《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于擴(kuò)展卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法估計(jì)電池SOC
2016年電子技術(shù)應(yīng)用第7期
韓忠華1，2，劉珊珊1，2，石 剛2，董 挺3
1.沈陽(yáng)建筑大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng)110000； 2.中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，遼寧 沈陽(yáng)110000；3.中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院，北京100007
摘要： 針對(duì)汽車鋰電池的荷電狀態(tài)（SOC）的問題，基于Thevenin電路為等效電路并且應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼算法(EKF)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行估計(jì)。在進(jìn)行卡爾曼濾波算法估算過程中，需要用到實(shí)時(shí)的估算模型參數(shù)值（最新值），即在不同的SOC下模型的參數(shù)不同。傳統(tǒng)做法是把SOC與各個(gè)參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行普通的擬合，這種方法在擬合過程中存在較大誤差。為了解決這個(gè)問題，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合各個(gè)電路模型參數(shù)與SOC關(guān)系曲線。試驗(yàn)結(jié)果表明，與單純的擴(kuò)展卡爾曼算法相比，該方法能夠準(zhǔn)確估計(jì)電池剩余電量，誤差小于3%。
中圖分類號(hào)： TM92
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2016.07.019
中文引用格式： 韓忠華，劉珊珊，石剛，等. 基于擴(kuò)展卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法估計(jì)電池SOC[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2016，42(7)：76-78，82.
英文引用格式： Han Zhonghua，Liu Shanshan，Shi Gang，et al. Estimation of battery SOC based on extended Kalman filter with neural network algorithms[J].Application of Electronic Technique，2016，42(7)：76-78，82.
Estimation of battery SOC based on extended Kalman filter with neural network algorithms
Han Zhonghua1，2，Liu Shanshan1，2，Shi Gang2，Dong Ting3
1.Faculty of Information and Control Engineering，Shenyang Jianzhu University，Shenyang 110000，China； 2.Laboratory of Industrial Control Network and System Shenyang Institute of Automation of China，Shenyang 110000，China； 3.China Electronics Standardization Institute，Beijing 100007，China
Abstract： An extended Kalman filter algorithm(EKF) with neural network is used to estimate the state of lithium battery(SOC)，which is based on Thevenin equivalent circuit. In the process of extended Kalman filter estimation, the real-time model parameters should be updated with the different SOC regard to the different SOC the different model parameters. The traditional approach which has a big error is that the fitting curve between SOC and the various separate parameters is common. To solve this problem neural network is applied to fit curve between the parameters of circuit model and the SOC separately. Finally,the results with the error less than 3% show that compared with the pure extended Kalman algorithm, the method can realize the more accurate estimation of the remaining battery power.
Key words : SOC of Li_ion battery；extended Kalman filter algorithm；neural network；RC equivalent circuit

0 引言

    經(jīng)過近二十年的發(fā)展，汽車行業(yè)動(dòng)力蓄電池技術(shù)[1-2]已經(jīng)成熟。電動(dòng)汽車由于其零排放、零污染、能源利用率高等優(yōu)點(diǎn)，在新能源汽車中發(fā)展?jié)摿薮?。其中，最重要的一部分就是電池荷電狀態(tài)的監(jiān)測(cè)[3]。

    電池的荷電狀態(tài)就是電池在一定放電倍率下，剩余電量與相同條件下額定容量的比值。如果不能準(zhǔn)確地估算電池的SOC，就會(huì)出現(xiàn)電池過充或過放，造成電池內(nèi)部損壞。而SOC的準(zhǔn)確估算對(duì)于電動(dòng)汽車的正常及健康的運(yùn)行具有重要意義。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于電池SOC估計(jì)[4-8]的研究較多，例如開路電壓法、安時(shí)積分法、開路電壓法結(jié)合安時(shí)積分法以及卡爾曼卡波法等。但是，開路電壓法在估算電池SOC過程中，需要靜置電池很長(zhǎng)時(shí)間才能估算精確，因此此方法不適合在線估算。安時(shí)積分法的缺點(diǎn)是電池的初始值需要很精確，但是隨著時(shí)間的延長(zhǎng)，測(cè)量誤差會(huì)累積導(dǎo)致估算不準(zhǔn)確，因此此方法也不適合單獨(dú)使用。開路電壓法結(jié)合安時(shí)積分法的缺點(diǎn)是，電池容量會(huì)隨著工況的變化而改變，因此會(huì)有累積誤差。卡爾曼濾波算法是一種有效的在線估計(jì)電池SOC的方法，但是該方法依賴電池模型的精確性，對(duì)電池的參數(shù)很敏感，電池的性能受很多因素的影響，例如電池工作溫度、充放電倍率、自放電倍率以及循環(huán)壽命等等。本文暫時(shí)不考慮這幾種影響因素。綜合考慮電池SOC的研究方法，本文采用卡爾曼濾波算法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池的SOC進(jìn)行估算，此方法也可以對(duì)電池模型內(nèi)部的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)估算。

