一种新能源电池剩余电量精准评估方法技术

本发明专利技术涉及电池电量评估的技术领域，揭露了一种新能源电池剩余电量精准评估方法，包括：构建新能源电池等效数据模型；精确估计新能源电池等效数据模型参数；进行重复实验，获取新能源电池充放电过程指标数据；基于深度知识追踪方法构建新能源电池剩余电量评估模型；对新能源电池剩余电量评估模型进行优化得到模型参数；将待电量评估的新能源电池运行数据代入新能源电池等效数据模型，并对得到的指标数据进行预处理，预处理后的指标数据即为新能源电池剩余电量评估模型的输入，模型输出结果即为新能源电池剩余电量评估结果。本发明专利技术所述方法实现新能源电池动态发电过程的形式化描述，结合概率统计的模型参数优化，以及实现电池剩余电量估计。池剩余电量估计。池剩余电量估计。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源电池剩余电量精准评估方法


[0001]本专利技术涉及电池电量估计的
，尤其涉及一种新能源电池剩余电量精准评估方法。

技术介绍

[0002]新能源电池电量精准评估能够帮助驾驶员了解到电动汽车剩余多少电量，直观地获得有效信息，从而可以使驾驶员判断车辆能够继续行驶的里程数，并且选择合适的充电时机，同时精准的新能源电池电量估计能够避免电池发生过充或过放现象，保护电池安全。一方面，传统的贝叶斯估计方案过度依赖电量估计的先验概率，若计算先验概率的数据质量不好，则会导致电量估计不准。另一方面，新能源电池内部结构复杂，较难得到有用指标用来实现电池剩余电量估计。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种新能源电池剩余电量精准评估方法，目的在于（1）构建新能源电池等效数据模型，实现对新能源电池动态发电过程的形式化描述；（2）基于深度知识追踪方法构建新能源电池剩余电量评估模型，实现结合概率统计的模型优化，以及实现电池剩余电量估计。
[0004]实现上述目的，本专利技术提供的一种新能源电池剩余电量精准评估方法，包括以下步骤：S1：构建新能源电池等效数据模型；S2：基于新能源等效数据模型，通过重采样方式精确估计模型参数，得到精确估计的新能源电池等效数据模型参数；S3：根据精确估计的等效数据模型参数和数据模型进行重复实验，获取新能源电池充放电过程指标数据，并对指标数据进行预处理；S4：基于深度知识追踪方法构建新能源电池剩余电量评估模型，其中所述模型以指标数据为输入，以剩余电量预测值为输出；S5：对新能源电池剩余电量评估模型进行优化得到模型参数；S6：将待电量评估的新能源电池运行数据代入新能源电池等效数据模型，得到指标数据，并对指标数据进行预处理，预处理后的指标数据即为新能源电池剩余电量评估模型的输入，模型输出结果即为新能源电池剩余电量评估结果。
[0005]作为本专利技术的进一步改进方法：可选地，S1步骤中构建新能源电池等效数据模型，包括：基于新能源电池的电路元件构建新能源电池等效数据模型，表征新能源电池的电气特性，实现新能源电池工作状况下的电气特性仿真，所构建的新能源电池等效数据模型为：
其中：为新能源电池两端电压；为新能源电池内电阻值；为新能源电池的负载电流；以及为电阻
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电容回路的两端电压为新能源电池开路电压；,为电阻
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电容回路中的极化电容，,为电阻
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电容回路中的极化电阻；为电池的荷电状态；t表示新能源电池工作运行时间。
[0006]可选地，所述S2步骤中通过重采样方式精确估计模型参数，得到精确估计的新能源电池等效数据模型参数，包括：设置新能源电池的工作状态仿真模拟过程，所述新能源电池的工作状态仿真模拟过程为：1）以2.5倍放电倍率的恒定电流对新能源电池放电15秒后静置40秒；2）以2倍充电倍率的恒定电流对新能源电池充电15秒后静置40秒；3）以2.5倍放电倍率的恒定电流对新能源电池放电4分钟后静置10分钟，完成一次仿真实验；4）重复上述步骤，得到新能源电池在工作状态的脉冲电流响应曲线和脉冲电压响应曲线；将仿真得到的新能源电池脉冲电流响应曲线以及脉冲电压响应曲线重采样为新能源电池等效数据模型参数，所述重采样流程为：在新能源电池的初始放电阶段，新能源电池的电压值由垂直下降为，则新能源电池的电阻值为：其中：为新能源电池放电时的放电电流强度；在新能源电池的初始放电阶段，新能源电池电压值在垂直下降为后，由于电容充电，产生电阻
