CN116400246B - 基于aco-gmr的储能电站电池健康状态估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电池领域，公开了一种基于ACO‑GMR的储能电站电池健康状态估计方法，包括：首先，获取储能电站运行时电池充电的电压、电流、温度以及时间数据，并将其进行异常数据处理，减少干扰。之后从获取的数据中提取电池健康状态的健康指标，这些提取的健康指标从不同角度反映了电池老化过程的动态模式。其后利用改进的高斯混合模型算法对模型进行训练，其中高斯混合模型超参数采用蚁群智能算法进行优化。最后将测试集输入到改进的高斯混合模型模型中，得到测试集中电池SOH估计结果。该方法能够提高GMR方法应用于储能电站电池SOH估计的泛化性与鲁棒性。

Description

基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法
技术领域
本发明属于储能电站电池管理技术领域，具体涉及一种基于ACO-GMR（蚁群智能优化算法改进高斯混合模型）的储能电站电池健康状态估计方法。
背景技术
近年来，储能电站发展迅速，有助于缓解能源危机和环境问题。然而，储能电站的运行仍有一些问题需要解决，如电池使用寿命、安全性等。在这些问题中，如何评估储能电站电池的健康状态(State of health, SOH)是电池管理系统中一个重要且具有挑战性的问题。一个准确的SOH估计值可以帮助我们对电池的老化程度以及电池还能使用多久做出正确的判断。更重要的是，SOH估算可以为合理使用电池提供合理指导。锂离子电池因其环保、高能量密度和长工作寿命而被广泛用作储能电站的储能源。然而，由于电池老化过程中复杂的电化学反应和外部性能变化，很难准确估计SOH。因此，对储能电站电池SOH实现准确的估计至关重要。
目前已经提出了许多用于电池SOH估计的方法，大致可以分为两类：机理分析法和数据驱动法。机理分析法是在深入研究电化学机理的基础上，建立电池劣化现象的数学模型。而数据驱动的方法是最近流行的SOH估计方法，主要包括神经网络，支持向量机，贝叶斯方法等等。这种方法基于大量数据，不需要深入理解电化学原理。在这些模型方法中，高斯混合模型(GMR)是近年来出现的一种机器学习方法。适用于高维、小样本、非线性等复杂回归问题。与神经网络和支持向量机相比，GMR具有超参数自适应采集、实现相对简单和使用不损失性能等优点。此外，GMR建立在贝叶斯框架中，因此它的预测输出可以用基于概率的形式来解释，这表明了结果的可靠性。由于电池老化是一个复杂的非线性过程，GMR可以应用于锂离子电池的SOH估计。
然而针对锂离子电池SOH估计，现有研究未给出有效的特征参数选择方法。此外，该方法在进行SOH估计时，易得到估计精度低和鲁棒性差的结果。
发明内容
本发明目的是提供一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，为锂离子电池健康状态准确估计提供技术方案。
本发明所采用的技术方案是：
一种基于蚁群智能优化算法改进高斯混合模型ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，包括如下步骤：
A. 从获取的数据中提取电池健康状态的健康指标；
B. 利用改进的高斯混合模型算法对模型进行训练，其中高斯混合模型的超参数采用蚁群智能算法进行优化；
C. 将测试集输入到改进的高斯混合模型模型中，得到测试集中电池SOH估计结果。
可选的，在步骤B中，首先将所获得的健康指标x作为模型训练的输入，电池的健康状态y作为模型训练的输出，则训练数据集可以表述为, />为第/>个输入样本，/>为第/>个输出样本，/>为样本个数，/>为训练数据集；之后利用改进的高斯混合模型来训练，获取估计模型。
可选的，所述利用改进的高斯混合模型来训练，获取估计模型，具体包括：
步骤一、构建基准高斯混合模型GMR；
假设训练集的样本服从个高斯分布，则/>个高斯组分的模型概率密度函数如下：
(1)
式中，/>表示属于第/>个高斯组分的混合系数, 且满足约束条件/>表示均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数，/>，/>和/>组成GMR模型的超参数，/>为/>个高斯组分的模型概率密度函数，为第/>个高斯组分的模型概率密度函数；
