CN111157899A - 一种基于模型融合思想对电池soc的估计方法 - Google Patents

一种基于模型融合思想对电池soc的估计方法 Download PDF

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CN111157899A CN202010065000.5A CN202010065000A CN111157899A CN 111157899 A CN111157899 A CN 111157899A CN 202010065000 A CN202010065000 A CN 202010065000A CN 111157899 A CN111157899 A CN 111157899A
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Abstract

一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，基于Stacking模型融合思想将改进支持向量回归PSO‑SVR、AdaBoost、随机森林RF三种模型进行融合的集成算法对电池SOC估计的方法，先对电池SOC的特征工程进行特征扩展和特征筛选，为了降低过拟合风险，利用K折交叉验证的方法对数据集进行处理，然后利用粒子群算法对支持向量机算法进行改进，最后利用提出的模型融合方法对电池SOC进行估计。本方法对电池SOC的估计精度要优于SVR、AdaBoost和RF三种单模型对电池SOC的估计精度，能够精确地估计储能电池荷电状态，电池SOC精确地估计是高效安全进行电池充放电、延长电池使用寿命的保证，是故障诊断的前提，是电力系统稳定、安全、高效运行的重要保障，也是加快推进智能电网必不可少的途径之一。

Description

一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法
技术领域
本发明属于电池荷电状态估计领域，具有涉及一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法。
背景技术
由于近些年的环境问题以及能源匮乏问题，人们找到了光伏、风机等新能源代替过去传统的化石能源，但是光伏和风机发电具有随机性、波动性和间歇性，这给并网带来了巨大的问题，会给电网带来巨大的冲击，严重的可能会导致电网的瘫痪，但是储能能够解决并网带来的一系列问题，电池是储能的一种技术，但是电池属于强非线性特性，这就给科研带来了许多难题，比如说，准确的估计电池SOC的值，电池SOC精确地估计是高效安全进行电池充放电、延长电池使用寿命的保证，是故障诊断的前提，是电力系统稳定、安全、高效运行的重要保障，也是加快推进智能电网必不可少的途径之一。国内外很多专家都对电池的研究有着自己的理解，但是仍未能够精确的预测电池SOC，这就给智能电网的发展带来了障碍。因此，精确地估计电池SOC的值对智能电网的发展具有非常重要的意义，为中国的电网发展做出了贡献。
电池具有强非线性，其SOC的值主要受电压、电流、温度等影响。
常用的电池SOC预测方法有卡尔曼滤波算法、开路电压法、安时积分法、内阻法以及机器学习算法等。当下最常用的方法当属卡尔曼滤波算法和机器学习算法，但卡尔曼滤波算法对模型有着很高的要求，需要很多种类的数据，还需要做参数辨识，过分依赖模型的精确度，而且计算量相当大。机器学习虽然也需要大量数据，但是，所需数据种类却不多，一般而言只需要电流值、电压值、环境温度等即可，计算量也不是很大，而且通常来说精度更高，相比较其他几种方法而言，优点大于缺点。
发明内容
本发明的目的是为了解决当前电池SOC估计精度不高这一问题，提供了一种基于Stacking方法将改进支持向量回归(PSO-SVR)、AdaBoost、随机森林(RF)三种模型进行融合的集成算法对电池SOC估计的方法。该方法考虑了电压、电流、环境温度以及扩展的特征(输出功率)对SOC的影响，将三种算法的优点进行集成，这一方法有效地解决了SOC估计精度不高这一问题，提高了SOC的估计精度，能够应用于实际工程中。
一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，包括如下分步骤：
步骤1，进行数据收集；
步骤2，对收集到的数据进行预处理，对数据缺失值和异常值进行处理；
步骤3，进行特征工程筛选和扩展；
步骤4，建立改进支持向量回归PSO-SVR、AdaBoost、随机森林RF三种单模型；
步骤5，K折交叉验证方法对数据集处理；
步骤6，基于Stacking方法将三种单模型进行融合；
步骤7，通过上述融合后的模型对电池SOC进行估计。
进一步地，步骤1中，所述数据收集具体为，进行电池充放电循环实验并采集相关的数据，包括电池温度、电流和电压；电池电路搭建完成后，将新电池放入恒温箱中进行电池的循环充放电，在此过程中，每隔十秒记录下电流值、电压值、温度值以及间隔时间。
进一步地，步骤2中，对实验所采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征处理；数据清洗将数据可视化，保证SOC的值在0-1之间，剔除小于0或者大于1的数据，剔除那些明显偏离的数据；利用Python语言统计缺失值个数，缺失值用该字段的平均值或者中位数填充。