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电容回路，新能源电池电压先剧烈后缓慢地由下降为，其表达式为：，其表达式为：，其表达式为：其中：为时间常数；
,为电阻
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电容回路中的极化电容，,为电阻
‑
电容回路中的极化电阻；在新能源电池放电结束瞬间，由于电池欧姆极化消失，导致新能源电池电压值由升至，并由于断电后电阻
‑
电容回路内部极化，导致新能源电池电压值由下降为，其表达式为：，其表达式为：，其表达式为：其中：为新能源电池地放电时间；以及为电阻
‑
电容回路的两端电压为时间常数。
[0007]可选地，所述S3步骤中获取新能源电池放电过程指标数据，包括：通过多次重复实验，得到多组新能源电池脉冲电流曲线以及脉冲电压曲线；据脉冲电流曲线以及脉冲电压曲线构建多组表达式，对每组新能源电池放电过程指标数据进行拟合；所述新能源电池放电过程指标包括，其中,为电阻
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电容回路中的极化电容，,为电阻
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电容回路中的极化电阻，为新能源电池内电阻的电阻值。
[0008]可选地，所述S3步骤中对所获取的新能源电池放电过程指标数据进行预处理，包括：所述K次实验过程中拟合得到的新能源电池放电过程指标数据集合为：其中：为第k次实验拟合得到的新能源电池放电过程指标数据，K为仿真实验的总次数；为第k次实验拟合得到的新能源电池内电阻的电阻值；为第k次实验拟合得到的极化电阻；为第k次实验拟合得到的极化电容；对新能源电池放电过程指标数据集合进行分离处理，得到不同指标的时序数据集：其中：为指标Q的时序数据集，为指标Q在第K次实验的拟合值。
[0009]可选地，所述S4步骤中基于深度知识追踪方法构建新能源电池剩余电量评估模型，包括：
基于深度知识追踪方法构建新能源电池剩余电量评估模型，其中所述模型以指标数据为输入，以剩余电量预测值为输出；所述新能源电池剩余电量评估模型的结构为基于概率统计的LSTM网络；将指标数据所对应的时序序列作为新能源电池剩余电量评估模型的输入，新能源电池剩余电量评估模型内构建新能源电池等效数据模型，将指标数据所对应的时序序列代入新能源电池等效数据模型，得到SOC指标数据序列；新能源电池剩余电量评估模型根据新能源电池放电过程中的SOC指标数据序列，预测得到下一时刻的不同指标的数据值，，其中为指标Q的时序序列，，为LSTM网络模型，将预测得到的指标数据转换为SOC指标数据，其中为新能源电池放电过程中SOC指标数据序列的初始SOC值，为新能源电池放电过程中SOC指标数据序列的当前时刻SOC指标数据值，为预测得到的下一时刻的SOC指标数据值，根据新能源在放电过程中的电流强度以及SOC指标数据变化情况估计新能源电池的剩余电量，将新能源电池剩余电量作为模型输出结果，所述新能源电池剩余电量的估计公式为：其中：为新能源电池放电过程中的电流强度；为放电初始时刻，为新能源电池的下一放电时刻；G为新能源电池剩余电量评估模型预测得到的剩余电量。
[0010]可选地，所述S5步骤中对新能源电池剩余电量评估模型进行参数调优，包括：将实验环境下采集的不同指标的时序数据集作为输入，将不同指标的时序数据集转换为SOC指标数据序列；构建新能源电池剩余电量评估模型的损失函数：其中：为第1次到第j次实验的SOC指标数据序列；为新能源电池剩余电量评估模型预测得到的第j+1次实验的SOC指标数据，T表示转置；为真实的SOC指标数据；为二进制交叉熵函数；并建立不同指标Q的损失函数：并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源电池剩余电量精准评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1：构建新能源电池等效数据模型；S2：基于新能源电池等效数据模型，通过重采样方式精确估计模型参数，得到精确估计的新能源电池等效数据模型参数；S3：根据精确估计的等效数据模型参数和数据模型进行重复实验，获取新能源电池充放电过程指标数据，并对指标数据进行预处理；S4：基于深度知识追踪方法构建新能源电池剩余电量评估模型，其中所述模型以指标数据为输入，以剩余电量预测值为输出；S5：对新能源电池剩余电量评估模型进行优化得到模型参数；S6：将待电量评估的新能源电池运行数据代入新能源电池等效数据模型，得到指标数据，并对指标数据进行预处理，预处理后的指标数据即为新能源电池剩余电量评估模型的输入，模型输出结果即为新能源电池剩余电量评估结果。