一阶RC等效电路模型的参数辨识方法及装置与流程

【技术领域】

本发明涉及电池检测技术领域，尤其涉及一种一阶rc等效电路模型的参数辨识方法及装置。

背景技术：

随着全球化石等类型的传统能源的日益枯竭以及世界各国不断加强对环境的保护，促使世界各国大力发展包含风能、太阳能、潮汐能等在内的、对环境友好的新能源。由于上述新能源严重受限于所在地环境的变化，因此发电量存在很大的波动。这种波动会对电网产生了很大的冲击，并能破坏电网的安全性和稳定性。在新能源系统中加入的储能电池不仅能够平滑新能源的输出波动，提高电网的安全性和稳定性，也能够有效的实现电网的削峰填谷，减轻负载对电网的冲击。

若要发挥整个系统的最佳性能，需要对各新能源部分进行快速、有效、合理的能源调度，其中对储能电池的能源调度最为重要。而荷电状态(stateofcharge，soc)是储能电池能源调度最重要的依据，因此需要对电池的soc进行快速、准确的估计。目前估计soc的方法分为两种：通过电流积分得到soc和通过emf(电动势，electromotiveforce)求得soc。电流积分必须在已知初值的情况下才能获得准确的soc，而通过emf的方法需要在不同的温度以及老化状态下测试emf与soc的关系，测试过程繁琐并且费时费力。如何简单、快速获取emf并没有好的方法。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种一阶rc等效电路模型的参数辨识方法及装置，用以解决现有技术存在的上述技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种一阶rc等效电路模型的参数辨识方法，包括以下步骤：建立一阶rc等效电路模型；确定所述电池的端电压u、电流i、电动势uemf、欧姆内阻rω和极化电压up，并建立第一方程式对所述第一方程式进行离散运算和变换运算得到第二方程式所述第二方程式具有一阶噪声ε(k)、待估计参数和状态方程从而得到第三方程式其中，α＝a，β＝rω+b，γ＝-arω，ts为采样时间，i为电流，当充电时电流i为正，rp为极化电阻，cp为极化电容；基于所述第三方程式，通过参数辨识算法对所述待估计参数θ进行估算，从而得出所述待估计参数θ的估算值；根据所述待估计参数θ的估算值，得出所述模型参数。

通过本实施例提供的方案，能够高效、快速地估计出电池模型参数，在此基础上进而评价电池性能，为电池的正常工作和设备的使用安全提供了保障。

在一种优选的实施方案中，所述参数辨识算法包括最小二乘算法、递推最小二乘算法、递推增广最小二乘算法和带遗忘因子的递推最小二乘算法。

通过本实施例提供的方案，本发明的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法可以适用多种算法进行辨识运算。

在一种优选的实施方案中，采用递推增广最小二乘算法执行所述估算，包括以下步骤：对电池的电压和电流进行n次观测，其中n≥2；确定所述待估计参数θ和协方差矩阵pn的初值，定义所述一阶噪声的初值ε(1)＝0；计算增益矩阵计算所述待估计参数θ的估算值计算协方差矩阵重复计算所述增益矩阵、所述待估计参数θ的估算值和所述协方差矩阵，直至n次观测结束，得出所述待估计参数θ的估算值。

通过本实施例提供的方案，通过定义一阶噪声，利用迭代运算，逐步算出已知量θ的估算值。

在一种优选的实施方案中，选取前n次观测，其中n<n，利用运算公式求得所述待估计参数θ和协方差矩阵pn的初值，再从第n+1次开始使用递推增广最小二乘算法计算所述待估计参数θ，其中所述运算公式为

