CN107121641A - 一种基于粒子群优化的电池状态估计方法 - Google Patents

一种基于粒子群优化的电池状态估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于电池状态估计领域，涉及一种基于粒子群优化的电池状态估计方法。首先初始化粒子群，初始化状态估计器；然后对于粒子群中的每个粒子，获得状态后验估计，并比较状态后验估计的精度获得状态估计，再通过状态后验估计得到下一采样点的状态先验估计；最后，根据状态后验估计的精度，对粒子群进行演化，获得新的粒子群。本发明在对电池进行状态估计时，通过粒子群优化，得到电池参数的估计，且当电池模型有多个局部最优点时，相比于局部优化方法更容易得到电池模型的全局最优估计，从而使得状态滤波得到的电池状态估计更加精确。

Description

一种基于粒子群优化的电池状态估计方法
技术领域
本发明属于电池状态估计领域，涉及一种基于粒子群优化的电池状态估计方法。
背景技术
在二次电池的应用中，需要对SOC等电池状态进行估计。现有的技术包括安时积分法、电压法、状态滤波法。在这些方法中，状态滤波法的长期精确度最佳。状态滤波法中较为常用的一种方法是卡尔曼滤波。
通过卡尔曼滤波进行电池状态估计时，需要获得准确的电池模型，然而目前的技术常使用固定的电池模型参数，难以适应电池使用时电池模型参数的变化。也有方法通过卡尔曼滤波同时对电池状态和电池参数进行估计，这种方法的缺陷在于，卡尔曼滤波的理论基础是线性模型，而电池系统呈现很强的非线性特性，因此卡尔曼滤波在对电池系统进行估计时精度下降。同时，如果电池模型存在多个局部最优点，卡尔曼滤波容易陷入局部最优点，因此对全局最优点的搜索能力不强。
为了对非线性的电池系统进行估计，可以采用非线性估计方法对电池参数进行估计。对于参数为连续量的电池系统，可以采用粒子群优化对电池参数进行估计。粒子群优化是模拟现实世界中鸟群觅食的一种算法，该算法对于非线性系统的估计能力较强，且有一定的全局最优点搜索能力。
发明内容
针对上述存在问题或不足，本发明提供了一种基于粒子群优化的电池状态估计方法，克服现有技术的局限性。以使得在对电池状态进行在线估计时，能够适应电池模型参数的变化，从而获得更精确的电池模型参数估计，使得电池状态的估计更加精确。
一种基于粒子群优化的电池状态估计方法，其具体步骤如下：
步骤S1、初始化粒子群，初始化状态估计器；
首先，根据模型复杂度和估计精度要求，确定粒子数量，并根据电池参数的取值范围，初始化粒子群；
然后，根据电池特性和电池初始状态，对粒子群中的每个粒子初始化一个状态估计器，每个状态估计器对应粒子群中的一个粒子；
步骤S2、对于粒子群中的每个粒子，获得状态后验估计，并比较状态后验估计的精度获得状态估计，再通过状态后验估计得到下一采样点的状态先验估计；
首先，对于粒子群中的每个粒子，根据粒子坐标获得电池参数，并根据状态先验估计，通过对应的状态估计器获得状态后验估计；
然后，计算粒子适应度，比较粒子适应度获得状态估计；
最后，根据状态后验估计，通过电池模型获得下一采样点的状态先验估计；
步骤S3、根据状态后验估计的精度，对粒子群进行演化，获得新的粒子群；
首先，根据步骤S2所得粒子适应度，更新粒子群中粒子的历史最优值；
然后，根据电池参数估计全局性的要求，选取粒子群中领袖数量，并根据粒子适应度选取粒子作为领袖；
最后，通过更新公式得到新的子种群后，合并所有子种群得到新的粒子群。
进一步的，所述步骤S3中，更新公式包括速度更新公式和坐标更新公式；
速度更新公式
坐标更新公式
其中，pi,k是粒子坐标，vi,k是粒子速度，Δtk是采样点时间间隔，ppbest,i是粒子的历史最优值，plbest是领袖的历史最优值。γv是惯性系数，α、β是加速常数，这三个系数用于控制粒子群的搜索特性，其中γv在0至1之间，γv越大，全局搜索能力越强，γv越小，局部搜索能力越强，α、β越大，则粒子对应地更多地向粒子历史最优值或领袖历史最优值搜索。这三个系数根据实际需求适当取值。u1、u2是服从N(0,1)的正态分布的随机值，u3是服从U(0,1)的均匀分布的随机值，其作用是加大坐标更新的时间间隔，减弱粒子坐标变化对粒子适应度计算的影响。是粒子适应度衰减常数，在0至1之间取值。