进一步地，步骤3中，使用随机森林算法将工作电流、端电压、工作温度这三个特征工程重要度可视化，并对该三个特征工程进行扩展，将工作电流和端电压进行求积，扩展为输出功率这一特征，此时有工作电流，端电压，工作温度以及输出功率这四个特征工程，然后将扩展后的四个特征工程重要度进行可视化，从而筛选出重要度较大的特征。
进一步地，步骤4中，PSO-SVR模型建立步骤如下：
令
Figure BDA0002375701330000031
表示将x映射后的特征向量，于是在特征空间中划分超平面所对应的模型表示为：
Figure BDA0002375701330000032
SVR问题其实就是凸优化问题，则SVR问题可形式化为：
Figure BDA0002375701330000041
Figure BDA0002375701330000042
其中，εi，
Figure BDA0002375701330000043
为松弛变量，∈为不敏感损失函数的宽度；C为惩罚系数，为一常数，表示对超出∈样本的惩罚程度；
通过一系列数学计算推导，SVR形如：
Figure BDA0002375701330000044
其中，αi，
Figure BDA0002375701330000045
为拉格朗日乘子；
若考虑特征映射形式，则相应的：
Figure BDA0002375701330000046
最终得到SVR的表达式为：
Figure BDA0002375701330000047
其中，
Figure BDA0002375701330000048
为核函数；式中σ为核宽度系数，主要控制样本数据在高维特征空间中分布的复杂程度；
利用种群优化算法PSO对SVR中惩罚系数C、径向基核函数的核宽度系数σ，以及不敏感损失函数的宽度∈三个参数进行优化，得到改进后的SVR算法，即PSO-SVR；选取能直接反映回归性能的均方差MSE作为粒子群算法的适应度函数fitness，即：
Figure BDA0002375701330000049
进一步地，步骤4中，AdaBoost模型建立步骤如下：
先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合；
基于基学习器的线性组合：
Figure BDA0002375701330000054
AdaBoost算法流程如下：
输入：
训练集D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)}；
基学习算法￡；
训练轮数T；
过程:
1：D1(x)＝1/m；
2：for t＝1，2，...，T do
3：ht＝￡(D，DT)；
4：
Figure BDA0002375701330000051
5：if∈t＞0.5then break；
6：
Figure BDA0002375701330000052
7：
Figure BDA0002375701330000053
Figure BDA0002375701330000061
8:end for
输出：
Figure BDA0002375701330000062
进一步地，步骤4中，RF模型建立步骤如下：
RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择，具体地，对决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分；这里的参数k控制了随机性的引入程度；若令k＝d，则基决策树的构建与传统决策树相同；若令k＝1，则是随机选择一个属性用于划分；一般情况下，设值k＝log2d。
进一步地，步骤5中，提出K折交叉验证方法对数据集处理，将原始数据分为K个子数据集，每个子数据集分别验证一次，剩余的K-1组子数据集作为训练集，这样就能得到K组训练集和测试集，然后以最终的K组平均精度作为性能指标。
进一步地，步骤6中，基于Stacking方法将三种单模型进行融合，Stacking先从初始数据集训练出初级学习器，然后生成一个新数据集用于训练次级学习器；在这个新数据集中，初级学习器的输出被当作样例输入特征，而初始样本的标记仍被当作样例标记；
Stacking建模流程如下：
输入：
训练集D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)}；
初级学习算法￡1，￡2，...，￡T；
次级学习算法￡；
过程：
1：for t＝1，2，...，T do；
2：ht＝￡t(D)；
3：end for
4：
Figure BDA0002375701330000071
5：for i＝1,2,…,m do；
6：fort＝1,2,…,T do；
7：zit＝ht(xi)；
8：end for
9：D′＝D′∪((zi1，zi2，...，ziT)，yi)；
10：end for
11：h′＝￡(D＇)；
输出：
H(x)＝h′(h1(x)，h2(x)，...，hT(x))
