一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法，包括以下步骤：记录被测铅酸蓄电池在标准状态下完整放电时间段t0～tf内的运行状态数据集F1，以及在工况下工作起点至检视点时间段t0～ts内的运行状态数据集F2，其中ts＜tf；预测在时间段ts～tf的预测荷电容量数据将数据集F1和数据集F2整理成两个矩阵：X∈Rn×l，Y∈Rn×m；分解输出空间Y，计算系数矩阵M；对矩阵MTM进行奇异值分解；计算正交投影算子利用正交投影算子ΠM将其分解为计算得到预测输出值记录实际荷电容量ASOC2，计算预测误差 e r r = Y ‾ - A S O C 2 A S O C 2 × 100 % . ]]>。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及蓄电池荷电容量预测方法，具体涉及一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法。
技术介绍
铅酸蓄电池性能良好，原材料丰富，价格低廉，经过不断的技术改进，现已广泛应用于军事、工业、电信及日常生活等领域中，且在许多新兴领域，如电动车辆的研制中表现了出发展潜力。铅酸蓄电池实质上是一种化学反应装置，其内部的化学变化不易及时觉察；随着工作时间的增加，反映供电能力的重要指标－－蓄电池荷电容量逐渐下降，该过程受到端电压、工作电流、温度、容量、内部压强、内阻和充放电循环次数以及电池使用特性等因素的影响；当电池的荷电容量下降到一定程度时，就需要对蓄电池进行及时的维护或更换以保证供电系统的稳定。现有的开路电压法、安时法、阻抗法等估算方法，采用循环计算，在精度和计算效率都比较低，不能很准确的预测铅酸蓄电池荷电容量随时间的变化趋势，为供电系统的维护、更新提供有效的预测。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法，可以解决现有技术的铅酸蓄电池荷电容量估算方法的精度和计算效率都比较低，不能很准确的预测铅酸蓄电池荷电容量随时间的变化趋势的问题。本专利技术通过以下技术方案实现：一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法，包括以下步骤：步骤一：分别记录被测铅酸蓄电池在标准状态下完整放电时间段t0～tf内的运行状态数据集F1，以及在工况下工作起点至检视点时间段t0～ts内的运行状态数据集F2，其中ts＜tf，所述数据集F1和数据集F2中分别包括与时间t对应的荷电容量数据SOC1t、荷电容量数据SOC2t；预测得到被测铅酸蓄电池在工况下检视点ts之后的时间段ts～tf的预测荷电容量数据步骤二：将数据集F1和数据集F2在时间段t0～ts内的数据作为输入数据X，将数据集F2中的荷电容量数据SOC2t作为输出数据Y，分别整理成两个0均值变量且标准差为1的矩阵：X∈Rn×l，Y∈Rn×m，其中n为样本数，l、m分别为输入输出变量数；分解输出空间Y，计算系数矩阵M＝(XTX)-1XTY或者对矩阵MTM进行奇异值分解, M T M = [ P M P ~ M ] Λ M 0 0 0 P M T P ~ M T , ]]>其中PM∈Rl×m，ΛM∈Rm×m；计算正交投影算子 Π M = P M P M T , Π M ⊥ = P ~ M P ~ M T ; ]]>步骤三：将时间段ts～tf中的荷电容量数据SOC1t和预测荷电容量数据作为预测输入数据Xpred，利用步骤二求得的正交投影算子ΠM将其分解为 X ^ p r e d = X p r e d Π M , ]]>进而计算得到预测输出值 Y ‾ = X ^ pred M ; ]]>记录被测铅酸蓄电池在工况下时间段ts～tf的实际荷电容量ASOC2，计算预测误差 e r r = Y ‾ - A S O C 2 A S O C 2 × 100 % . ]]>本专利技术的进一步方案是，步骤一预测得到预测荷电容量数据是：记d＝SOC1ts-SOC2ts，则SOC2up,t＝SOC1t-d，t＝ts～tf作为相应时刻处SOC2t的上界；利用点(ts-1,SOC2ts-1)、(ts,SOC2ts)拟合一条直线，取该直线上t＝ts～tf的荷电容量值SOC2dn,t作为相应时刻处SOC2t的下界；计算预测荷电容量数据 