进一步的，所述步骤S2中，粒子适应度的计算公式为
其中是粒子适应度，是粒子适应度衰减常数，在0至1之间取值。Δtk是采样点时间间隔，yk是电压测量值，是电压预测值。
进一步的，还包括一个步骤S4：重复步骤S2、S3，以持续对电池状态作出估计。
本发明在对电池进行状态估计时，通过粒子群优化，得到电池参数的估计，且当电池模型有多个局部最优点时，相比于局部优化方法更容易得到电池模型的全局最优估计，从而使得状态滤波得到的电池状态估计更加精确。
综上所述，本发明在对电池状态进行在线估计时，能够适应电池模型参数的变化，从而获得更精确的电池模型参数估计，使得电池状态的估计更加精确。
附图说明
图1为本发明的整体流程图；
图2为本发明步骤S1的细节流程图；
图3为本发明步骤S2的细节流程图；
图4为本发明步骤S3的细节流程图；
图5为实施例获得的状态估计曲线，其中，SOC估计95％置信上限、SOC估计95％置信下限根据状态误差协方差矩阵估计计算获得；
图6为实施例获得的电压预测值曲线与电池电压曲线。
具体实施方式
下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
参阅图1，一种基于粒子群优化的电池状态估计方法可分为以下步骤：
步骤S1：初始化粒子群，根据模型复杂度和估计精度要求，确定粒子数量，并对于粒子群中每个粒子初始化一个状态估计器，每个状态估计器对应一个粒子群中的粒子。
参阅图2，步骤S1具体包括步骤S11～S12。
步骤S11：根据模型复杂度和估计精度要求，确定粒子数量，并根据电池参数的取值范围，初始化粒子群。
本发明方法可用于不同电池模型的估计。实际应用时，粒子群的粒子数量应根据模型复杂性及所需的估计精度进行确定。粒子数量越高，估计精度越好，但计算量也越高。本实施例中，使用一阶滞变RC模型，一共初始化100个粒子构成粒子群。电池参数包括放电内阻R+、充电内阻R-、滞变常数γ、滤波器常数α1、α2、g1、g2。其中，γ大于0，α1、α2在0到1之间。根据经验或历史数据，获得关于电池参数的取值范围的估计，根据电池参数的取值范围初始化粒子群。单个粒子的初始坐标为
其中，k为采样点编号，下标min、max表示各参数的取值范围的最小值和最大值，γ0是与γ相关的值，|γ0|＝γ，用于限制粒子群中γ为非负值，ζ1,min、ζ1,max、ζ2,min、ζ2,max是与α1、α2的最小、最大值相关的值，|ζi,minormax|＝-logai,maxormin,i＝1,2，用于限制粒子群中α1、α2值的范围至(0,1]，u是与粒子坐标维数相同的随机向量，其各元素服从相互独立的U(0,1)的均匀分布。符号代表元素相乘。
单个粒子的初始速度通过随机分布进行初始化，
其中r是与粒子坐标维数相同的随机向量，各元素期望为0。单个粒子初始速度也可以设为0。本发明实施例中，单个粒子的初始速度vi,k设为0。
步骤S12：根据电池特性和电池初始状态，对粒子群中的每个粒子初始化一个状态估计器，每个状态估计器对应一个粒子群中的粒子。
本实施例中，采用卡尔曼滤波器作为状态滤波器。对于任意一个卡尔曼滤波器，初始化其状态先验估计状态误差协方差矩阵先验估计
其中，k是采样点编号，是SOC先验估计，通过测量电池初始静置电压，根据开路电压函数得到初始估计，是滞变先验估计，这里初始估计为0，为滤波器状态先验估计，这里初始估计为0。是对应的状态误差协方差先验估计，其取值大于0。
步骤S2：对于粒子群中的每个粒子，根据粒子坐标获得电池参数，并通过对应的状态估计器获得状态后验估计，计算粒子适应度，比较粒子适应度获得状态估计，最后通过状态后验估计得到下一采样点的状态先验估计。
参阅图3，步骤S2具体包括步骤S21～S23。
步骤S21：对于粒子群中的每个粒子，根据粒子坐标获得电池参数，并根据状态先验估计，通过对应的状态估计器获得状态后验估计。
本实施例中，对于粒子pi,k，有
pi,k＝[R+ R- γ0 ζ1 ζ2 g1 g2]