在获取超参数之后，计算各个高斯组分的均值向量和协方差矩阵/>，计算如下：
(2)
式中表示第/>个输入训练数据均值，/>表示第/>个输出训练数据均值，/>表示第/>个输入训练数据的协方差，/>表示第/>个输出训练数据的协方差，/>为第/>个输入训练数据和第/>个输出训练数据之间的协方差，/>为第/>个输出训练数据和第/>个输入训练数据之间的协方差；
在第个高斯组分中，给定训练输入数据/>，则训练输出/>的条件分布/>表示为如下：
(3)
式中为均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数；
在给定第个组分训练输入数据/>之后，训练输出/>均值向量/>和协方差矩阵通过以下计算获得：/>；
则训练输出的条件分布/>表示为：
(4)
其中为高斯组分的权重，通过以下公式求得：
；
如果给定测试输入数据,则预测输出/>通过下式计算求得：
(5)
步骤二、利用ACO优化GMR的超参数值。
可选的，所述利用ACO优化GMR的超参数值的具体优化方法包括：
步骤2.1、参数初始化：设置蚁群算法的参数，初始化设置超参数，也就是初始化蚁群的位置；
步骤2.2、利用步骤一中式(1)-式(4)训练GMR模型，计算各个蚂蚁的适应度值；
(6)
式中为适应度值，/>为第/>个样本的预测值，/>为第/>个样本的真实值，N为样本个数；
步骤2.3、计算第个蚂蚁在边界/>外节点/>和时间/>的概率/>；
(7)
式中为边界/>时间/>的信息素强度，/>信息素重要程度因子，/>启发函数重要程度因子，/>为/>时刻节点/>的一组往外边，/>为一组边的长度；
步骤2.4、计算时刻的信息素长度/>；
(8)
(9)
式中为/>时刻的信息素长度，/>为第/>个蚂蚁在/>时刻的信息素长度，/>为边界/>时间/>的信息素强度，/>为挥发因子，取值在0到1之间, />为蚁群数量；如果第/>个蚂蚁在/>时刻使用边界/>，则/>，式中为信息素奖励常数，/>为第/>个蚂蚁/>时刻走过的路径长度，否则/>等于零；
步骤2.5、获得当前蚁群的位置后，计算获得最优个体以及最佳适应度值；
步骤2.6、对蚁群进行迭代寻优，判断是否达到迭代次数，若是，则输出所蚁群的最佳值的最小值，该最小值对应的超参数作为最优值，若不是，则返回步骤2.2重复执行；
步骤2.7、将最优的超参数带入GMR中，构建ACO-GMR电池SOH估计模型。
可选的，步骤A中，所述健康指标划分为直接指标和间接指标。
可选的，所述直接指标：充电过程电流-时间曲线所包围的面积、恒流充电过程电流-时间曲线所包围的面积、恒压充电过程电流-时间曲线所包围的面积、相同时间电压变化量、恒流充电过程所需时间、恒压充电过程所需时间)、恒流充电过程占总充电过程时间的比例、充电过程的最大温度；
所述间接指标：容量增量曲线的峰值以及容量增量曲线峰值对应的电压。本发明具有以下有益效果：
本发明首先利用ACO算法改善高斯混合模型中的特征参数选择，之后将改进的高斯混合模型方法对锂离子电池进行健康状态估计。该方案精细考虑了高斯混合模型的超参数获取，且通过ACO算法获得GMR最优超参数，摆脱了人为尝试核参数取值的试错方式，节省大量的时间，且不需要大量的专业知识，实现更加精确、鲁棒的SOH估计。
附图说明
图1为一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明进行详细说明。
请参阅图1，本发明实施例提供了一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，包括步骤：
A. 获取储能电站运行时电池充电的电压、电流、温度以及时间数据，并将其进行异常数据处理，减少干扰；从获取的数据中提取电池健康状态的健康指标。
首先获取储能电站电池运行过程中的充电数据，主要包括充电电压、电流、温度以及充电所需要的时间数据。之后将这些数据利用K均值方法进行异常数据的剔除，减少噪声的干扰，提高数据的准确性。
健康指标，可以分为直接指标和间接指标，这些提取的健康指标从不同角度反映了电池老化过程的动态模式具体如下。