1 等效電路模型ck2-t1.gif

    目前，國(guó)際上較認(rèn)可的等效電路模型[9-11]有：Rint模型、Thevenin模型(RC模型)、PNGV模型、神經(jīng)網(wǎng)路模型，以及清華大學(xué)林成濤等人提出的一種通用非線性模型等。但是在電池SOC評(píng)估中，電池的模型不能太簡(jiǎn)單也不能太復(fù)雜，應(yīng)結(jié)合電池的特性進(jìn)行建模。本文采用Thevenin模型，該模型能夠有效反映電池的特性，且簡(jiǎn)單實(shí)用。電池的模型如圖1所示。

    根據(jù)基爾霍夫定律，以圖中的電流方向?yàn)檎较?，可得電路方程?/p>

    ck2-gs1.gif

式中，UL表示電池的負(fù)載電壓，Uoc表示電池的開路電壓，R0表示電池的內(nèi)阻， I表示電池負(fù)載電流，UP表示RC環(huán)兩端電壓，CP為極化電容，RP為極化電阻。

2 電池SOC估算

    在引言中已經(jīng)對(duì)每個(gè)估算方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)，綜合考慮每個(gè)估算方法的優(yōu)缺點(diǎn)并閱讀了大量文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段使用較多的卡爾曼濾波算法存在著缺點(diǎn)，因?yàn)樵谶M(jìn)行算法估算過程中，需要用到實(shí)時(shí)的估算模型參數(shù)的最新值，即在不同的SOC下模型的參數(shù)不同。當(dāng)算法估算后得到新的SOC值后就要根據(jù)SOC與參數(shù)值的關(guān)系曲線來確定此時(shí)的各個(gè)參數(shù)值。傳統(tǒng)做法就是把SOC與各個(gè)參數(shù)的關(guān)系曲線進(jìn)行普通的參數(shù)擬合，但是這種方法在擬合過程中還存在較大的誤差，就會(huì)造成利用算法估算電池SOC時(shí)出現(xiàn)不太準(zhǔn)確的現(xiàn)象。因此，本文針對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了改進(jìn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行電池SOC與各個(gè)參數(shù)的擬合，之后利用擴(kuò)展卡爾曼算法進(jìn)行估算電池的SOC。

    綜上所述，本文結(jié)合實(shí)際情況選擇擴(kuò)展卡爾曼算法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來計(jì)算電池的SOC。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來擬合各個(gè)電池參數(shù)(Uoc、R0、RP、CP、τP)與SOC的關(guān)系曲線，再利用卡爾曼濾波算法估算電池的SOC。

2.1 電路空間方程

    根據(jù)電池等效電路模型Thevenin電路，結(jié)合安時(shí)積分法，將系統(tǒng)的狀態(tài)變量選為電池的剩余電量（SOC）、2個(gè)RC環(huán)的端電壓UP。以電池的電流i(t)作為激勵(lì)，電池的端電壓UL作為輸出。

    狀態(tài)方程可表示為：

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2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合

    目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12-13]已經(jīng)發(fā)展成為智能控制領(lǐng)域的熱點(diǎn)；其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可操作性強(qiáng)，具有很強(qiáng)的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn)，因而在函數(shù)逼近、模式識(shí)別、智能控等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合出極化電容CP、時(shí)間常數(shù)τ等參數(shù)與SOC的曲線關(guān)系，克服了多項(xiàng)式擬合的大誤差現(xiàn)象，使估算更精確，如圖2。

ck2-t2.gif

2.3 卡爾曼濾波算法

    電池模型的狀態(tài)方程：

ck2-gs8-16.gif

2.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法

    卡爾曼濾波器主要用來處理線性離散系統(tǒng)，而本文中設(shè)計(jì)的系統(tǒng)是非線性系統(tǒng)，應(yīng)該使用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)[14-15]。

    對(duì)于一個(gè)非線性系統(tǒng)，其系統(tǒng)方程為：

ck2-gs17-19.gif

3 算法驗(yàn)證

    把電池置于室溫（25 ℃）環(huán)境下，對(duì)電池進(jìn)行恒流放電，放電電流為1/3C。利用擴(kuò)展卡爾曼算法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行估算電池的SOC與現(xiàn)在流行的擴(kuò)展卡爾曼算法（EKF）的估算結(jié)果分別與實(shí)際的電池SOC情況做對(duì)比，可以看出利用本文中的新算法估算的結(jié)果比較準(zhǔn)確。圖3是兩種算法的估算實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 

ck2-t3.gif

    經(jīng)過恒流放電過程的對(duì)比結(jié)果可知，利用EKF結(jié)合Neural network算法估算電池的SOC效果比單純的EKF要理想。由誤差圖3(c)中可以看出，本文估算的誤差在3%之內(nèi)，比單獨(dú)EKF估算誤差5%要小很多。

4 結(jié)語(yǔ)

    本文提出了擴(kuò)展卡爾曼結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來估算電池SOC，誤差小于3%，與標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)展卡爾曼算法的誤差5%相比，誤差有所降低。該算法能夠解決安時(shí)積分法對(duì)初值敏感的問題，但是此方法沒有考慮電池使用壽命因素和自放電因素，而前一因素在實(shí)際電動(dòng)汽車運(yùn)行有重要的影響，因此，在以后的工作中會(huì)進(jìn)一步考慮電池的循環(huán)壽命這一主要因素。實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)在線估算電池SOC，估算精度小于3%。此研究為后續(xù)的研究奠定了良好的基礎(chǔ)。

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