【状态估计】基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究（Matlab代码实现）-阿里云开发者社区

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💥1 概述

文献来源：

编辑

动力电池是电动汽车的技术瓶颈，其状态估计关乎能量管理、循环寿命、使用成本和安全，研究具有理论意义和应用价值。然而，动力电池具有很强的时变非线性，在电动汽车上应用时，又受工况、环境等随机性因素影响，对其状态的实时精准估计具有挑战性。本论文针对电动汽车锂离子动力电池，开展的具体研究工作包括：搭建了动力电池测试平台、系统设计了动力电池测试方案，基于两类锂离子动力电池建立了完善的动力电池试验数据库，并对动力电池电化学阻抗特性进行了详细分析。结果表明，动力电池的交流阻抗特性对其操作温度和可用容量最为敏感，而对具体的充放电历史和荷电状态不敏感。

动力电池 SOC 被用来描述动力电池的剩余容量状况。对电动汽车而言，SOC 就像普通燃油汽车的油表一样重要。同时，SOC 作为电动汽车能量管理重要的决策因素之一，对于优化电动汽车能量管理、提高动力电池容量和能量利用率、防止动力电池过充电和过放电、保障动力电池在使用过程中的安全性和长寿命等起着重要作用。但是，SOC 是动力电池隐含的状态量，难以直接测试和计算。正因为如此，精确可靠的SOC 估计方法成为学术界和工业界一直在探讨的话题。目前国内外使用的动力电池SOC 的估计方法主要有三大类[52-54]：基于动力电池表征参数测量值的估计方法、基于安时积分的估计方法和基于电池模型和观测器的融合方法。

通常可用来推导动力电池 SOC 的特征参数包括当前剩余容量、阻抗谱、开路电压值等。其中当前剩余容量可通过放电试验法得到，因此该方法被认为是确定动力电池 SOC 最为直接的方法。但是，由于电动汽车在运行中难以进行长时间的恒流放电确定剩余容量，因此该方法仅适用于实验室等特定环境[19]。印度科学理工学院 ShaliniRodrigues 等借助阻抗谱的手段测试不同 SOC 值电池的阻抗，用以提取随 SOC 变化的电池参数，然后制定 SOC 和该参数的映射关系，采用查表方式进行 SOC 的标定[55]。开路电压常被工业界用来标定动力电池 SOC[34]，大量的 BMS 产品也使用开路电压标定电池初始 SOC。但是开路电压的测量要求动力电池静置足够长的时间，在实际中该方法难以单独使用。

动力电池状态估计的基本概念和常用方法

动力电池状态估计是电池管理系统（BMS）中的核心技术，主要包括荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）、功率状态（SOP）和安全状态（SOS）等关键参数的估计。这些状态参数的准确估计对于电池的可靠运行、寿命管理和能量管理至关重要。

基本概念

荷电状态（SOC） ：表示电池当前剩余容量与总容量的百分比，是电池管理系统中最基础的状态参数。
健康状态（SOH） ：反映电池的老化程度和性能退化情况，通常通过内阻、容量、循环次数等参数来评估。
功率状态（SOP） ：表示电池的最大充放电能力，通常通过等效电路模型（ECM）来估计。
安全状态（SOS） ：涉及电池的安全性，包括温度、电压、电流等参数的监控。

常用方法

基于模型的方法：

开路电压法：通过测量电池在无负载条件下的终端电压来确定SOC，但需要长时间静置电池，且受电池老化影响较大[2]。
安时积分法：通过测量电池的输入输出能量并累计误差来计算SOC，但容易累积误差，通常与其他方法结合使用[2][9]。
等效电路模型（ECM） ：通过建立电池的电化学模型，结合实时测量数据，使用滤波算法（如卡尔曼滤波）进行SOC估计[5][27]。

基于数据驱动的方法：

神经网络算法：利用历史数据训练神经网络模型，通过输入电池的实时参数（如电压、电流、温度等）来预测SOC[23][29]。
支持向量机（SVM） ：通过构建特征提取模型，利用历史数据训练SVM模型，进行SOC估计[26]。
深度学习模型：利用深度学习技术（如卷积神经网络、循环神经网络）处理大规模数据，提高SOC估计的准确性和鲁棒性[13]。

基于特征的方法：

静态容量测试（SCT） ：通过静态测试获取电池的静态容量特性[2]。
混合脉冲功率特性（MPPS） ：通过动态测试获取电池的动态容量特性[2]。

优势与挑战

优势：

数据驱动方法：能够处理复杂的数据关系，提高估计精度和鲁棒性。
模型驱动方法：通过物理模型，提供理论支持，适用于不同类型的电池。
特征提取方法：通过提取电池的特征参数，简化模型，提高计算效率。

