CN107255757B - 一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法 - Google Patents

一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，包括以下步骤：步骤S10，周期性检测超级电容器的温度、电压和电流；步骤S20，判断超级电容器是否发生电荷再分配；步骤S30，根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，再根据实时辨识出来的参数计算超级电容器的实时电动势；步骤S40，将实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理作为SOC初步估计值；步骤S50，利用动态容值对SOC初步估计值进行修正后得到最终的SOC估计值并输出。利用实时电动势估计超级电容器SOC，既避免了安时积分法累积误差的缺点，又无需开路电压法的静置时间，提高了估计的实时性和准确性。

Description

一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法
技术领域
本发明涉及超级电容器荷电状态估计方法技术领域，尤其涉及一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法。
背景技术
超级电容器基于离子吸附表面现象，在电极-电解液界面完成充放电过程，是介于电解电容器与传统蓄电池之间的一种储能器件，涉及的静电储能原理不破坏化学键且过程稳定。超级电容器具有功率密度高、充放电速度快、工作温度范围宽和循环寿命长等优点，适用于能量的快速存储与释放。因此，在可再生能源接入中的能量存储与电压补偿、城市轨道交通制动能量回收与利用、新能源汽车动力系统、电梯备用电源等规模化储能领域中有着其它储能方式无法比拟的优势。
超级电容器的荷电状态(SOC)估计是能量管理系统的核心功能，准确的SOC估计是防止过充电和过放电的前提条件，对于储能系统长时间的安全、高效运行具有重要意义。目前在工程中常用的SOC估计方法为安时积分法和开路电压法，但积分法中电流的测量误差会造成SOC估计误差逐渐增大，开路电压法需要超级电容器静置较长时间，难以实现实时估计。此外，在理论研究中还存在状态观测器、卡尔曼滤波、神经网络智能算法等，但这些方法运算量较大，不利于实际工程应用。例如，专利申请号为201310296011.4的中国专利申请公开的一种基于滑模观测器的超级电容器组荷电状态估计方法。又例如，专利申请号为201510128697.5的中国专利申请公开的一种基于卡尔曼滤波算法的超级电容器荷电状态估算方法。
为此，申请人进行了有益的探索和尝试，找到了解决上述问题的办法，下面将要介绍的技术方案便是在这种背景下产生的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题：针对现有的超级电容器SOC估计方法存在误差较大、无法实时估计等问题，而提供一种具有较高精度且计算流程简单、可实现实时估计的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，包括以下步骤：
步骤S10，周期性检测超级电容器的温度、电压和电流；
步骤S20，判断超级电容器是否发生电荷再分配，判断为是，则利用上一次的SOC估计值作为新一次的SOC估计值并输出，判断为否，则进入步骤S30；
步骤S30，根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，再根据实时辨识出来的参数计算超级电容器的实时电动势；
步骤S40，将步骤S30计算得出的实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理作为SOC初步估计值；
步骤S50，利用动态容值对步骤S4处理得到的SOC初步估计值进行修正后得到最终的SOC估计值并输出。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S20中，所述判断超级电容器是否发生电荷再分配的方法为：若检测到超级电容器的电压值大于上一次的检测值且电流方向为放电，或检测到超级电容器的电压值小于上一次的检测值且电流方向为充电，则判定为超级电容器发生电荷再分配，否则判定为超级电容器未发生电荷再分配。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S30中，所述根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，是指利用递推最小二乘算法辨识超级电容器的串联内阻Rs，根据UL-IL*Rs计算超级电容器的实时电动势，其中UL为超级电容器端电压，IL为超级电容器电流，IL负值代表放电。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S40中，所述实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理的方法为Uu＝(U(t)-Umin)/(Umax-Umin)，其中Uu为归一化后的电动势，Umin为超级电容器最小工作电动势，Umax为超级电容器最大工作电动势。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S50中，所述利用动态容值对步骤S40处理得到的SOC初步估计值进行修正，是指根据超级电容器实时温度、电压和电流数据通过查找动态容值修正系数表格来获取相对应的动态容值修正系数，将获取到的动态容值修正系数与实时电动势归一化后的值相乘后得到的值作为最终的SOC估计值。