进一步地，所述步骤7中，具体估计步骤为：以电流、电压、温度以及输出功率4个特征为电池SOC估计的输入，以改进PSO-SVR、AdaBoost和随机森林RF3种单一模型作为Stacking模型融合算法的初级学习器，以线性回归算法作为Stacking模型融合算法的次级学习器，对电池SOC进行估计。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和效果：
(1)本发明在工作电流、端电压及工作温度三个特征的基础上进行了特征扩展，扩展特征为输出功率。
(2)本发明利用随机森林算法对影响电池SOC的因素进行了特征筛选，剔除了非影响因素或者弱影响因素，提高了SOC估计精度。
(3)本发明提出了利用粒子群算法对支持向量机进行改进的方法估计电池SOC的值，即PSO-SVR。
(4)本发明基于Stacking方法将改进支持向量回归(PSO-SVR)、AdaBoost、随机森林(RF)三种模型进行融合的集成算法对电池SOC估计的方法，提高了电池SOC预测精度，解决了电池SOC预测精度较低的问题。
(5)本发明在基于模型融合的基础上，可以精确地估计任意时刻电池SOC的值，延长了电池的寿命和使用效率。
附图说明
图1为本发明实施例中所述基于模型融合思想对电池SOC估计的方法流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，包括如下分步骤：
步骤1，进行数据收集。
步骤1中，所述数据收集具体为，进行电池充放电循环实验并采集相关的数据，包括电池温度、电流和电压；电池电路搭建完成后，将新电池放入恒温箱中进行电池的循环充放电，在此过程中，每隔十秒记录下电流值、电压值、温度值以及间隔时间。
首先进行了数据的采集，这里假设电池工作温度在10-50℃，电流工作范围在1C-5C，具体实验步骤如下：
(1)将温度分为8段，分别为10℃、15℃、20℃……。
(2)将电流分为5段，分别为1C、2C、3C、4C、5C。
(3)将电池在10℃下进行恒流充电(此时充电电流为电池的额定电流)，待电压达到充电截止电压后，切换到恒压充电，待电流下降到最小充电电流，此时充电阶段完成。
(4)将电池进行恒流放电，放电电流调至1C直至电压达到放电截止电压，此时放电阶段完成。
(5)循环重复第(3)步和第(4)步。
步骤2，对收集到的数据进行预处理，对数据缺失值和异常值进行处理。
步骤2中，对实验所采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征处理；数据清洗将数据可视化，保证SOC的值在0-1之间，剔除小于0或者大于1的数据，剔除那些明显偏离的数据；利用Python语言统计缺失值个数，缺失值用该字段的平均值或者中位数填充。
步骤3，进行特征工程筛选和扩展。
步骤3中，使用随机森林算法将工作电流、端电压、工作温度这三个特征工程重要度可视化，并对该三个特征工程进行扩展，将工作电流和端电压进行求积，扩展为输出功率这一特征，此时有工作电流，端电压，工作温度以及输出功率这四个特征工程，然后将扩展后的四个特征工程重要度进行可视化，从而筛选出重要度较大的特征。
步骤4，建立改进支持向量回归PSO-SVR、AdaBoost、随机森林RF三种单模型。
步骤4中，PSO-SVR模型建立步骤如下：
令
Figure BDA0002375701330000101
表示将x映射后的特征向量，于是在特征空间中划分超平面所对应的模型表示为：
Figure BDA0002375701330000102
SVR问题其实就是凸优化问题，则SVR问题可形式化为：
Figure BDA0002375701330000103
Figure BDA0002375701330000104
其中，εi，
Figure BDA0002375701330000105
为松弛变量，∈为不敏感损失函数的宽度；C为惩罚系数，为一常数，表示对超出∈样本的惩罚程度。
通过一系列数学计算推导，SVR形如：
Figure BDA0002375701330000106
其中，αi，
Figure BDA0002375701330000107
为拉格朗日乘子。
若考虑特征映射形式，则相应的：
Figure BDA0002375701330000111
最终得到SVR的表达式为：
Figure BDA0002375701330000112
其中，
Figure BDA0002375701330000113
为核函数；式中σ为核宽度系数，主要控制样本数据在高维特征空间中分布的复杂程度。
利用种群优化算法PSO对SVR中惩罚系数C、径向基核函数的核宽度系数σ，以及不敏感损失函数的宽度∈三个参数进行优化，得到改进后的SVR算法，即PSO-SVR；选取能直接反映回归性能的均方差MSE作为粒子群算法的适应度函数fitness，即：
Figure BDA0002375701330000114
AdaBoost模型建立步骤如下：
先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。
基于基学习器的线性组合：
Figure BDA0002375701330000115
AdaBoost算法流程如下：
输入：
训练集D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)}；
基学习算法￡；
训练轮数T；
过程:
1：D1(x)＝1/m；