挑战：

数据驱动方法：需要大量的训练数据，且模型泛化能力有限。
模型驱动方法：模型复杂度高，计算量大，且对电池物理参数的依赖性强。
特征提取方法：特征选择和提取难度较大，影响估计精度。

应用实例

中国第一汽车股份有限公司：开发了一种动力电池荷电状态估计方法，通过获取目标混动汽车中动力电池的充电平台区，并确定其中多个荷电状态为充电目标，通过充电试验获得每个预设工况下动力电池针对多个荷电状态的充电关系曲线，对动力电池的当前荷电状态进行校准[10][21]。

综上所述，动力电池状态估计技术的发展方向是结合多种方法，提高估计的准确性、实时性和鲁棒性，以满足电动汽车和储能系统的高效、安全运行需求。

数据驱动方法在动力电池状态估计中的应用

数据驱动方法在动力电池状态估计中的应用主要体现在以下几个方面：

简化建模过程：数据驱动方法不需要深入理解电池内部的复杂化学反应机理，只需利用历史数据即可建立输入特征与电池状态之间的联系。这种方法避免了复杂的数学建模和专业经验，使得模型更加灵活易用[2]。
高精度和鲁棒性：数据驱动方法通过大量实验数据训练模型，能够捕捉电池的非线性行为，提高预测的准确性和鲁棒性。例如，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在精度和泛化能力方面优于传统机器学习模型[13]。
实时性和高效性：数据驱动方法能够实时采集运行数据，实现健康状态的实时预测，有助于及时发现并避免故障[52]。此外，数据驱动方法加速了数据分析和模型建立过程，提升了预测效率[52]。
广泛的数据来源：数据驱动方法可以利用多种数据来源，包括车载传感器数据、自然驾驶数据和模拟环境下的数据。这些数据来源具有不同的特点，如测试数据的真实性、自然驾驶数据的灵活性和模拟数据的低成本[13]。
处理噪声和非线性问题：数据驱动方法对噪声和非线性数据具有较好的适应性。例如，高斯过程回归（GPR）适用于非线性数据，而支持向量机（SVM）适用于小数据集[38][48]。
模型融合与优化：为了进一步提高预测精度，研究者们提出了多种模型融合方法，如结合GPR和电池退化模型优化SOC和SOH的估计[38]。此外，迁移学习方法也被用于提升模型在不同电池类型之间的泛化能力[44]。
实际应用中的挑战：尽管数据驱动方法在理论上具有显著优势，但在实际应用中仍面临一些挑战，如需要大量的高质量数据、计算量大以及模型训练时间长等[37][58]。

综上所述，数据驱动方法在动力电池状态估计中展现了巨大的潜力，能够提供更准确、可靠和高效的健康状态预测。然而，为了克服实际应用中的挑战，未来的研究需要进一步优化模型结构、提高数据质量和减少计算成本。

物理模型（如电化学模型/等效电路模型）在动力电池状态估计中的作用

物理模型（如电化学模型和等效电路模型）在动力电池状态估计中起着至关重要的作用。这些模型通过不同的方式描述电池的内部物理和化学过程，从而实现对电池状态的准确预测和管理。

电化学模型：

电化学模型通过描述电池内部的化学反应过程，提供详细的电池行为预测。这些模型通常基于偏微分方程（PDEs），能够计算电化学状态、锂浓度和过电位等关键参数[71]。
电化学模型能够提供电池内部的详细信息，如锂离子浓度和极化反应，有助于理解电池的动态老化和失效过程[64]。
然而，电化学模型的计算复杂度较高，通常需要大量的计算资源和时间，因此更适合用于离线分析[61]。

等效电路模型：

等效电路模型通过电阻、电容、电感等元件模拟电池的电气特性，具有计算效率高、实时性能好的优点[61]。
这些模型可以快速稳定计算，优化参数少，适用于实时SOC估计[72]。
等效电路模型虽然简单，但无法捕捉电池内部的化学反应过程，因此在预测精度和泛化能力方面存在局限性[64]。

结合物理模型的优势：

结合物理模型和经验模型的方法可以提高电池状态估计的准确性和实用性。例如，通过引入并联电阻和电容模块，可以提高等效电路模型的预测精度[64]。
物理模型能反映电池在各种工况下的内部反应，相应的状态估计方法可以从电化学机理角度防止电池过充和热失控，推动电动汽车智能化发展[62]。

未来发展方向：

未来的研究将致力于提高物理模型的计算效率和降低复杂度，以实现对老化电池的更快、更准确的状态估计[76]。
新兴的物理等效电路模型（PECM）和物理信息神经网络（PINN）方法有望扩大物理SOC估计的应用范围[62]。