在本发明的一个优选实施例中，所述动态容值修正系数表格的建表方法为：对超级电容器进行部分典型工况下的充放电实验，计算部分工况下的动态容值修正系数，进而利用支持向量回归SVM方法得到全工况范围内超级电容器动态容值修正系数与温度、电压和电流的对应关系表格。
在本发明的一个优选实施例中，所述动态容值修正系数的计算方法包括以下步骤：
步骤51，对超级电容器进行部分温度和电流工况下的充放电测试，以一定的频率对电压和电流进行检测，利用递推最小二乘算法辨识等效电路模型中串联内阻Rs、电容匹配电阻Rc的瞬时值Rs(t)、Rc(t)；
步骤52，根据式Uoc-UL(t)-IL(t)Rs(t)计算等效电路模型中电容C两端实时电压Uc(t)，其中Uoc为超级电容器初始开路电压，UL(t)为超级电容器实时负载电压，IL(t)为超级电容器实时负载电流，负值代表放电；
步骤53，分别根据Uc(t)/Rc(t)和IL(t)-IRc(t)计算匹配电阻Rc和电容C两条支路流过的电流，其中Uc(t)为电容C两端实时电压，IRc(t)为匹配电阻Rc上流过的电流；
步骤54，根据计算当前时刻至放电结束时刻超级电容器表现出的容值C(t)，其中T为超级电容器放电结束时刻，Uc(T)为充放电结束时刻电容C两端的电压，Ic为电容C上流过的电流；
步骤55，根据式C(t)/C(0)计算动态容值修正系数Cu，其中C(0)为超级电容器充放电初始时刻动态容值。
在本发明的一个优选实施例中，所述等效电路模型包括串联内阻Rs、电容匹配电阻Rc、电容C以及电源，所述串联内阻Rs的一端作为等效电路模型的正极端，其另一端分别与所述电容匹配电阻Rc和电容C的一端连接，所述电容匹配电阻Rc和电容C的另一端并接后与所述电源的正极连接，所述电源的负极作为等效电路模型的负极端。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果在于：利用实时电动势估计超级电容器SOC，既避免了安时积分法累积误差的缺点，又无需开路电压法的静置时间，提高了估计的实时性和准确性，考虑了超级电容器运行过程中的电荷再分配现象和容值的动态变化，可以进一步降低SOC估计误差，且估计方法所需运算量小，利于工程实现。该方法适用于不同动态工况下的高精度SOC估计。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的流程图。
图2是本发明的等效电路模型的电路图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
参见图1，图中给出的是一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，包括以下步骤：
步骤S10，周期性检测超级电容器的温度、电压和电流；
步骤S20，判断超级电容器是否发生电荷再分配，判断为是，则利用上一次的SOC估计值作为新一次的SOC估计值并进入步骤S60，判断为否，则进入步骤S30；
步骤S30，根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，再根据实时辨识出来的参数计算超级电容器的实时电动势；
步骤S40，将步骤S30计算得出的实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理作为SOC初步估计值；
步骤S50，利用动态容值对步骤S4处理得到的SOC初步估计值进行修正后得到最终的SOC估计值；
步骤S60，输出SOC估计值。
在步骤S20中，判断超级电容器是否发生电荷再分配的方法为：若检测到超级电容器的电压值大于上一次的检测值且电流方向为放电，或检测到超级电容器的电压值小于上一次的检测值且电流方向为充电，则判定为超级电容器发生电荷再分配，否则判定为超级电容器未发生电荷再分配。
在步骤S30中，根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，是指利用递推最小二乘算法辨识超级电容器的串联内阻Rs，根据UL-IL*Rs计算超级电容器的实时电动势，其中UL为超级电容器端电压，IL为超级电容器电流，IL负值代表放电。
在步骤S40中，实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理的方法为Uu＝(U(t)-Umin)/(Umax-Umin)，其中Uu为归一化后的电动势，Umin为超级电容器最小工作电动势，Umax为超级电容器最大工作电动势。
在步骤S50中，利用动态容值对步骤S40处理得到的SOC初步估计值进行修正，是指根据超级电容器实时温度、电压和电流数据通过查找动态容值修正系数表格来获取相对应的动态容值修正系数Cu，将获取到的动态容值修正系数Cu与实时电动势归一化后的值Uu相乘后得到的值Uu*Cu作为最终的SOC估计值。
动态容值修正系数表格的建表方法为：对超级电容器进行部分典型工况下的充放电实验，计算部分工况下的动态容值修正系数，进而利用支持向量回归SVM方法得到全工况范围内超级电容器动态容值修正系数与温度、电压和电流的对应关系表格。
动态容值修正系数的计算方法包括以下步骤：
步骤51，对超级电容器进行部分温度和电流工况下的充放电测试，以一定的频率对电压和电流进行检测，利用递推最小二乘算法辨识等效电路模型中串联内阻Rs、电容匹配电阻Rc的瞬时值Rs(t)、Rc(t)；
步骤52，根据式Uoc-UL(t)-IL(t)Rs(t)计算等效电路模型中电容C两端实时电压Uc(t)，其中Uoc为超级电容器初始开路电压，UL(t)为超级电容器实时负载电压，IL(t)为超级电容器实时负载电流，负值代表放电；