通过本实施例提供的方案，利用递推增广最小二乘算法计算待估计参数θ，提高计算速度和准确性。

在一种优选的实施方案中，定义所述待估计参数θ的初值θ0＝[00000]^t，所述协方差矩阵pn的初值p0＝σ²i，其中i为5×5的单位矩阵，σ²≥10⁶。

通过本实施例提供的方案，利用定义初值的方法，先定义一个用于迭代运算的初值，优点是节省计算初值的计算资源。

在一种优选的实施方案中，所述模型参数包含电动势、欧姆内阻、极化内阻、极化电容。

通过本实施例提供的方案，进一步能够对多种电池状态进行估计，电池状态包含但不仅限于荷电状态、功率状态和健康状态。

在一种优选的实施方案中，所述模型参数为

通过本实施例提供的方案，分别求出电动势uemf，欧姆内阻rω，极化电容cp，极化电阻rp，以及各个参数从而完成一阶rc等效电路模型的参数辨识的计算，得到电池状态的基本参数。

第二方面，本发明实施例提供了一种一阶rc等效电路模型的参数辨识装置，包括：建立模块，用于建立一阶rc等效电路模型；公式模块，用于确定所述电池的端电压u、电流i、电动势uemf、欧姆内阻rω和极化电压up，并建立第一方程式计算模块，用于对所述第一方程式进行离散运算和变换运算得到第二方程式所述第二方程式具有一阶噪声ε(k)、待估计参数和状态方程从而得到第三方程式其中，α＝a，β＝rω+b，γ＝-arω，ts为采样时间，rp为极化电阻，cp为极化电容；辨识模块，用于基于所述第三方程式，通过参数辨识算法对所述待估计参数θ进行估算，从而得出所述待估计参数θ的估算值；估算模块，用于根据所述待估计参数θ的估算值，得出所述模型参数。

通过本实施例提供的方案，利用五个模块共同处理电池模型参数的估算，在此基础上能够快速估计出电池状态，进而评价电池性能，为电池的正常工作和设备的使用安全提供了保障。

与现有技术相比，本技术方案至少具有如下有益效果：

本发明实施例所公开的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法及装置，可为电池状态估计提供支持，不仅适用于单个电池的模型参数估计或整个电池组的电池模型参数估计，也适用于多个电池的串并联形式中的每个单体电池模型参数辨识，适用于任意一阶rc等效电路模型的参数辨识的估计，电池包含但不仅限于干电池、铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池、燃料电池等，可应用于各种电池状态的估计，包含但不仅限于荷电状态(soc，stateofcharge)、功率状态(sop，stateofpower)和健康状态(soh，stateofhealth)。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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它的附图。

图1是本发明实施例1所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法的流程示意图；

图2是本发明实施例1所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，一阶rc等效电路模型的示意图；

图3是本发明实施例1所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，利用递推增广最小二乘算法估计一阶rc等效电路模型参数的流程示意图；

图4是本发明实施例2所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识装置的示意图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1至图4所示，其中，图1是本发明实施例1所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法的流程示意图；图2是本发明实施例1所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，一阶rc等效电路模型的示意图；图3是本发明实施例1所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，利用递推增广最小二乘算法估计一阶rc等效电路模型参数的流程示意图；图4是本发明实施例2所提供的一阶rc等效电路模型的参数辨识装置的示意图。

实施例1

如图1和图2所示，本发明实施例1公开了一种一阶rc等效电路模型的参数辨识方法，包括以下步骤：建立一阶rc等效电路模型；确定电池的端电压u、电流i、电动势uemf、欧姆内阻rω和极化电压up，并建立第一方程式

对第一方程式进行离散运算和变换运算得到第二方程式

假设存在一阶噪声ε(k)，第二方程式具有待估计参数θ

和状态方程

据此得到第三方程式

其中，待估计参数θ和模型参数的关系式为

从而分别求出电动势uemf，欧姆内阻rω，极化电容cp，极化电阻rp，以及各个参数从而完成一阶rc等效电路模型的参数辨识的计算，得到电池状态的基本参数。其中，，α＝a，β＝rω+b，γ＝-arω，ts为采样时间，i为电流，当充电时电流i为正，rp为极化电阻，cp为极化电容；基于第三方程式，通过参数辨识算法对待估计参数θ进行估算，从而得出待估计参数θ的估算值；根据待估计参数θ的估算值，得出模型参数。

本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法，能够高效、快速地估计出电池模型参数，在此基础上进而评价电池性能，为电池的正常工作和设备的使用安全提供了保障。

