电池SOC仿真系列-基于粒子群算法电池参数辨识
基于粒子群算法电池参数辨识
目前,主要的电池模型参数辨识方法有两大类:一种是基于传统的参数估计方法,例如:最小二乘拟合方法添加链接描述,基于遗忘因子最小二乘法添加链接描述,基于参数辨识工具箱的辨识方法添加链接描述。此类方法的优点是直观简单,适用于大部分电池管理系统;另一种方法是基于智能优化算法,例如遗传算法添加链接描述、粒子群算法及蜂群算法等。此类方法相对于传统方法在可靠性及鲁棒性方面具有一定的优势。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizer,PSO)是一种基于群智能方法演化的算法,PSO同GA类似,是一种基于群体的优化工具。该算法通过粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索,相对于GA算法,PSO简单易实现,具有更高的精度。针对此问题,本文提出一种基于PSO的电池模型参数辨识方法。
1、PSO算法原理
粒子群优化算法,也称为标准PSO算法。假设搜索空间为D维,粒子的个数为m个,则可表示为:
式中,X为包含m个粒子的种群;xi为一个D维向量,指示搜索空间中的一个可能的位置,也称为候选解;v为粒子下一步的飞行速度;Pbest为个体极值;Gbest为全局极值。粒子根据两个极值更新自己的速度和位置,有:
式中,c1和c2为两个正的常数;r1和r2为[0, 1]之间的两个随机数;n为当前迭代次数。
2、基于PSO模型的参数辨识
目前,ECM模型中,常用的模型主要包括简单模型、一阶RC模型和二阶RC模型。简单模型为:
式中,Ut为电池端电压;Uoc (SOC)为与SOC值对应的开路电压值;I为负载电流;R为电池内阻。
简单模型结构和原理简单,是应用最为广泛的一种模型,然而其未考虑电池的极化效应,不能充分反映电池的动态特性。
Thevenin模型也称为一阶RC模型,即:
于是,我们也可得到二阶RC模型,即:
式中,U1和U2为电池充放电时的极化电压,其离散化公式可表示为:
二阶RC模型在简单模型的基础上,串联二阶阻容网络,利用阻容电路的延迟特性模拟电池的极化线性,相比简单电路模型和Thevenin模型,能够较好地仿真电池的静态和动态特性。鉴于此,下文将采用二阶RC模型进行参数辨识。
采用累积误差作为适应度函数,则有:
式中,M为采样间隔总数;Uk为第k个采样间隔,测量得到的电池系统的端电压;Umk为第k个采样间隔,电池模型仿真输出的端电压。
3、电池模型参数辨识
下图是锂离子电池脉冲放电响应示意曲线,t1→t2时刻,给电池一个脉冲放电电流,锂离子电池进入放电状态后,电池端电压从稳定状态变成一个阶跃式的突降,之后逐渐降低;脉冲电流撤除后,电池端电压首先产生阶跃式的突增,然后开始慢慢增大,和前文分析的电池的回弹电压现象一致。
将电路等效模型理论与电池脉冲放电响应曲线建立联系:
(1)在A→B和C→D过程中,电流加载或撤除的瞬间,电池的端电压出现跳跃式变化,这是由于电池内部的欧姆内阻造成的,欧姆内阻近似为常数。
(2)B→C过程表示电池在放电,电池端电压逐渐减小,这一现象主要是电池的极化作用引起,电压响应渐渐的变化,正好与并联环节的零状态响应类似。
(3)D→E过程,电池电压缓慢增长,极化作用渐渐消失,最后电池的端电压逐步趋于某个不变值,这一阶段正好对应RC并联环节的零输入响应。
等效电路模型是由电阻和电容所构成并联回路进行串联,其中RC回路数量越高,模型的阶数越大,理论上得到的仿真精度越高,但是由于模型阶数的变多,模型参数也变多,增加计算量,计算效率比较低,影响计算速度。
在A→C阶段,RC回路为零状态响应,以A为起点(tA=0,为横坐标的原点),根据模型状态响应,得出该区域内任意时刻t的电池电压为UCt(t):
在C→E阶段,通过电池的电流I为0,电池的内部还在发生电化学反应,对应静置时的电压回弹特性,RC回路为零输入响应,其中C→D过程同A→B过程产生原因一样,都是由于欧姆内阻造成的。根据建立的二阶电池等效电路模型,这种现象对应模型中的串联内阻 R0 产生的欧姆压降,则欧姆内阻R0计算公式为:
取C点下一时刻的采样点到E点的数据,即D→E区域的电池端电压数据。因此取D点为起点(tD=0),RC回路的电压初值为D点时刻的值,则有D→E过程中任意时刻电池工作电压是:
对电池电压与时间的方程进行系数替换:
对于D→E过程,将放电曲线按照上式拟合后,能够得到参数c1、c2、c3、c4,则可获得模型的参数如下:
4、结果分析
利用PSO算法,针对二阶RC模型根据下图所示阶段性脉冲放电工况对模型参数进行辨识,所需辨识的参数包括充放电内阻、极化电阻和极化电容。
SOC=0.9时,
SOC=0.8时,
以此类推,SOC=0.1时,
辨识出的R0、R1、R2、C1、C2数值分别如下图所示:
由结果可知,R1随着SOC的增加呈现先减少后增加,然后再减少的趋势。
R2数值的变化趋势同R1类似。
C1和C2的数值随着SOC的变化呈现不规则的变化。
为了验证本文PSO算法模型参数辨识结果具有有效性和通用性,下面使用基于上述模型参数辨识结果建立的模型仿真进行验证。
对上述实验结果进行分析,可知:利用PSO算法进行参数辨识能够较好地仿真真实电池的情况,说明二阶RC模型能够较好地仿真电池的动态和静态特性,同时也充分说明智能优化算法适用于锂离子电池参数模型辨识。
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