直接指标：充电过程电流-时间曲线所包围的面积、恒流充电过程电流-时间曲线所包围的面积、恒压充电过程电流-时间曲线所包围的面积、相同时间电压变化量、恒流充电过程所需时间、恒压充电过程所需时间)、恒流充电过程占总充电过程时间的比例、充电过程的最大温度。
间接指标：容量增量曲线的峰值以及容量增量曲线峰值对应的电压。
B. 利用改进的高斯混合模型算法对模型进行训练，其中高斯混合模型超参数采用蚁群智能算法进行优化。
首先将步骤B中所获得的健康指标(x)作为模型训练的输入，电池的SOH(y)作为模型训练的输出。则训练数据集可以表述为, />为第/>个输入样本，/>为第/>个输出样本，/>为样本个数，/>为训练数据集。
之后利用改进的高斯混合模型来训练，获取估计模型。主要包括两个步骤。
步骤1. 构建基准高斯混合模型GMR。
假设训练集的样本服从个高斯分布，则/>个高斯组分的模型概率密度函数可以写成如下：：
(1)
式中，/>表示属于第/>个高斯组分的混合系数, 且满足约束条件/>表示均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数。/>，/>和/>组成GMR模型的超参数。/>为/>个高斯组分的模型概率密度函数，为第/>个高斯组分的模型概率密度函数。
在获取超参数之后，计算各个高斯组分的均值向量和协方差矩阵/>，计算如下：
(2)
式中表示第/>个输入训练数据均值，/>表示第/>个输出训练数据均值，/>表示第/>个输入训练数据的协方差，/>表示第/>个输出训练数据的协方差，/>为第/>个输入训练数据和第/>个输出训练数据之间的协方差，/>为第/>个输出训练数据和第/>个输入训练数据之间的协方差。
在第个高斯组分中，给定训练输入数据/>，则训练输出/>的条件分布/>表示为如下：
(3)
式中为均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数。在给定第/>个组分训练输入数据/>之后，训练输出/>均值向量/>和协方差矩阵/>通过以下计算获得：/>。
则训练输出的条件分布/>表示为：
(4)
其中为高斯组分的权重，通过以下公式求得：。
如果给定测试输入数据,则预测输出/>通过下式计算求得：
(5)
步骤2. 利用ACO优化GMR的超参数值，具体优化方法如下：
(1)参数初始化。设置蚁群算法的参数，初始化设置超参数，也就是初始化蚁群的位置。
(2)利用步骤一中式(1)-式(4)训练GMR模型，计算各个蚂蚁的适应度值。
(6)
式中为适应度值，/>为第/>个样本的预测值，/>为第/>个样本的真实值，N为样本个数。
(3)计算第个蚂蚁在边界/>外节点/>和时间/>的概率/>。
(7)
式中为边界/>时间/>的信息素强度，/>信息素重要程度因子，/>启发函数重要程度因子，/>为/>时刻节点/>的一组往外边，/>为一组边的长度。
(4)计算时刻的信息素长度/>；
(8)
(9)
式中为/>时刻的信息素长度，/>为第/>个蚂蚁在/>时刻的信息素长度，/>为边界/>时间/>的信息素强度，/>为挥发因子，取值在0到1之间, />为蚁群数量。如果第/>个蚂蚁在/>时刻使用边界/>，则/>，式中为信息素奖励常数，/>为第/>个蚂蚁/>时刻走过的路径长度，否则/>等于零。
(5)获得当前蚁群的位置后，计算获得最优个体以及最佳适应度值。
(6)对蚁群进行迭代寻优，判断是否达到迭代次数,若是，则输出所蚁群的最佳值的最小值，该最小值对应的超参数作为最优值，若不是，则返回步骤(2)重复执行；
(7)将最优的超参数带入GMR中，构建ACO-GMR电池SOH估计模型。
C. 将测试集输入到改进的高斯混合模型模型中，得到测试集中电池SOH估计结果。
以上仅是对本发明优选实施方式的描述，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。本发明所属技术领域的技术人员在不偏离本发明的精神和原理的情况下对所描述的具体实施例做各种修改或补充或采用类似的方式替代，视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A. 从获取的数据中提取电池健康状态的健康指标；
步骤B. 利用改进的高斯混合模型算法对模型进行训练，其中高斯混合模型的超参数采用蚁群智能算法进行优化；
步骤C. 将测试集输入到改进的高斯混合模型中，得到测试集中电池SOH估计结果；