S O C 2 ‾ t = 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：分别记录被测铅酸蓄电池在标准状态下完整放电时间段t0～tf内的运行状态数据集F1，以及在工况下工作起点至检视点时间段t0～ts内的运行状态数据集F2，其中ts＜tf，所述数据集F1和数据集F2中分别包括与时间t对应的荷电容量数据SOC1t、荷电容量数据SOC2t；预测得到被测铅酸蓄电池在工况下检视点ts之后的时间段ts～tf的预测荷电容量数据步骤二：将数据集F1和数据集F2在时间段t0～ts内的数据作为输入数据X，将数据集F2中的荷电容量数据SOC2t作为输出数据Y，分别整理成两个0均值变量且标准差为1的矩阵：X∈Rn×l，Y∈Rn×m，其中n为样本数，l、m分别为输入输出变量数；分解输出空间Y，计算系数矩阵M＝(XTX)‑1XTY或者对矩阵MTM进行奇异值分解,MTM=[PMP~M]ΛM000PMTP~MT,]]>其中PM∈Rl×n，ΛM∈Rm×m；计算正交投影算子ΠM=PMPMT,ΠM⊥=P~MP~MT;]]>步骤三：将时间段ts～tf中的荷电容量数据SOC1t和预测荷电容量数据作为预测输入数据Xpred，利用步骤二求得的正交投影算子ΠM将其分解为进而计算得到预测输出值记录被测铅酸蓄电池在工况下时间段ts～tf的实际荷电容量ASOC2，计算预测误差err=Y‾-ASOC2ASOC2×100%.]]>...

【技术特征摘要】
1.一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法，其特征在于包括以下步
骤：
步骤一：
分别记录被测铅酸蓄电池在标准状态下完整放电时间段t0～tf内的运行状
态数据集F1，以及在工况下工作起点至检视点时间段t0～ts内的运行状态数据集
F2，其中ts＜tf，所述数据集F1和数据集F2中分别包括与时间t对应的荷电容
量数据SOC1t、荷电容量数据SOC2t；
预测得到被测铅酸蓄电池在工况下检视点ts之后的时间段ts～tf的预测荷电
容量数据步骤二：
将数据集F1和数据集F2在时间段t0～ts内的数据作为输入数据X，将数据
集F2中的荷电容量数据SOC2t作为输出数据Y，分别整理成两个0均值变量且
标准差为1的矩阵：X∈Rn×l，Y∈Rn×m，其中n为样本数，l、m分别为输入输
出变量数；
分解输出空间Y，计算系数矩阵M＝(XTX)-1XTY或者对矩阵MTM进行奇异值分解, M T M = [ P M P ~ M ] Λ M 0 0 0 P M T P ~ M T , ]]>其中
PM∈Rl×n，ΛM∈Rm×m；
计算正交投影算子 Π M = P M P M T , Π M ⊥ = P ~ M P ~ M T ; ]]>步骤三：
将时间段ts～tf中的荷电容量数据SOC1t和预测荷电容量数据作为预
测输入数据Xpred，利用步骤二求得的正交投影算子ΠM将其分解为
进而计算得到预测输出值记录被测铅酸蓄电池在工况下时间段ts～tf的实际荷电容量ASOC2，计算预

\t测误差 e r r = Y ‾ - A S O C 2 A S O C 2 × 100 % . ]]>2.如权利要求1所述的一种数据驱动的铅酸蓄电池荷电容量预测方法，其
特征在于：步骤一预测得到预测荷电容量数据是：
记d＝SOC1ts-SOC2ts，则SOC2up,t＝SOC1t-d，t＝ts～tf作为相应时刻处
SOC2t的上界；
利用点(ts-1,SOC2ts-1)、(ts,SOC2ts)拟合一条直线，取该直线上t＝ts～tf的荷
电容量值SOC2dn,t作为相应时刻处SOC2t的下界；
计算预测荷电容量数据 S O C 2 ‾ t = 0.5 × ( S O C 2 u p , t + S O C 2 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱黎瑾，尹坤，杨云强，王永双，张新哲，
申请(专利权)人：江苏快乐电源涟水有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32