2.如权利要求1所述的一种新能源电池剩余电量精准评估方法，其特征在于，所述S1步骤中构建新能源电池等效数据模型，包括：基于新能源电池的电路元件构建新能源电池等效数据模型，表征新能源电池的电气特性，实现新能源电池工作状况下的电气特性仿真，所构建的新能源电池等效数据模型为：性，实现新能源电池工作状况下的电气特性仿真，所构建的新能源电池等效数据模型为：其中：为新能源电池两端电压；为新能源电池内电阻值；为新能源电池的负载电流；以及为电阻
‑
电容回路的两端电压为新能源电池开路电压；,为电阻
‑
电容回路中的极化电容，,为电阻
‑
电容回路中的极化电阻；为电池的荷电状态；t表示新能源电池工作运行时间。3.如权利要求2所述的一种新能源电池剩余电量精准评估方法，其特征在于，所述S2步骤中通过重采样方式精确估计模型参数，得到精确估计的新能源电池等效数据模型参数，包括：设置新能源电池的工作状态仿真模拟过程，所述新能源电池的工作状态仿真模拟过程为：1）以2.5倍放电倍率的恒定电流对新能源电池放电15秒后静置40秒；2）以2倍充电倍率的恒定电流对新能源电池充电15秒后静置40秒；3）以2.5倍放电倍率的恒定电流对新能源电池放电4分钟后静置10分钟，完成一次仿真实验；4）重复上述步骤，得到新能源电池在工作状态的脉冲电流响应曲线和脉冲电压响应曲
线；将仿真得到的新能源电池脉冲电流响应曲线以及脉冲电压响应曲线重采样为新能源电池等效数据模型参数，所述重采样流程为：在新能源电池的初始放电阶段，新能源电池的电压值由垂直下降为，则新能源电池的电阻值为：其中：为新能源电池放电时的放电电流强度；在新能源电池的初始放电阶段，新能源电池电压值在垂直下降为后，由于电容充电，产生电阻
‑
电容回路，新能源电池电压先剧烈后缓慢地由下降为，其表达式为：，其表达式为：，其表达式为：其中：为时间常数；,为电阻
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电容回路中的极化电容，,为电阻
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电容回路中的极化电阻；在新能源电池放电结束瞬间，由于电池欧姆极化消失，导致新能源电池电压值由升至，并由于断电后电阻
‑
电容回路内部极化，导致新能源电池电压值由下降为，其表达式为：表达式为：表达式为：其中：为新能源电池地放电时间；以及为电阻
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电容回路的两端电压为时间常数。4.如权利要求1所述的一种新能源电池剩余电量精准评估方法，其特征在于，所述S3步骤中获取新能源电池放电过程指标数据，包括：通过多次重复实验，得到多组新能源电池脉冲电流曲线以及脉冲电压曲线；据脉冲电流曲线以及脉冲电压曲线构建多组表达式，对每组新能源电池放电过程指标数据进行拟合；所述新能源电池放电过程指标包括，其中 和 为电阻
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电容回路中的极化电容， 和为电阻
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电容回路中的极化电阻，为新能源电池内电阻的电阻值。5.如权利要求4所述的一种新能源电池剩余电量精准评估方法，其特征在于，所述S3步
骤中对所获取的新能源电池放电过程指标数据进行预处理，包括：所述K次实验过程中拟合得到的新能源电池放电过程指标数据集合为：其中：为第k次实验拟合得到的新能源电池放电过程指标数据，K为仿真实验的总次数；为第k次实验拟合得到的新能源电池内电阻的电阻值；为第k次实验拟合得到的极化电阻；为第k次实验拟合得到的极化电容；对新能源电池放电过程指标数据集合进行分离处...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇航，李泽坤，耿连忠，杨伯青，李达兴，
申请(专利权)人：深圳市威特利电源有限公司，
类型：发明
国别省市：