在步骤B中，首先将所获得的健康指标x作为模型训练的输入，电池的健康状态y作为模型训练的输出，则训练数据集可以表述为, />为第/>个输入样本，/>为第/>个输出样本，/>为样本个数，/>为训练数据集；之后利用改进的高斯混合模型来训练，获取估计模型；
所述利用改进的高斯混合模型来训练，获取估计模型，具体包括：
步骤一、构建基准高斯混合模型GMR；
假设训练集的样本服从个高斯分布，则/>个高斯组分的模型概率密度函数如下：
(1)
式中，/>表示属于第/>个高斯组分的混合系数, 且满足约束条件表示均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数，/>，/>和/>组成GMR模型的超参数，/>为/>个高斯组分的模型概率密度函数，为第/>个高斯组分的模型概率密度函数；
在获取超参数之后，计算各个高斯组分的均值向量和协方差矩阵/>，计算如下：
(2)
式中表示第/>个输入训练数据均值，/>表示第/>个输出训练数据均值，/>表示第/>个输入训练数据的协方差，/>表示第/>个输出训练数据的协方差，/>为第/>个输入训练数据和第/>个输出训练数据之间的协方差，/>为第/>个输出训练数据和第/>个输入训练数据之间的协方差；
在第个高斯组分中，给定训练输入数据/>，则训练输出/>的条件分布/>表示为如下：
(3)
式中为均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数；
在给定第个组分训练输入数据/>之后，训练输出/>均值向量/>和协方差矩阵/>通过以下计算获得：/>；
则训练输出的条件分布/>表示为：
(4)
其中为高斯组分的权重，通过以下公式求得：
，
为均值向量为/>、协方差矩阵为/>的高斯组分的概率密度函数；
如果给定测试输入数据,则预测输出/>通过下式计算求得：
(5)
步骤二、利用ACO优化GMR的超参数值。
2.根据权利要求1所述的一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，其特征在于，所述利用ACO优化GMR的超参数值的具体优化方法包括：
步骤2.1、参数初始化：设置蚁群算法的参数，初始化设置超参数，也就是初始化蚁群的位置；
步骤2.2、利用步骤一中式(1)-式(4)训练GMR模型，计算各个蚂蚁的适应度值；
(6)
式中为适应度值，/>为第/>个样本的预测值，/>为第/>个样本的真实值，N为样本个数；
步骤2.3、计算第个蚂蚁在边界/>外节点/>和时间/>的概率/>；
(7)
式中为边界/>时间/>的信息素强度，/>信息素重要程度因子，/>启发函数重要程度因子，/>为/>时刻节点/>的一组往外边，/>为一组边的长度；
步骤2.4、计算时刻的信息素长度/>；
(8)
(9)
式中为/>时刻的信息素长度，/>为第/>个蚂蚁在/>时刻的信息素长度，/>为边界/>时间/>的信息素强度，/>为挥发因子，取值在0到1之间,为蚁群数量；如果第/>个蚂蚁在/>时刻使用边界/>，则/>，式中/>为信息素奖励常数，/>为第/>个蚂蚁/>时刻走过的路径长度，否则/>等于零；
步骤2.5、获得当前蚁群的位置后，计算获得最优个体以及最佳适应度值；
步骤2.6、对蚁群进行迭代寻优，判断是否达到迭代次数，若是，则输出所蚁群的最佳值的最小值，该最小值对应的超参数作为最优值，若不是，则返回步骤2.2重复执行；
步骤2.7、将最优的超参数带入GMR中，构建ACO-GMR电池SOH估计模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，其特征在于，步骤A中，所述健康指标划分为直接指标和间接指标。
4.根据权利要求3所述的一种基于ACO-GMR的储能电站电池健康状态估计方法，其特征在于，
所述直接指标：充电过程电流-时间曲线所包围的面积、恒流充电过程电流-时间曲线所包围的面积、恒压充电过程电流-时间曲线所包围的面积、相同时间电压变化量、恒流充电过程所需时间、恒压充电过程所需时间、恒流充电过程占总充电过程时间的比例、充电过程的最大温度；
所述间接指标：容量增量曲线的峰值以及容量增量曲线峰值对应的电压。
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