一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备，包括：获取充放电数据和预设条件；根据所述预设条件，从所述充放电数据中筛选出目标状态下的目标充放电数据；根据所述目标充放电数据，通过数据处理得到目标数据；获取参数库中的当前数据；根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据。根据本发明专利技术的技术方案，通过利用目标状态下的目标充放电数据得到的参数进行演绎得到目标参数数据，保证电池模型的稳定性，提高算法的鲁棒性，同时保证电池参数长效预测准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备
本专利技术涉及到电池
，尤其涉及一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
电池状态估算一直是电池运用的行业难题，比如运用电池的荷电状态（Stateofcharge，SOC）观测剩余电量，使用电池的健康状态（StateOfHealth，SOH）监督电池寿命，利用电池的功能状态（StateofFunction，SOF）检验电池充放电功能等等。这些状态估算方法大体可以分为三类，一类是基于表征参数的方法，比如使用内阻变化表征SOH，使用开路电压表征SOC；第二类是基于模型的方法，这类以电池模型为契机，通过模型输出和实际输出的关系修正状态量，比如卡尔曼类滤波估算SOC,粒子群滤波估算SOC等；第三类是基于数据驱动的方法，这类是以前期大量测试数据或者实时数据为基础，对其进行简化，抽象和模拟的过程，比如神经网络算法估算SOC，深度学习算法估算SOH。这三类方法中基于表征参数的方法易受不确定性因素影响，精度差，鲁棒性好；基于模型的方法对模型准确度依赖性强，精度好，鲁棒性好；基于数据驱动的方法，算法复杂度高，对训练数据的依赖性高，精度好，鲁棒性差。基于模型的方法中对于模型参数具有很强的依赖性，因为电池是一个非线性时变强耦合的系统，所以要保证全生命周期模型参数的可靠性一直是行业难题和研究方向，当前电池模型有电化学模型、等效电路模型和电热模型等等。等效电路模型又可以分为Rint模型（内阻模型），Thevenin模型（戴维南模型）和PNGV（ThePartnershipforaNewGenerationofVehicles，新一代汽车合作伙伴计划）模型等等。等效电路模型就是使用电容、电感和电阻元器件模拟电池系统。相应的这些元器件的值会随着电池荷电状态、温度和老化程度发生改变。目前较为传统的方法是使用HPPC（HybridPulsePowerCharacteristic，混合动力脉冲能力特性）试验拟合元器件的值获得某一时刻的参数值。但是电池使用的动态系统中参数随着温度和老化状态时刻发生改变，固定的参数值已经不能满足需求。所以自动参数辨识技术应运而生，使用最小二乘法、卡尔曼滤波算法、粒子群滤波算法等等拟合和搜索算法。无论是上述专利使用的遗忘因子的最小二乘法，还是卡尔曼滤波算法、遗传算法或者粒子群算法等拟合算法或者搜索算法进行在线参数辨识，其已知参数一般是电压，电流、SOC和容量。众所周知SOC作为一个估算值，其本身存在估算误差，电池参数影响SOC估算，反过来SOC影响电池参数的辨识，这是一个高度耦合的过程，再者在进行实时参数辨识时，还需要保留对上一时刻极化电压的估算，又增加了一个可变估算量。无论电池参数、极化电压、SOC和容量发生较大偏离，整个电池辨识就会发散，模型系统不稳定，鲁棒性差。这也是在线参数辨识方法无法运用到实际项目中的主要原因，风险太高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备，通过利用目标状态下的目标充放电数据得到的参数进行演绎得到目标参数数据，保证电池模型的稳定性，提高算法的鲁棒性，同时保证电池参数长效预测准确性。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种参数辨识方法，所述方法包括：获取充放电数据和预设条件；根据所述预设条件，从所述充放电数据中筛选出目标状态下的目标充放电数据；对所述目标充放电数据，进行数据处理，得到目标数据；获取参数库中的当前数据；根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据。可选的，所述预设条件为电池静置时长大于预设时长。可选的，所述参数库包括样本参数库，所述根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据之后，还包括：将所述目标参数数据存入所述样本参数库中。可选的，所述参数库还包括预设参数规则和初始参数库，所述根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据，包括：确定预辨识状态参数数据；根据所述当前数据和所述目标数据，得到所述预辨识状态参数数据对应的修正系数组；根据所述修正系数组，更新所述初始参数库中的初始数据到中间参数数据；将所述中间参数数据中不满足所述预设参数规则的参数剔除，得到所述目标参数数据。可选的，所述初始参数库中的初始数据包括多个状态参数以及与所述多个状态参数对应的电池参数，所述预辨识状态参数数据包括多个预辨识状态参数，所述修正系数组包括与所述多个预辨识状态参数对应的多个修正系数，所述根据所述修正系数组，更新所述初始参数库中的初始数据得到中间参数数据，包括：将与所述预辨识状态参数相同的所述状态参数相对应的电池参数作为所述预辨识状态参数对应的待修正参数；将所述待修正参数输入至所述修正系数模型中，得到所述中间参数中所述预辨识状态参数对应的修正参数。可选的，所述初始参数库中还包括状态参数数据，所述确定预辨识状态参数数据，包括：获取历史温度数据；根据所述历史温度数据，得到多个温度区间对应的频次；根据所述多个温度区间对应的频次，将频次最高的温度区间作为待获取数据的温度区间；筛选出位于所述待获取数据的温度区间内的所述状态参数数据作为所述预辨识状态参数数据。另一方面，本专利技术还提供了一种参数辨识装置，所述装置包括：第一获取单元，用于获取充放电数据和预设条件；信息确定单元，用于根据所述预设条件，从所述充放电数据中筛选出目标状态下的目标充放电数据；数据处理单元，用于对所述目标充放电数据，进行数据处理，得到目标数据；第二获取单元，用于获取参数库中的当前数据；演绎单元，用于根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据。可选的，所述演绎单元包括：数据确定模块，用于确定预辨识状态参数数据；演绎模块，用于根据所述当前数据和所述目标数据，得到所述预辨识状态参数数据对应的修正系数组；数据更新模块，用于根据所述修正系数组，更新所述初始参数库中的初始数据得到中间参数数据；数据剔除模块，用于将所述中间参数数据中不满足所述预设参数规则的参数剔除，得到所述目标参数数据。另一方面，本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述的参数辨识方法的步骤。另一方面，本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，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上述参数辨识方法的步骤。本专利技术提供的一种参数辨识方法、装置、存储介质及计算机设备，通过利用目标状态下的目标充放电数据得到的参数进行演绎得到目标参数数据，保证电池模型的稳定性，提高算法的鲁棒性，同时保证电池参数长效预测准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例或现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种参数辨识方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取充放电数据和预设条件；/n根据所述预设条件，从所述充放电数据中筛选出目标状态下的目标充放电数据；/n对所述目标充放电数据，进行数据处理，得到目标数据；/n获取参数库中的当前数据；/n根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种参数辨识方法，其特征在于，所述方法包括：
获取充放电数据和预设条件；
根据所述预设条件，从所述充放电数据中筛选出目标状态下的目标充放电数据；
对所述目标充放电数据，进行数据处理，得到目标数据；
获取参数库中的当前数据；
根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据。