2：for t＝1，2，...，T do
3：ht＝￡(D，DT)；
4：
Figure BDA0002375701330000121
5：if∈t＞0.5then break；
6：
Figure BDA0002375701330000122
7：
Figure BDA0002375701330000123
8:end for
输出：
Figure BDA0002375701330000124
步骤4中，RF模型建立步骤如下：
RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择，具体地，对决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分；这里的参数k控制了随机性的引入程度；若令k＝d，则基决策树的构建与传统决策树相同；若令k＝1，则是随机选择一个属性用于划分；一般情况下，设值k＝log2d。
步骤5，K折交叉验证方法对数据集处理。
步骤5中，提出K折交叉验证方法对数据集处理，将原始数据分为K个子数据集，每个子数据集分别验证一次，剩余的K-1组子数据集作为训练集，这样就能得到K组训练集和测试集，然后以最终的K组平均精度作为性能指标。
步骤6，基于Stacking方法将三种单模型进行融合。
步骤6中，基于Stacking方法将三种单模型进行融合，Stacking先从初始数据集训练出初级学习器，然后生成一个新数据集用于训练次级学习器；在这个新数据集中，初级学习器的输出被当作样例输入特征，而初始样本的标记仍被当作样例标记。
Stacking建模流程如下：
输入：
训练集D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)}；
初级学习算法￡1，￡2，...，￡T；
次级学习算法￡；
过程：
1：for t＝1，2，...，T do；
2：ht＝￡t(D)；
3：end for
4：
Figure BDA0002375701330000141
5：for i＝1,2,…,m do；
6：for t＝1,2,…,T do；
7：zit＝ht(xi)；
8：end for
9：D′＝D′∪((zi1，zi2，...，ziT)，yi)；
10：end for
11：h′＝￡(D′)；
输出：
H(x)＝h(h1(x)，h2(x)，…，hT(x))
步骤7，在完成步骤1至6后，通过上述融合后的模型对电池SOC进行估计。具体估计步骤为：以电流、电压、温度以及输出功率4个特征为电池SOC估计的输入，以改进PSO-SVR、AdaBoost和随机森林RF3种单一模型作为Stacking模型融合算法的初级学习器，以线性回归算法作为Stacking模型融合算法的次级学习器，对电池SOC进行估计。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：包括如下分步骤：
步骤1，进行数据收集；
步骤2，对收集到的数据进行预处理，对数据缺失值和异常值进行处理，对缺失值进行取中位数操作，对异常值进行丢弃操作；
步骤3，进行特征工程筛选和扩展，扩展出的新特征为输出功率；
步骤4，建立改进支持向量回归PSO-SVR、AdaBoost、随机森林RF三种单模型；
步骤5，为了避免过拟合，利用5折交叉验证方法对数据集处理；
步骤6，基于Stacking模型融合方法将步骤4中的三种单模型进行融合；
步骤7，通过上述融合后的模型对电池SOC进行估计。
2.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤1中，所述数据收集具体为，进行电池充放电循环实验并采集相关的数据，包括电池温度、电流和电压；电池电路搭建完成后，将新电池放入恒温箱中进行电池的循环充放电，在此过程中，每隔十秒记录下电流值、电压值、温度值以及间隔时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤2中，对实验所采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征处理；数据清洗将数据可视化，保证SOC的值在0-1之间，剔除小于0或者大于1的数据，剔除那些明显偏离的数据；利用Python语言统计缺失值个数，缺失值用该字段的平均值或者中位数填充。
4.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤3中，使用随机森林算法将工作电流、端电压、工作温度这三个特征工程重要度可视化，并对该三个特征工程进行扩展，将工作电流和端电压进行求积，扩展为输出功率这一特征，此时有工作电流，端电压，工作温度以及输出功率这四个特征工程，然后将扩展后的四个特征工程重要度进行可视化，从而筛选出重要度较大的特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤4中，PSO-SVR模型建立步骤如下：
令
Figure FDA0002375701320000021
表示将x映射后的特征向量，于是在特征空间中划分超平面所对应的模型表示为：
Figure FDA0002375701320000022
SVR问题其实就是凸优化问题，则SVR问题可形式化为：
