子浓度数据以及对应的开路电压数据，对数据进行无量纲化处理，以历史时刻的正常锂离子浓度数据为输入，历史时刻的正常开路电压数据为输出，建立多对映射关系，建立包含有该映射关系的历史数据模型；

S132，遍历采集得到的锂离子浓度数据，由锂离子浓度数据选取历史数据模型中最接近的若干个正常锂离子浓度数据，并调取出若干个正常锂离子浓度数据对应的映射关系；

S133，将时段内采集得到的锂离子浓度数据作为横坐标，正常开路电压数据作为纵坐标进行线条拟合，将拟合的线条与调取出的映射关系进行比对，若拟合度在阈值范围内，选取最佳映射关系，同时样本数据值正常；若拟合度超过阈值范围，剔除样本数据。

4.根据权利要求1所述的基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：SPM中包含若干个电池参数，电池参数通过参数手册或者实验获取，利用SPM参数的电池参数构建模型，利用SPM通过开路电压经验公式推导出对应的锂离子浓度，推导出的锂离子浓度与检测得到的锂离子浓度进行误差校验，校验成功即可进行下一步骤。

5.根据权利要求4所述的基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：以推导出的锂离子浓度作为输入，采集得到的开路电压作为输出，建立GBDT模型，GBDT模型表示为：

其中，x为输入样本，ω为模型参数，h代表决策树，α为每棵树的权重，对于给定训练集T＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_N,y_N)}，有输入空间X满足输出空间Y满足

6.根据权利要求5所述的基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，其特征在于，所述GBDT模型还包括以下步骤：

S31，初始化第一棵决策树模型，表示为：

其中，L(y_i,c)为损失函数，c为估计使损失函数极小化的常数值；

S32，建立M棵决策树，当m＝1,2,...,M，计算出每个样本的负梯度r_im以及建立新决策树，并更新模型得到：

其中，I为控制负梯度的参数；

S33，最后输出强学习机，表示为：