【SOC估计】基于WLS WTLS TLS AWTLS实现电池电动汽车的健康状态SOH和充电状态SOC估计附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 电池电动汽车(BEV)的广泛应用对电池健康状态(SOH)和充电状态(SOC)的精确估计提出了迫切需求。本文深入探讨了基于加权最小二乘法(WLS)、加权总体最小二乘法(WTLS)、总体最小二乘法(TLS)以及自适应加权总体最小二乘法(AWTLS)四种算法实现BEV电池SOH和SOC估计的可行性及优劣。通过分析不同算法的原理、特点以及在实际应用中的表现，比较其在噪声环境下的鲁棒性、计算复杂度以及估计精度，最终提出一种针对BEV电池SOH和SOC联合估计的优化策略。

关键词: 电池电动汽车；健康状态(SOH)；充电状态(SOC)；加权最小二乘法(WLS)；加权总体最小二乘法(WTLS)；总体最小二乘法(TLS)；自适应加权总体最小二乘法(AWTLS)

1. 引言

电池是BEV的核心部件，其性能直接影响车辆的续航里程、安全性和使用寿命。准确估计电池的SOH和SOC对于电池管理系统(BMS)的有效运行至关重要，这不仅可以优化电池的使用策略，提高能源利用效率，还可以预防电池过充、过放等安全事故。传统的SOC估计方法主要基于安培小时积分法(Ah counting method)和开路电压法(OCV method)，但这些方法容易受到温度变化、电池老化等因素的影响，精度不高。而SOH的估计更加复杂，通常需要结合电池的容量衰减、内阻变化等多种参数进行综合判断。

近年来，随着数据驱动方法的兴起，基于参数辨识的SOC和SOH估计方法逐渐成为研究热点。其中，最小二乘法及其改进算法，因其计算效率高、易于实现等优点，被广泛应用于电池参数估计。本文重点研究WLS、WTLS、TLS和AWTLS四种算法在BEV电池SOH和SOC联合估计中的应用，并进行比较分析。

2. 算法原理及特点

2.1 加权最小二乘法(WLS)

WLS算法通过引入权重矩阵来调整不同测量数据的权重，从而降低测量误差对估计结果的影响。权重矩阵的选取至关重要，通常与测量噪声的方差成反比。WLS算法的计算复杂度相对较低，但其性能依赖于权重矩阵的准确性。当权重矩阵估计不准确时，WLS算法的估计精度可能会下降。

2.2 加权总体最小二乘法(WTLS)

WTLS算法同时考虑了输入和输出数据的误差，比WLS算法具有更高的鲁棒性。它通过最小化输入和输出数据的加权误差平方和来估计模型参数。WTLS算法能够有效地处理含有噪声的测量数据，但其计算复杂度高于WLS算法。

2.3 总体最小二乘法(TLS)

TLS算法也是一种能够处理输入和输出数据同时存在误差的算法。它通过奇异值分解(SVD)来求解模型参数，具有较高的数值稳定性。TLS算法的计算复杂度相对较高，但其估计精度通常优于WLS算法。

2.4 自适应加权总体最小二乘法(AWTLS)

AWTLS算法结合了WTLS算法的鲁棒性和自适应权重调整机制。它根据估计结果实时调整权重矩阵，从而提高算法的适应性和估计精度。AWTLS算法的计算复杂度最高，但其估计精度和鲁棒性也最好。

3. 算法在BEV电池SOH和SOC估计中的应用

将上述四种算法应用于BEV电池SOH和SOC估计，需要建立合适的电池模型。常用的电池模型包括等效电路模型(ECM)和物理模型。ECM相对简单，易于参数辨识，而物理模型更准确，但参数辨识更为复杂。本文选择基于ECM建立的电池模型，并利用实验数据验证算法的有效性。

具体步骤如下：

1. 数据采集: 通过实验采集BEV电池的电压、电流、温度等数据。

2. 模型参数辨识: 利用WLS、WTLS、TLS和AWTLS算法对采集的数据进行处理，估计电池模型参数，包括内阻、开路电压等。

3. SOH和SOC估计: 基于估计的模型参数，利用合适的算法计算电池的SOH和SOC。

4. 性能评估: 通过比较不同算法的估计精度、鲁棒性和计算复杂度，选择最佳算法。

4. 实验结果与分析

本节将通过实验数据比较四种算法在不同噪声条件下的性能。通过分析均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等指标，评估不同算法的估计精度。同时，分析算法的计算时间，比较其计算复杂度。结果表明，AWTLS算法在高噪声环境下具有最佳的估计精度和鲁棒性，但其计算复杂度也最高。WLS算法的计算复杂度最低，但其估计精度在高噪声环境下较差。WTLS和TLS算法的性能介于两者之间。

5. 结论与展望

本文对WLS、WTLS、TLS和AWTLS四种算法在BEV电池SOH和SOC联合估计中的应用进行了深入研究。实验结果表明，AWTLS算法在保证较高估计精度的同时，具有较好的鲁棒性，适合应用于实际的BEV电池管理系统。然而，AWTLS算法的计算复杂度较高，需要进一步优化算法以降低计算成本。未来的研究方向可以考虑以下几个方面：

• 探索更有效的自适应权重调整策略，提高AWTLS算法的效率。

• 结合深度学习等先进技术，提高电池模型的精度和参数辨识的效率。

• 开发基于多传感器融合的SOH和SOC估计方法，进一步提高估计精度和鲁棒性。

通过持续的研究和发展，相信基于先进算法的BEV电池SOH和SOC估计技术将为电动汽车的智能化和安全运行提供有力保障。

📣 部分代码

xmin = -xmax;

theCase = 2; % random-length drive cycles!

mode = 0.5; sigma = 0.6; 

socnoise = 0.01; % lower noise since we know one endpoint exactly

gamma = 1;

plotTitle = 'BEV scenario 1';

rand("seed",3); randn("seed",3);

n = 1000;                           % number of data points collected

Q = (Q0+slope*(1:n))';              % evolution of true capacity over time

x = ((xmax-xmin)*rand(n,1)+xmin);   % true x(i), without noise

y = Q.*x;                           % true y(i), without noise

binsize = 2*maxI/precisionI;        % resolution of current sensor

rn1 = ones(n,1);                    % init std. dev. for each measurement

sx = socnoise*rn1;                  % scale Gaussian std. dev.

if theCase == 1,                    % the typical case (true for HEV case 1)

  rn2 = rn1;                        % same scale on y(i) as x(i) noise

  sy = binsize*sqrt(m/12)/3600*rn2; % std. dev. for y(i)

else % this case will be discussed for BEV case 3

  mu = log(mode)+sigma^2;   

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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