根据粒子pi,k得到电池参数，即放电内阻R+、充电内阻R-、滞变常数γ＝|γ0|、滤波器常数α1＝exp(-|ζ1|)、α2＝exp(-|ζ2|)、g1、g2。
由电池参数得到卡尔曼滤波的状态方程
输出方程
状态矩阵
输出矩阵
Ck＝[OCV′(zk) 1 g1 g2]
其中，ik是电池电流，通过测量获得，Δtk是采样周期，可通过测量获得，或取为固定值，Cn是电池容量，通常通过标称或放电测试获得，M(z)是电池最大滞变函数，即电池充分充电至一定SOC后的开路电压与电池充分放电至该SOC后的开路电压的差值关于SOC的函数，通常通过充放电测试获得，M′(z)是M(z)关于z的导数，sgn(·)是符号函数，yk是电池电压，通过测量获得，OCV(z)是电池开路电压函数，即排除滞变影响后电池开路电压关于SOC的函数，通常通过充放电测试获得，OCV′(z)是OCV(z)关于z的导数。
得到卡尔曼增益
其中，Ev为输出噪声协方差，根据测量仪器的精确度、输出方程的精确度以及输出噪声的大小综合确定。
根据输出方程得到电压预测值
从而得到状态后验估计
以及状态误差协方差矩阵后验估计
步骤S22：计算粒子适应度，比较粒子适应度获得状态估计。
本实施例中，对于任一粒子，其粒子适应度为
其中是粒子适应度，是粒子适应度衰减常数，在0至1之间取值。表征了粒子对应状态滤波器在一定时间内电池电压估计的精度，可以表征状态后验估计的精度。越小，说明状态后验估计的精度越高。以最小的粒子对应的状态后验估计、状态误差协方差矩阵后验估计作为状态估计、状态误差协方差矩阵估计。由上述估计可以获得电池SOC的估计以及对电池SOC估计的精度的估计。
步骤S23：根据状态后验估计，通过电池模型获得下一采样点的状态先验估计。
本实施例中，根据状态方程得到下一采样点的状态先验估计为
其中
分别是的各分量。
又根据状态矩阵得到下一采样点的状态误差协方差矩阵先验估计为
其中，Ew为状态噪声协方差矩阵，其各分量值根据状态方程的精确度及误差相关性综合确定。
步骤S3：根据步骤S2所得粒子适应度，对粒子群进行演化，获得新的粒子群。
参阅图4，步骤S3具体包括步骤S31～S33。
步骤S31：根据粒子适应度，更新粒子群中粒子的历史最优值。
本实施例中，根据状态后验估计的精度，即粒子适应度将粒子群中各粒子排序，将各粒子的名次与历史名次比较，若名次上升，则将当前粒子坐标作为粒子历史最优值。然后，将各粒子的名次作为新的历史名次。
步骤S32：根据电池参数估计全局性的要求，选取粒子群中领袖数量，并根据粒子适应度选取粒子作为领袖。
领袖粒子数量的选取根据系统的局部最优点数量确定，局部最优点越多，对全局搜索性能要求越大，则领袖粒子数量越大。
本实施例中，将100个粒子分为10个子种群，其方法为，选取粒子适应度最高的10个粒子作为子种群的领袖，依次选取剩余粒子中粒子适应度最低的9个粒子与粒子适应度最高的一个领袖一同构成一个子种群。
步骤S33：通过更新公式得到新的粒子群。
本发明实施例中，对于每个子种群，各粒子为pi,k，各粒子速度为vi,k，各粒子历史最优值为ppbest,i领袖历史最优值为plbest，则更新公式包括速度更新公式
以及坐标更新公式
其中，γv是惯性系数，α、β是加速常数，这三个系数用于控制粒子群的搜索特性，其中γv在0至1之间，γv越大，全局搜索能力越强，γv越小，局部搜索能力越强，α、β越大，则粒子对应地更多地向粒子历史最优值或领袖历史最优值搜索。这三个系数根据实际需求适当取值。u1、u2是服从N(0,1)的正态分布的随机值，u3是服从U(0,1)的均匀分布的随机值，其作用是加大坐标更新的时间间隔，减弱粒子坐标变化对粒子适应度计算的影响。
通过更新公式得到新的子种群后，合并所有子种群得到新的粒子群。
完成上述步骤后，重复步骤S2、S3，以获得电池状态的实时估计。
图5为实施例获得的状态估计曲线，其中，SOC估计95％置信上限、SOC估计95％置信下限根据状态误差协方差矩阵估计计算获得；图6为实施例获得的电压预测值曲线与电池电压曲线。
通过图5、图6可以看出本发明所述方法能较好地对电池状态进行估计。

