储能系统的SOC估算方法及装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:36793887 阅读:31 留言:0更新日期:2023-03-08 22:52
本发明专利技术实施例公开了一种储能系统的SOC估算方法及装置、设备及存储介质,方法包括:获取储能系统的充电状态以及放电状态的运行参数数据,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;利用电流数据、电压数据、温度数据以及储能系统充放电时的滞回特性,建立储能系统的充电交互模型以及放电交互模型;对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

【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

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。
[0010]在一种可行实现方式中,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

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:
[0011]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;
[0012]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

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。
[0013]在一种可行实现方式中,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:
[0014]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

1时刻的第
三SOC状态以及第四SOC状态;
[0015]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;
[0016]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。
[0017]在一种可行实现方式中,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:
[0018]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;
[0019]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;
[0020]将所述模型混合概率、第五SOC状态以及第六SOC状态输入输出交互模型,确定k时刻的目标SOC状态。
[0021]在一种可行实现方式中,所述将所述模型混合概率、第五SOC状态以及第六SOC状态输入输出交互模型,确定k时刻的目标SOC状态,之后还包括:
[0022]利用预设的SOC提取算法以及所述目标SOC状态,确定k时刻的目标SOC状态值。
[0023]在一种可行实现方式中,所述似然函数的数学表达式如下:
[0024][0025]式中,为k时刻交互模型j的似然函数,n∈N,N为k时刻的状态粒子集的数据点总数,为k时刻交互模型j的残差协方差,为k时刻交互模型j的残差,exp()为指数函数。
[0026]在一种可行实现方式中,所述遗忘因子递推最小二乘法的数学表达式如下:
[0027][0028]式中,X
k
为k时刻输入数据,所述输入数据至少包括电流数据、电压数据以及温度数据,X
k+1
为k+1时刻的参数辨识结果,所述参数辨识结果包括第一模型参数以及第二模型参数,A
k+1
是k+1时刻系统观测值,b
k+1
为k+1时刻真实系统反馈值,K
k+1
表示系统的增益,P
k+1
表示系统的协方差矩阵,α为遗忘因子,T为转置。
[0029]为实现上述目的,本专利技术第二方面提供一种储能系统的SOC估算装置,所述装置包括:
[0030]数据获取模型:用于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;
[0031]模型建立模型:用于利用所述电流数据、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;
[0032]状态估计模型:用于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

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;
[0033]状态确定模型:用于根据所述第一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。
[0034]为实现上述目的,本专利技术第三方面提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如第一方面及任一可行实现方式所示步骤。
[0035]为实现上述目的,本专利技术第四方面提供一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如第一方面及任一可行实现方式所示步骤。
[0036]采用本专利技术实施例,具有如下有益效果:
[0037]本专利技术提供一种储能系统的SOC估算方法,方法包括:获取储能系统的充电状态以及放电状态的运行参数数据,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;利用电流数据、电压数据、温度数据以及储能系统充放电时的滞回特性,建立储能系统的充电交互模型以及放电交互模型;对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

1时刻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;根据第一SOC状态以及第二SO本文档来自技高网
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【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

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

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

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

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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