一种基于樽海鞘算法的高精度储能元件模型的拟合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电池能源优化技术领域，公开了一种基于樽海鞘算法的高精度储能元件模型的拟合方法及装置，首先构建高精度储能元件模型，该模型为由两种电路模型耦合而成的双极性二阶模型，包括跟踪电池SOC模块与瞬态响应模块，跟踪电池SOC模块由电阻器、电流控制的电流源以及电容组成；瞬态响应模板由Rs电阻丝和两个RC网络组成；然后获取所述高精度储能元件模型的参数，建立电池基本模型，并对模型参数初始化，利用樽海鞘算法对步骤2中电池基本模型的性能曲线参数进行优化。与现有技术相比，本发明专利技术通过智能方法寻找到核心参数和储能原件性能表征的关系，从而在建立精确储能元件模型的同时，具备对同类型材料性能指标的预测能力。力。力。

【技术实现步骤摘要】
SOC+a2SOC2+a3SOC3；其中，a0、a1、a2、a3为关联核心参数VOC和SOC 的关联参数；
[0009]步骤3：利用樽海鞘算法对步骤2中电池基本模型的性能曲线参数进行优化。
[0010]进一步地，所述步骤3中利用樽海鞘算法对性能曲线参数进行优化的方法具体为：
[0011]步骤3.1：对高精度储能元件模型的搜索代理和最优候选解进行初始化VOC，SOC数值，清空算法加速度a，初始速度v，记录当前目标参数拟合结果误差值；
[0012]步骤3.2：输入电池的a0、a1、a2、a3，计算N个樽海鞘的初始适应度值；
[0013]步骤3.3：选定食物位置，将樽海鞘按照适应度值排序，排在首位的为最优的樽海鞘的位置即为设定的位置；
[0014]步骤3.4：选定领导者与追随者；选定好食物位置后，群体中剩余N
‑
1个樽海鞘，将排在前一半的樽海鞘视作领导者，其余的樽海鞘视作追随者；
[0015]步骤3.5：种群位置更新：
[0016]首先更新领导者位置，随后进一步更新追随者位置，领导者位置更新公式如下：
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于樽海鞘算法的高精度储能元件模型的拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建高精度储能元件模型，所述模型为由两种电路模型耦合而成的双极性二阶模型，包括跟踪电池SOC模块与瞬态响应模块，所述跟踪电池SOC模块由电阻器、电流控制的电流源I
b
以及电容C
‑
usable
组成，所述电阻器代表电池长时间不使用时的能量损失，所述电流控制的电流源可对电容C
‑
usable
进行充电放电；所述瞬态响应模板由Rs电阻丝和两个RC网络组成，Rs电阻丝代表内部损耗，它负责电压的瞬时降，两个RC网络负责随后短时间和长时间的瞬态响应；步骤2：获取所述高精度储能元件模型的参数，所述参数包括瞬态响应模块中的电阻Rs、两个RC网络，所述两个RC网络包括电阻RP1、电阻RP2、电容CP1、电容CP2，建立电池基本模型，并对模型参数初始化，所述参数有关表达式通过以下公式确定：VOC(SOC)＝a0+a1SOC+a2SOC2+a3SOC3；其中，a0、a1、a2、a3为关联核心参数VOC和SOC的关联参数；步骤3：利用樽海鞘算法对步骤2中电池基本模型的性能曲线参数进行优化。2.根据权利要求1所述的基于樽海鞘算法的高精度储能元件模型的拟合方法，其特征在于，所述步骤3中利用樽海鞘算法对性能曲线参数进行优化的方法具体为：步骤3.1：对高精度储能元件模型的搜索代理和最优候选解进行初始化VOC，SOC数值，清空算法加速度a，初始速度v，记录当前目标参数拟合结果误差值；步骤3.2：输入电池的a0、a1、a2、a3，计算N个樽海鞘的初始适应度值；步骤3.3：选定食物位置，将樽海鞘按照适应度值排序，排在首位的为最优的樽海鞘的位置即为设定的位置；步骤3.4：选定领导者与追随者；选定好食物位置后，群体中剩余N
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周孟雄，纪捷，张芮，周海，朱跃伍，王夫诚，张佳钰，秦泾鑫，苏皎月，汤健康，郭仁威，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：