【技术实现步骤摘要】
储能系统的SOC估算方法及装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及储能系统
,尤其涉及一种储能系统的SOC估算方法及装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]当前人们对电池荷电状态(state ofcharge,SOC)的预估大多数考虑充电或者放电的单一模式下,不仅忽略了电池的使用是先进行充电而后放电的模式,还忽略了电池内部本身存在的滞回特性,由于滞回特性的原因导致电池充、放电状态的开路电压并不相同,这样会使SOC的预估精确度有所降低。
[0003]因此,亟需一种可以提高SOC的预估精确度的手段。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种储能系统的SOC估算方法及装置、设备及存储介质,可以解决现有技术中的缺少提高SOC的预估精确度的问题。
[0005]为实现上述目的,本专利技术第一方面提供一种储能系统的SOC估算方法,所述方法包括:
[0006]获取所述储能系统的充电状态以及放电状态的运行参数数据,所述运行参数数据包括电流数据、电压数据以及极柱的温度数据;
[0007]利用所述电流数据、电压数据、温度数据以及所述储能系统充放电时的滞回特性,建立所述储能系统的充电交互模型以及放电交互模型;
[0008]对所述充电交互模型以及放电交互模型进行粒子滤波的SOC估算处理,确定k
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1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态;
[0009]根据所述第一SOC状态以及第二SOC状态进行 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种储能系统的SOC估算方法,其特征在于,所述方法包括:获取所述储能系统的充电状态以及放电状态的运行参数数据,所述运行参数数据包括电流数据、电压数据以及极柱的温度数据;利用所述电流数据、电压数据、温度数据以及所述储能系统充放电时的滞回特性,建立所述储能系统的充电交互模型以及放电交互模型;对所述充电交互模型以及放电交互模型进行粒子滤波的SOC估算处理,确定k
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1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态;根据所述第一SOC状态以及第二SOC状态进行交互式多模型的SOC融合处理,确定k时刻所述储能系统的目标SOC状态。2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述对所述充电交互模型以及放电交互模型进行粒子滤波的SOC估算处理,确定k
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1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态,包括:利用所述电流数据、电压数据、温度数据、充电交互模型、放电交互模型以及预设的遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识处理,确定所述充电交互模型的第一模型参数及所述放电交互模型的第二模型参数;根据所述第一模型参数以及第二模型参数进行粒子滤波处理,确定k
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1时刻所述充电交互模型的第一SOC状态以及放电交互模型的第二SOC状态。3.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述交互式多模型包括输入交互模型以及输出交互模型,则所述根据所述第一SOC状态以及第二SOC状态进行交互式多模型的SOC融合处理,确定k时刻所述储能系统的目标SOC状态,包括:将所述第一SOC状态以及第二SOC状态输入所述输入交互模型,确定k
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1时刻的第三SOC状态以及第四SOC状态;利用所述电流数据、电压数据、温度数据、第三SOC状态以及第四SOC状态进行粒子滤波处理,确定k时刻的第五SOC状态、第六SOC状态、残差以及残差协方差;根据第五SOC状态、第六SOC状态、残差以及残差协方差以及输出交互模型,确定k时刻的目标SOC状态。4.根据权利要求3所述方法,其特征在于,所述根据第五SOC状态、第六SOC状态、残差以及残差协方差以及输出交互模型,确定目标SOC状态,包括:利用所述残差、残差协方差以及预设的似然函数算法,确定k时刻的充电交互模型的第一似然函数以及放电交互模型的第二似然函数;利用所述第一似然函数、第二似然函数以及预设的混合概率算法,确定k时刻的模型混合概率;将所述模型混...
【专利技术属性】
技术研发人员:束洪春,李建男,王广雪,韩一鸣,李文龙,何业福,陈靖,时波涛,朱柳青,张焦婕,
申请(专利权)人:昆明理工大学,
类型:发明
国别省市:
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