步骤53，分别根据Uc(t)/Rc(t)和IL(t)-IRc(t)计算匹配电阻Rc和电容C两条支路流过的电流，其中Uc(t)为电容C两端实时电压，IRc(t)为匹配电阻Rc上流过的电流；
步骤54，根据计算当前时刻至放电结束时刻超级电容器表现出的容值C(t)，其中T为超级电容器放电结束时刻，Uc(T)为充放电结束时刻电容C两端的电压，Ic为电容C上流过的电流；
步骤55，根据式C(t)/C(0)计算动态容值修正系数Cu，其中C(0)为超级电容器充放电初始时刻动态容值。
在以上部分工况的实验数据基础上，利用支持向量回归机SVM，预测超级电容器全温度、电压和电流工作范围内的动态容值修正系数，制成数据表格存储于能量管理系统中，用于SOC估计误差的修正。
参见图2，所等效电路模型包括串联内阻Rs、电容匹配电阻Rc、电容C以及电源，串联内阻Rs的一端作为等效电路模型的正极端，其另一端分别与电容匹配电阻Rc和电容C的一端连接，电容匹配电阻Rc和电容C的另一端并接后与电源的正极连接，电源的负极作为等效电路模型的负极端。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S10，周期性检测超级电容器的温度、电压和电流；
步骤S20，判断超级电容器是否发生电荷再分配，判断为是，则利用上一次的SOC估计值作为新一次的SOC估计值并输出，判断为否，则进入步骤S30；
步骤S30，根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，再根据实时辨识出来的参数计算超级电容器的实时电动势；
步骤S40，将步骤S30计算得出的实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理作为SOC初步估计值；
步骤S50，利用动态容值对步骤S40处理得到的SOC初步估计值进行修正后得到最终的SOC估计值并输出。
2.如权利要求1所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S20中，所述判断超级电容器是否发生电荷再分配的方法为：若检测到超级电容器的电压值大于上一次的检测值且电流方向为放电，或检测到超级电容器的电压值小于上一次的检测值且电流方向为充电，则判定为超级电容器发生电荷再分配，否则判定为超级电容器未发生电荷再分配。
3.如权利要求1所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S30中，所述根据检测到的电压和电流对超级电容器进行实时参数辨识，是指利用递推最小二乘算法辨识超级电容器的串联内阻Rs，根据UL-IL*Rs计算超级电容器的实时电动势，其中UL为超级电容器端电压，IL为超级电容器电流，IL负值代表放电。
4.如权利要求1所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S40中，所述实时电动势在超级电容器安全工作区间内作归一化处理的方法为Uu＝(U(t)-Umin)/(Umax-Umin)，其中Uu为归一化后的电动势，Umin为超级电容器最小工作电动势，Umax为超级电容器最大工作电动势。
5.如权利要求1至4中任一项所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S50中，所述利用动态容值对步骤S40处理得到的SOC初步估计值进行修正，是指根据超级电容器实时温度、电压和电流数据通过查找动态容值修正系数表格来获取相对应的动态容值修正系数，将获取到的动态容值修正系数与实时电动势归一化后的值相乘后得到的值作为最终的SOC估计值。
6.如权利要求5所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，所述动态容值修正系数表格的建表方法为：对超级电容器进行部分典型工况下的充放电实验，计算部分工况下的动态容值修正系数，进而利用支持向量回归SVM方法得到全工况范围内超级电容器动态容值修正系数与温度、电压和电流的对应关系表格。
7.如权利要求6所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，所述动态容值修正系数的计算方法包括以下步骤：
步骤51，对超级电容器进行部分温度和电流工况下的充放电测试，以一定的频率对电压和电流进行检测，利用递推最小二乘算法辨识等效电路模型中串联内阻Rs、电容匹配电阻Rc的瞬时值Rs(t)、Rc(t)；
步骤52，根据式Uoc-UL(t)-IL(t)Rs(t)计算等效电路模型中电容C两端实时电压Uc(t)，其中Uoc为超级电容器初始开路电压，UL(t)为超级电容器实时负载电压，IL(t)为超级电容器实时负载电流，负值代表放电；
步骤53，分别根据Uc(t)/Rc(t)和IL(t)-IRc(t)计算匹配电阻Rc和电容C两条支路流过的电流，其中Uc(t)为电容C两端实时电压，IRc(t)为匹配电阻Rc上流过的电流；
步骤54，根据计算当前时刻至放电结束时刻超级电容器表现出的容值C(t)，其中T为超级电容器放电结束时刻，Uc(T)为充放电结束时刻电容C两端的电压，Ic为电容C上流过的电流；
步骤55，根据式C(t)/C(0)计算动态容值修正系数Cu，其中C(0)为超级电容器充放电初始时刻动态容值。
8.如权利要求7所述的基于动态容值修正的超级电容器荷电状态估计方法，其特征在于，所述等效电路模型包括串联内阻Rs、电容匹配电阻Rc、电容C以及电源，所述串联内阻Rs的一端作为等效电路模型的正极端，其另一端分别与所述电容匹配电阻Rc和电容C的一端连接，所述电容匹配电阻Rc和电容C的另一端并接后与所述电源的正极连接，所述电源的负极作为等效电路模型的负极端。
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