【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字信号噪声处理，具体涉及用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法。
技术介绍
1、进入工业化以来，人类对传统化石能源的大量消耗造成了严重的全球性环境问题。为了应对这一问题，多种多样的新型清洁能源被开发。然而，新能源有极高的不确定性，这对新能源的利用造成了严重的障碍。平稳输出能量的储能设备可以解决这一问题，使得其迅速成为研究热点。
2、在众多类型的储能设备中，锂离子电池(lithium-ion battery,lib)由于其高能量密度、低自放电率、长寿命、重量轻等优点成为主流的储能单元之一。其主要应用场景包含电力系统储能、电动汽车以及各种小型电子设备等。出于对lib运行安全性的要求和用户交互性的考虑，电池管理系统(battery management system,bms)被开发。bms可以对多种量测数据综合分析计算，得到lib当前和未来多种状态参数，如荷电状态(state ofcharge,soc)、健康状态(state of health,soh)、功率状态(state of power,sop)等。然而，bms中对数据进行测量采集的传感器工作环境通常非常复杂，如变化的温度、湿度、震动等，这一系列不确定性的因素会导致传感器测量到的数据中含有未知分布的噪声。若不对这些含噪声数据进行预处理，会使得bms接下来的所有操作计算产生极大误差，这对准确反映lib的真实状态十分不利。
3、综上所述，作为bms基础、重要的状态估计功能，对传感器传输到系统的量测数据中未知分布噪声进行有效
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法，解决了现有技术中存在的bms采集数据中未知分布噪声对滤波算法的滤波效果影响较大的问题。
2、本专利技术所采用的技术方案是，用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法，包括以下步骤：
3、步骤1、通过电池管理系统采集锂离子电池的含有未知分布噪声的实时运行数据c；
4、步骤2、对步骤1采集到的运行数据c的序列长度进行判断，确定滤波窗口长度和拟合多项式阶数；
5、步骤3、使用鲁棒的拟合准则mgc，结合步骤2确定的滤波窗口长度和拟合多项式阶数，生成mgcsg滤波算法；
6、步骤4、利用步骤3生成的mgcsg滤波算法对步骤1采集的实时运行数据c进行平滑滤波。
7、本专利技术的特点还在于：
8、步骤1中含有未知分布噪声的实时运行数据c包括电流数据、电压数据。
9、步骤1中含有未知分布噪声的实时运行数据c为：
10、
11、式中，为理论上不可得的运行数据真实值，ν为未知分布的量测噪声。
12、步骤2的具体过程为：对采集到的实时运行数据c的序列长度进行判断，滤波窗口长度小于实时运行数据c序列长度，拟合多项式阶数小于滤波窗口长度。
13、步骤3的具体过程为：
14、使用mgc拟合准则，mgc拟合准则的表达式如下：
15、
16、式中，ζ∈[0,1]，α1,α2>0为形状参数，β1,β2>0为尺度参数；
17、由(7)即可生成mgcsg鲁棒滤波算法，在求解过程中采用不动点迭代法。
18、本专利技术的有益效果是：
19、本专利技术提供的用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法，采用混合广义相关熵(mixture generalized correntropy,mgc)准则替代传统sg滤波算法中的最小二乘(least square,ls)准则，基于梯度法和不动点迭代法推导鲁棒mgcsg滤波算法，使mgcsg滤波算法实现在多种未知分布噪声下更高的鲁棒性和更强的泛化能力。在不同分布噪声的影响下，mgcsg滤波结果依然能够更好的真值，提高lib采集数据的真实性，为bms后续的状态估计等操作提供更加准确的原始数据，继而在一定程度上可以保证后续状态估计的有效性和可靠性。
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1.用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤1中实时运行数据c包括电流数据、电压数据。
3.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤1中实时运行数据c为：
4.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：对采集到的实时运行数据c的序列长度进行判断，滤波窗口长度小于实时运行数据c序列长度，拟合多项式阶数小于滤波窗口长度。
5.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：
【技术特征摘要】
1.用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法，其特征在于，所述步骤1中实时运行数据c包括电流数据、电压数据。
3.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒savitzky-golay滤波方法，其特征在于，所述步骤1中实时运行数据c为...
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