申请/专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司

申请日：2021-11-05

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN114062944B

主分类号：G01R31/3842

分类号：G01R31/3842;H01M10/48;G06N3/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2022.03.08#实质审查的生效;2022.02.18#公开

摘要：本公开提出了基于天牛须辨识的蓄电池荷电状态自回归估计方法及系统，考虑状态时序相关性，构建基于带外部输入的非线性自回归神经网络作为蓄电池荷电状态估计模型；采用基于天牛须搜索的启发式群体智能算法对所建立的荷电状态估计模型进行参数辨识，实现蓄电池的实时荷电状态的估计。本公开综合考虑输入输出时序相关性、隐层神经元个数等模型拓扑参数的加权影响，实现了模型拓扑参数与神经网络权值参数的协同辨识优化，能够在降低所述蓄电池荷电状态回归估计辨识模型复杂度的同时，提升铅酸蓄电池荷电状态估计精度。

主权项：1.基于天牛须辨识的蓄电池荷电状态自回归估计方法，其特征是：考虑状态时序相关性，构建基于带外部输入的非线性自回归神经网络作为蓄电池荷电状态估计模型；采用基于天牛须搜索的启发式群体智能算法对所建立的荷电状态估计模型进行参数辨识，实现蓄电池的实时荷电状态的估计；根据蓄电池的参数数据与荷电状态的相关性，确定电池荷电状态估计的输入延迟初值；基于带外源输入的单隐层非线性自回归神经网络，考虑确定的延迟初值，建立蓄电池的荷电状态回归估计初始模型；采用改进天牛须算法，对所述蓄电池的荷电状态回归估计初始模型的模型参数进行辨识，得到蓄电池的荷电状态回归估计辨识模型；改进天牛须算法，包括适应度评价函数改进，增加了所述蓄电池的荷电状态回归估计辨识模型的拓扑参数对适应度评价函数影响的量化计算；模型参数辨识方法，具体包括如下步骤：增加蓄电池的荷电状态回归估计辨识模型的拓扑参数对适应度评价函数影响的量化计算，确定适应度评价函数；确定搜索范围以及迭代模型；根据确定的天牛须搜索算法的搜索范围和迭代模型进行迭代计算，对模型参数进行迭代搜索，直到达到迭代终止条件，得到所述蓄电池的荷电状态回归估计辨识模型；根据确定的天牛须搜索算法的搜索范围和迭代模型进行迭代计算，对模型参数进行迭代搜索的方法，包括如下步骤：步骤1进行网络拓扑参数的天牛须搜索；步骤2基于Levenberg-Marquardt迭代算法进行网络权值和偏置值的搜索，搜索迭代的终止条件为：搜索迭代次数等于指定最大迭代次数；步骤3计算适应度评价函数值，当适应度评价函数值小于指定阈值或迭代次数s等于设定的最大迭代次数，迭代终止，输出网络拓扑参数、连接权值和偏置值；否则，执行步骤1；获取待估计蓄电池的参数数据，以实测参数数据为输入，以荷电状态为输出反馈输入，通过蓄电池的荷电状态回归估计辨识模型估计蓄电池的实时荷电状态。

全文数据：

权利要求：

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