工况自适应的电池荷电状态轻量级估计方法、系统及设备与流程

所属的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的工况自适应的电池荷电状态轻量级估计设备、计算机可读存储介质的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器（ram）、内存、只读存储器（rom）、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

背景技术：

1、以物联网节点、无线传感器节点为代表的低功耗无线设备通常使用电池供电。为了实现电池电量的有效利用，需要根据电池荷电状态对节点任务和网络资源进行动态管理。因此，准确的电池荷电状态估计方法，对于实现节点和网络寿命最大化的目标至关重要。同时，考虑到这些低功耗无线设备的资源通常极为有限，必须使用对测量和计算要求较低的轻量级估计方法。然而，现有轻量级估计方法在面对持续变化的工况时准确性较低，并且无法在整个生命期内保持稳定的估计性能。因此，无法满足低功耗无线设备的实际需求。本发明创造性地结合了不同类型的轻量级估计方法在电池放电过程的不同阶段的性能优势，提出了一种工况自适应的电池荷电状态轻量级估计方法。该方法不仅能够有效提高面对持续变化的工况时的估计准确性，而且在整个生命期内均能保持稳定的估计性能。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的上述问题，即现有的电池荷电状态轻量级估计方法在面对持续变化的工况时准确性较低，并且无法在整个生命期内保持稳定的估计性能的问题，本发明的第一方面，提供了一种工况自适应的电池荷电状态轻量级估计方法，用于对低功耗无线设备的目标电池的荷电状态的估计，包括：

2、步骤s10，获取t时刻估计的所述目标电池的荷电状态，作为输入状态；其中，t表示当前时刻，当t=1时，所述荷电状态为预设值；

3、步骤s20，计算最优阈值，并判断所述输入状态是否大于等于所述最优阈值，若是，则跳转步骤s30，否则跳转步骤s40；

4、步骤s30，基于获取所述目标电池的放电速率、有效容量，通过预构建的第一电池荷电状态估计模型，得到所述目标电池t+1时刻的估计的荷电状态，令t=t+1，跳转步骤s10；

5、步骤s40，结合获取所述目标电池的端电压，通过预构建的第二电池荷电状态估计模型，得到t+1时刻估计的所述目标电池的荷电状态，令t=t+1，跳转步骤s10。

6、在一些优选的实施例中，计算最优阈值，其方法为：

7、根据所述低功耗无线设备的最小工作占空比，确定历史电流序列的存储长度；

8、根据所述存储长度，获取所述历史电流序列并计算标准差；

9、通过逻辑回归方法构建所述最优阈值与工况变化程度的关系模型，并输入所述标准差，得到所述最优阈值。

10、在一些优选的实施例中，通过逻辑回归方法构建的所述最优阈值与工况变化程度的关系模型为：

11、；

12、；

13、其中，表示最优阈值，表示标准差，表示训练得到的逻辑回归模型参数，表示历史电流序列的存储长度，表示历史电流序列中的电流值，电流即放电速率。

14、在一些优选的实施例中，所述第一电池荷电状态估计模型，其建模方法为：

15、以不同放电速率对所述目标电池进行恒定电流放电，同时以为采样间隔测量得到所述目标电池的端电压关于时间的变化曲线；

16、在设定的截止电压条件下，计算得到所述放电速率对应的可用容量；

17、利用目标电池的放电数据，确定peukert方程的常数k和q；

18、基于所述常数k和所述常数q，建立有效容量cest与放电速率的关系，进而构建所述第一电池荷电状态估计模型：

19、；

20、其中，表示第一电池荷电状态估计模型输出的荷电状态，表示下标。

21、在一些优选的实施例中，所述有效容量cest与放电速率的关系为：。

22、在一些优选的实施例中，所述第二电池荷电状态估计模型，其建模方法为：

23、以不同放电速率对所述目标电池进行恒定电流放电，同时以为采样间隔测量得到所述目标电池的端电压关于时间的变化曲线；

24、计算不同时刻所述目标电池的端电压对应的荷电状态，得到不同放电速率下荷电状态关于端电压的变化曲线，并进行多项式进行拟合：

25、；

26、；

27、其中，表示第二电池荷电状态估计模型输出的荷电状态，表示多项式方程系数，表示多项式方程组系数，表示电流i的m次方。

28、本发明的第二方面，提出了一种工况自适应的电池荷电状态轻量级估计系统，用于对低功耗无线设备的目标电池的荷电状态的估计，该系统包括：状态获取模块、阈值判断模块、第一估计模块、第二估计模块；

29、所述状态获取模块，配置为获取t时刻估计的所述目标电池的荷电状态，作为输入状态；其中，t表示当前时刻，当t=1时，所述荷电状态为预设值；

30、所述阈值判断模块，配置为计算最优阈值，并判断所述输入状态是否大于等于所述最优阈值，若是，则跳转所述第一估计模块，否则跳转所述第二估计模块；

31、所述第一估计模块，配置为基于获取所述目标电池的放电速率、有效容量，通过预构建的第一电池荷电状态估计模型，得到所述目标电池t+1时刻的估计的荷电状态，令t=t+1，跳转所述状态获取模块；

32、所述第二估计模块，配置为结合获取所述目标电池的端电压，通过预构建的第二电池荷电状态估计模型，得到t+1时刻估计的所述目标电池的荷电状态，令t=t+1，跳转所述状态获取模块。

33、本发明的第三方面，提出了一种工况自适应的电池荷电状态轻量级估计设备，包括：

34、至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的工况自适应的电池荷电状态轻量级估计方法。

35、本发明的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现上述的工况自适应的电池荷电状态轻量级估计方法。

36、本发明的有益效果：

37、本发明不仅能够有效提高面对持续变化的工况时的电池荷电状态估计的准确性，而且在整个生命期内均能保持稳定的估计性。

38、本发明利用建模阶段不同工况的测试数据，建立历史电流序列的标准差与最优阈值的逻辑回归模型，根据实际工况动态调整子方法切换最优阈值；根据最优阈值选取不同阶段的电池荷电状态估计模型进行荷电状态的估计，不仅有效提高了面对持续变化的工况时的估计准确性，而且在整个生命期内均能提供稳定的估计性能，且在在各种环境温度下均能提供最优的估计性能。