在本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，参数辨识算法包括最小二乘算法、递推最小二乘算法、递推增广最小二乘算法和带遗忘因子的递推最小二乘算法。

本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法可以适用多种算法进行辨识运算。

在本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，采用递推增广最小二乘算法执行估算，包括以下步骤：

对电池的电压和电流进行n次观测，其中n≥2；

确定待估计参数θ和协方差矩阵pn的初值，定义一阶噪声的初值ε(1)＝0；

其中，确定已知量θ和协方差矩阵pn的初值具有如下两种方法。

方法1，在本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，选取前n次观测，其中n<n，利用运算公式求得待估计参数θ和协方差矩阵pn的初值，再从第n+1次开始使用递推增广最小二乘算法计算待估计参数θ，其中运算公式为

方法1利用递推增广最小二乘算法计算待估计参数θ，提高计算速度和准确性。

方法2，在本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，定义待估计参数θ的初值θ0＝[00000]^t，协方差矩阵pn的初值p0＝σ²i，其中i为5×5的单位矩阵，σ²≥10⁶。方法2利用定义初值的方法，先定义一个用于迭代运算的初值，优点是节省计算初值的计算资源。

计算增益矩阵

计算待估计参数θ的估算值

计算协方差矩阵

重复计算增益矩阵、待估计参数的估算值和协方差矩阵，直至n次观测结束，得出待估计参数θ的估算值。

本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法，利用迭代运算，逐步算出待估计参数θ的估算值。

如图3，在利用递推增广最小二乘算法估算待估计参数θ时，先对电流和电压进行第i＝1次采样，再按方法1或方法2初始化待估计参数θ和协方差矩阵pn，再对电流和电压进行第i＝i+1次采样，再按照公式7计算增益矩阵g(i+1)，再按照公式8计算待估计参数θ(i+1)，再按照公式9计算协方差矩阵p(i+1)，判断i＝n是否成立，若不成立，则返回对电流和电压继续进行第i＝i+1次采样，重复上述步骤直至i＝n成立，再按公式4计算一阶rc等效电路模型的参数。

在本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法中，模型参数包含电动势、欧姆内阻、极化内阻、极化电容。

本实施例1的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法，进一步利用电池的模型参数对多种电池状态进行估计，电池状态包含但不仅限于荷电状态、功率状态和健康状态。

实施例2

如图4所示，本发明实施例2提供了一种一阶rc等效电路模型的参数辨识装置，包括：建立模块，用于建立一阶rc等效电路模型；公式模块，用于确定电池的端电压u、电流i、电动势uemf、欧姆内阻rω和极化电压up，并建立第一方程式计算模块，用于对第一方程式进行离散运算和变换运算得到第二方程式第二方程式具有一阶噪声ε(k)、待估计参数和状态方程从而得到第三方程式其中，α＝a，β＝rω+b，γ＝-arω，ts为采样时间，rp为极化电阻，cp为极化电容；辨识模块，用于基于第三方程式，通过参数辨识算法对待估计参数θ进行估算，从而得出待估计参数θ的估算值；估算模块，用于根据待估计参数θ的估算值，得出模型参数。

具体来说，该建立模块与公式模块通信，公式模块与计算模块和辨识模块通信，计算模块和辨识模块通信，辨识模块与估算模块通信。

本实施例2的一阶rc等效电路模型的参数辨识装置，利用五个模块共同处理电池模型参数的估算，在此基础上能够快速估计出电池状态，进而评价电池性能，为电池的正常工作和设备的使用安全提供了保障。

本发明实施例所公开的一阶rc等效电路模型的参数辨识方法及装置，可为电池状态估计提供支持，不仅适用于单个电池的模型参数估计或整个电池组的电池模型参数估计，也适用于多个电池的串并联形式中的每个单体电池模型参数辨识，适用于任意一阶rc等效电路模型的参数辨识的估计，电池包含但不仅限于干电池、铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池、燃料电池等，可应用于各种电池状态的估计，包含但不仅限于荷电状态、功率状态和健康状态。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。