Figure FDA0002375701320000023
Figure FDA0002375701320000024
其中，εi，
Figure FDA0002375701320000025
为松弛变量，∈为不敏感损失函数的宽度；C为惩罚系数，为一常数，表示对超出∈样本的惩罚程度；
通过一系列数学计算推导，SVR形如：
Figure FDA0002375701320000026
其中，αi,
Figure FDA0002375701320000031
为拉格朗日乘子；
若考虑特征映射形式，则相应的：
Figure FDA0002375701320000032
最终得到SVR的表达式为：
Figure FDA0002375701320000033
其中，
Figure FDA0002375701320000034
为核函数；式中σ为核宽度系数，主要控制样本数据在高维特征空间中分布的复杂程度；
利用种群优化算法PSO对SVR中惩罚系数C、径向基核函数的核宽度系数σ，以及不敏感损失函数的宽度∈三个参数进行优化，得到改进后的SVR算法，即PSO-SVR；选取能直接反映回归性能的均方差MSE作为粒子群算法的适应度函数fitness，即：
Figure FDA0002375701320000035
。
6.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤4中，AdaBoost模型建立步骤如下：
先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合；
基于基学习器的线性组合：
Figure FDA0002375701320000041
AdaBoost算法流程如下：
输入：
训练集D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xm，ym)}；
基学习算法￡；
训练轮数T；
过程:
1：D1(x)＝1/m；
2：for t＝1，2，...，T do
3：ht＝￡(D，DT)；
4：
Figure FDA0002375701320000042
5：if ∈t＞0.5 then break；
6：
Figure FDA0002375701320000043
7：
Figure FDA0002375701320000044
8:end for
输出：
Figure FDA0002375701320000045
。
7.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤4中，RF模型建立步骤如下：
RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择，具体地，对决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分；这里的参数k控制了随机性的引入程度；若令k＝d，则基决策树的构建与传统决策树相同；若令k＝1，则是随机选择一个属性用于划分；一般情况下，设值k＝log2d。
8.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤5中，提出K折交叉验证方法对数据集处理，将原始数据分为K个子数据集，每个子数据集分别验证一次，剩余的K-1组子数据集作为训练集，这样就能得到K组训练集和测试集，然后以最终的K组平均精度作为性能指标。
9.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：步骤6中，基于Stacking方法将三种单模型进行融合，Stacking先从初始数据集训练出初级学习器，然后生成一个新数据集用于训练次级学习器；在这个新数据集中，初级学习器的输出被当作样例输入特征，而初始样本的标记仍被当作样例标记；
Stacking建模流程如下：
输入：
训练集D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xm，ym)}；
初级学习算法￡1，￡2，...，￡T；
次级学习算法￡；
过程：
1：for t＝1，2，...，T do；
2：ht＝￡t(D)；
3：end for
4：
Figure FDA0002375701320000061
5：for i＝1,2,…,m do；
6：for t＝1,2,…,T do；
7：zit＝ht(xi)；
8：end for
9：D′＝D′∪((zi1，zi2，...，ziT)，yi)；
10：end for
11：h′＝￡(D′)；
输出：
H(x)＝h′(h1(x)，h2(x)，...，hT(x)) 。
10.根据权利要求1所述的一种基于模型融合思想对电池SOC的估计方法，其特征在于：所述步骤7中，具体估计步骤为：以电流、电压、温度以及输出功率4个特征为电池SOC估计的输入，以改进PSO-SVR、AdaBoost和随机森林RF3种单一模型作为Stacking模型融合算法的初级学习器，以线性回归算法作为Stacking模型融合算法的次级学习器，对电池SOC进行估计。
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