综上所述，物理模型在动力电池状态估计中具有重要作用，能够提供详细的电池内部信息，帮助实现准确的状态预测和管理。然而，这些模型的计算复杂度较高，需要结合其他方法（如等效电路模型）来提高实时性能和预测精度。

数据模型融合方法的典型实现框架

数据模型融合方法的典型实现框架可以分为以下几个步骤：

数据预处理：

对多源数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高融合效果[107]。

特征提取：

从不同数据集中抽取特征，并进行特征工程。这一步骤可以通过多种方法实现，如主成分分析（PCA）、卡尔曼滤波等[94][100]。

模型训练：

使用多个模型对不同数据集进行训练。这些模型可以是不同的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等[99][101]。

模型融合：

将多个模型的预测结果进行融合，以提高整体性能。常见的融合方法包括：

平均方法：将多个模型的预测结果平均，得到最终的预测结果[99]。
加权平均方法：为每个模型分配一个权重，然后将权重与模型的预测结果相乘，再进行平均[99]。
堆叠方法：将多个模型的预测结果作为新的特征，然后训练一个新的模型，将原始模型与新模型结合使用[99]。
森林方法：将多个决策树模型组合在一起，提高预测性能[99]。

融合计算：

融合计算是数据融合的核心，可以采用多种方法，如加权平均、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、统计决策理论、证据理论、熵理论、模糊推理、神经网络以及产生式规则等[98][109]。

模型优化：

根据具体任务需求，对融合模型进行优化。例如，通过调整权重参数、选择合适的融合策略等[102]。

应用与评估：

将融合后的模型应用于实际问题中，并进行效果评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等[114]。

典型实现框架示例

以下是一个基于多模态数据融合的典型实现框架：

数据预处理：

清洗和去噪图像、音频和文本数据[88]。

特征提取：

使用通道提取操作Favg()、关系计算操作FFC()和组合操作FMul()对遥感图像和其他主题数据进行融合[90]。

模型训练：

训练改进的ResNet50-SA网络，并添加并行特征提取分支[90]。

模型融合：

通过残差层连接，将初始特征和重建特征相加，以保留特征张量的重要性并减少背景信息的损失[90]。

融合计算：

使用加权平均方法，为每个特征提取分支分配权重，然后将权重与特征提取结果相乘，再进行平均[90]。

模型优化：

通过调整权重参数和选择合适的融合策略，优化融合模型的性能[102]。

应用与评估：

将融合后的模型应用于遥感图像和其他主题数据的融合任务中，并进行效果评估[90]。

通过上述步骤，可以实现一个高效、准确的数据模型融合框架，适用于多种应用场景。

②中与③中的互补性及融合难点

实现数据驱动方法（A2）与物理模型（A3）在动力电池状态估计中的互补性及融合难点可以通过以下几种方式：

解耦SOC和SOH的耦合关系：通过解耦SOC和SOH之间的耦合关系，可以分别估计SOC和SOH。这种方法可以减少计算负担，使模型易于构建且具有鲁棒性[118]。
混合模型融合：将物理模型和数据驱动方法结合，形成混合模型。例如，可以使用高斯过程回归（GPR）模型来描述电池行为，同时利用物理模型指导和约束数据驱动模型的预测。这种方法可以提高模型的精度和鲁棒性[119]。
多尺度融合建模：在不同时间尺度上进行状态估计，利用数据驱动方法和物理模型的互补性。例如，可以在微观尺度上使用数据驱动方法进行状态估计，而在宏观尺度上使用物理模型进行预测[128]。
随机滤波方法：使用随机滤波方法作为桥梁，实现数据驱动方法和物理模型的优势互补。这种方法可以有效处理模型之间的冲突和过拟合问题[124]。
多阶段模型融合：通过提取多阶段模型的残差误差均值，改进数据驱动方法的精度。这种方法可以提高SOC和容量估计的准确性[131]。
灰色箱模型：基于物理模型和数据驱动方法的灰色箱模型，结合了两者的优点。这种方法可以在保持物理模型的高精度的同时，利用数据驱动方法的灵活性[132]。
多领域多尺度融合建模：利用数字孪生技术，结合物理模型和数据驱动方法进行多领域多尺度融合建模。这种方法可以提高状态评估的精度和鲁棒性[141]。
混合建模：结合基于第一原理的物理建模与基于数据驱动的方法，形成一个联合架构，提高模型的鲁棒性和可解释性[143]。
物理-数据融合建模：通过物理分析方法为数据分析方法提供高熵信息，优化数据模型参数，提高模型的合理性和预测精度[144]。