基于平均加权最小二乘法AWTLS、加权最小二乘 WLS电池电动汽车的健康状态 SOH 和充电状态 SOC 估计Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 电池电动汽车(BEV)的健康状态(SOH)和充电状态(SOC)的精确估计对于确保车辆的安全性和可靠性至关重要。本文研究了基于平均加权最小二乘法(AWTLS)和加权最小二乘法(WLS)的电池SOH和SOC估计方法。AWTLS通过迭代优化权重，有效地处理了数据噪声和模型误差，而WLS则根据数据的可靠性赋予不同的权重。本文详细阐述了两种方法的理论基础、算法实现以及在电池模型参数辨识和SOH/SOC估计中的应用。通过仿真实验和实际测试数据验证，比较分析了AWTLS和WLS的估计精度、鲁棒性和计算效率，并探讨了两种方法的适用性和局限性。研究结果表明，AWTLS方法在提高估计精度和鲁棒性方面具有显著优势，为BEV的电池管理系统(BMS)设计提供了重要的理论依据和实践指导。

关键词: 电池电动汽车；健康状态(SOH)；充电状态(SOC)；平均加权最小二乘法(AWTLS)；加权最小二乘法(WLS)；电池管理系统(BMS)

1. 引言

随着新能源汽车技术的快速发展，电池电动汽车(BEV)已成为解决环境污染和能源短缺的重要途径。然而，BEV的电池系统是其核心部件，其性能直接影响车辆的续航里程、安全性以及使用寿命。准确估计电池的健康状态(SOH)和充电状态(SOC)对于优化电池使用策略、延长电池寿命以及保证车辆安全运行至关重要。传统的SOH/SOC估计方法，例如库仑计数法和开路电压法，存在精度低、易受温度和负载影响等缺点。因此，开发更精确、更鲁棒的SOH/SOC估计方法成为当前研究的热点。

最小二乘法(LS)及其改进算法，例如加权最小二乘法(WLS)和平均加权最小二乘法(AWTLS)，在参数估计和信号处理领域得到了广泛应用。WLS通过赋予不同权重来处理不同测量值的不确定性，而AWTLS则进一步优化权重，使其更适应实际数据中的噪声和模型误差。本文将探讨AWTLS和WLS在电池SOH和SOC估计中的应用，并通过仿真和实验验证其有效性。

2. 电池模型及参数辨识

准确的电池模型是进行SOH/SOC估计的基础。本文采用基于等效电路模型(ECM)的电池模型，该模型能够较好地描述电池的电压-电流特性。常用的ECM包括RC电路模型、Thevenin模型等。本文选择一个包含多个RC单元的ECM模型，以提高模型的精度。

模型参数的辨识是SOH/SOC估计的关键步骤。传统的参数辨识方法，例如最小二乘法(LS)，容易受到噪声的影响。本文采用WLS和AWTLS方法进行模型参数辨识。WLS通过赋予不同权重来降低噪声的影响，而AWTLS则通过迭代优化权重，进一步提高辨识精度。

3. SOH和SOC估计

基于辨识得到的电池模型参数，可以进行SOH和SOC的估计。SOH通常定义为电池当前容量与额定容量的比值，而SOC则表示电池当前电量与额定电量的比值。本文采用基于库仑计数法和开路电压法的组合方法进行SOH/SOC估计，并结合AWTLS和WLS进行优化。

库仑计数法易受电流测量误差的影响，而开路电压法则需要电池休眠一段时间，才能获得准确的开路电压。因此，本文将两种方法结合起来，并利用AWTLS和WLS方法来处理测量噪声和模型误差，提高估计精度。

4. 仿真实验和结果分析

本文设计了仿真实验，以验证AWTLS和WLS方法的有效性。仿真实验采用一个包含三个RC单元的ECM模型，模拟不同工况下的电池电压和电流数据。通过比较AWTLS和WLS方法的SOH/SOC估计结果，分析了两种方法的精度、鲁棒性和计算效率。结果表明，AWTLS方法在提高估计精度和鲁棒性方面具有显著优势，尤其是在数据噪声较大或模型误差较大的情况下。

此外，本文还利用实际测试数据对AWTLS和WLS方法进行了验证。实际测试数据来自一个商业化的电池组，涵盖了不同的充电和放电状态。实验结果进一步证实了AWTLS方法的优越性。

5. 结论

本文研究了基于AWTLS和WLS的电池电动汽车SOH和SOC估计方法。通过理论分析、仿真实验和实际测试数据的验证，证明了AWTLS方法在提高估计精度和鲁棒性方面的显著优势。与WLS相比，AWTLS方法能够更有效地处理数据噪声和模型误差，提高SOH/SOC估计的准确性。本文的研究结果为BEV的BMS设计提供了重要的理论依据和实践指导，为提高BEV的安全性、可靠性和使用寿命奠定了基础。未来的研究方向可以关注更复杂的电池模型、更先进的优化算法以及多传感器融合技术的应用。

📣 部分代码

​function theParam = getParamESC(paramName,temp,model)

  theFields = fields(model); % get list of fields stored in model

  match = strcmpi(paramName,theFields); % see if any match desired data

  if ~match, % if not, throw an error

    error('Parameter "%s" does not exist in model',paramName);

  end

  fieldName = char(theFields(match)); % case-sensitive field name

  % if model contains data at only one temperature

  if isscalar(model.temps),

    if model.temps ~= temp, % check whether requested data exists

      error('Model does not contain requested data at this temperature');

    end

    theParam = model.(fieldName);

    return

  end

  % Otherwise, model has multiple temperatures. Bound input "temp" between

  % mininum and maximum stored temperature to prohibit "NaN" in output

  theParamData = model.(fieldName);

  temp = max(min(temp,max(model.temps)),min(model.temps)); 

  ind = find(model.temps == temp); % see if there is an exact match to

  if ~isempty(ind), % avoid call to (slow) interp1 whenever possible

    if size(theParamData,1) == 1,

      theParam = theParamData(ind);

    else

      theParam = theParamData(ind,:);

    end

  else % if there is not an exact match, we interpolate between parameter

    theParam = interp1(model.temps,theParamData,temp,'spline'); % values

  end  % stored at different temperatures

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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