Claims (2)

1.一种基于粒子群优化的电池状态估计方法，具体步骤如下：
步骤S1、初始化粒子群，初始化状态估计器；
首先，根据模型复杂度和估计精度要求，确定粒子数量，并根据电池参数的取值范围，初始化粒子群；
然后，根据电池特性和电池初始状态，对粒子群中的每个粒子初始化一个状态估计器，每个状态估计器对应粒子群中的一个粒子；
步骤S2、对于粒子群中的每个粒子，获得状态后验估计，并比较状态后验估计的精度获得状态估计，再通过状态后验估计得到下一采样点的状态先验估计；
首先，对于粒子群中的每个粒子，根据粒子坐标获得电池参数，并根据状态先验估计，通过对应的状态估计器获得状态后验估计；
然后，计算粒子适应度，比较粒子适应度获得状态估计；
最后，根据状态后验估计，通过电池模型获得下一采样点的状态先验估计；
步骤S3、根据状态后验估计的精度，对粒子群进行演化，获得新的粒子群；
首先，根据步骤S2所得粒子适应度，更新粒子群中粒子的历史最优值；
然后，根据电池参数估计全局性的要求，选取粒子群中领袖数量，并根据粒子适应度选取粒子作为领袖；
最后，通过更新公式得到新的子种群后，合并所有子种群得到新的粒子群；
所述更新公式包括速度更新公式和坐标更新公式；
速度更新公式
<mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>&amp;gamma;</mi> <mi>v</mi> <mrow> <msub> <mi>&amp;Delta;t</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> </msubsup> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;u</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>p</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;beta;u</mi> <mn>2</mn> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>l</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>&amp;gamma;</mi> <mi>v</mi> <mrow> <msub> <mi>&amp;Delta;t</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> </msubsup> </mrow> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;gamma;</mi> <mi>v</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>
坐标更新公式
其中，pi,k是粒子坐标，vi,k是粒子速度，Δtk是采样周期，ppbest,i是粒子的历史最优值，plbest是领袖的历史最优值；γv是惯性系数，α、β是加速常数，这三个系数用于控制粒子群的搜索特性，γv在0至1之间，γv越大，全局搜索能力越强，γv越小，局部搜索能力越强，α、β越大，则粒子对应地更多地向粒子历史最优值或领袖历史最优值搜索；u1、u2是服从N(0,1)的正态分布的随机值，u3是服从U(0,1)的均匀分布的随机值，其作用是加大坐标更新的时间间隔，减弱粒子坐标变化对粒子适应度计算的影响；是粒子适应度衰减常数，在0至1之间取值；
所述步骤S2中，粒子适应度的计算公式为
其中是粒子适应度，是粒子适应度衰减常数，在0至1之间取值，Δtk是采样周期，yk是电池电压，是电压预测值。
2.所述基于粒子群优化的电池状态估计方法，其特征在于：还包括一个步骤S4，重复步骤S2、S3，以持续对电池状态作出估计。
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