2.根据权利要求1所述的一种参数辨识方法，其特征在于，所述预设条件为电池静置时长大于预设时长。


3.根据权利要求1所述的一种参数辨识方法，其特征在于，所述参数库包括样本参数库，所述根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据之后，还包括：
将所述目标参数数据存入所述样本参数库中。


4.根据权利要求1所述的一种参数辨识方法，其特征在于，所述参数库还包括预设参数规则和初始参数库，所述根据所述当前数据和所述目标数据，构建修正系数模型，获取目标参数数据，包括：
确定预辨识状态参数数据；
根据所述当前数据和所述目标数据，得到所述预辨识状态参数数据对应的修正系数组；
根据所述修正系数组，更新所述初始参数库中的初始数据到中间参数数据；
将所述中间参数数据中不满足所述预设参数规则的参数剔除，得到所述目标参数数据。


5.根据权利要求4所述的一种参数辨识方法，其特征在于，所述初始参数库中的初始数据包括多个状态参数以及与所述多个状态参数对应的电池参数，所述预辨识状态参数数据包括多个预辨识状态参数，所述修正系数组包括与所述多个预辨识状态参数对应的多个修正系数，所述根据所述修正系数组，更新所述初始参数库中的初始数据得到中间参数数据，包括：
将与所述预辨识状态参数相同的所述状态参数相对应的电池参数作为所述预辨识状态参数对应的待修正参数；
将所述待修正参数输入至所述修正系数模型中，得到所述中间参数中所述预辨识状态参数对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨冬强，李明星，罗明杰，谢卿，
申请(专利权)人：杭州华塑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33