[发明专利]一种适用于稀疏数据的超级电容等效电路参数辨识方法

说明书

本发明提供了一种适用于稀疏数据的超级电容等效电路参数辨识方法，基于内点法函数法，在给出辨识参数上下限的约束条件下，直接选取电路参数作为求解变量，通过模型端电压误差修正求解变量，实现参数辨识。该方法避免了求解差分方程系数的中间环节，提高了算法在数据稀疏和存在干扰条件下的稳定性。同时，算法在设定的参数范围内进行辨识，一定程度上保证了辨识结果的合理性。本发明所提参数辨识方法使得大量长期累积的超级电容车载监控稀疏数据能够得到利用，为稀疏数据下的超级电容老化信息提取提供新思路，对超级电容服役寿命预测和优化管理具有重要意义。

技术领域

本发明涉及一种适用于稀疏数据的超级电容等效电路参数辨识方法，可用于储能系统管理技术领域。

背景技术

超级电容具有功率密度高、循环寿命长、工作温度范围宽的特点，广泛应用于城市公交、有轨电车等载运工具。超级电容车载设备通过无线通信手段将采集到的电压、电流、温度等数据传至后台数据中心，可从后台历史监控数据中挖掘老化信息，实现对超级电容老化程度的评估，进一步应用数据驱动手段实现超级电容服役寿命预测。准确的超级电容参数辨识方法能够提取超级电容内阻、容值等老化特征参数，是进行超级电容老化分析的基础。

受限于通信速率和经济成本，超级电容车载管理系统回传监控数据的采样频率一般为0.1Hz，低于一般参数辨识方法常用的2Hz采样频率要求，即数据具有明显稀疏性。加之车载工况复杂多变，采样干扰较多，均会给参数辨识带来困难。传统的参数辨识方法如最小二乘法通过电压、电流信号求解差分方程系数再反算出模型参数，在数据稀疏的条件下辨识结果存在较大误差，甚至在合理范围之外。因此，本领域需要一种适用于稀疏数据条件的超级电容参数辨识方法，以充分利用低采样率的超级电容历史监控数据。

发明内容

本发明提出一种适用于稀疏数据条件的超级电容参数辨识方法，解决传统参数辨识方法在数据稀疏下误差较大的问题，实现对低采样率监控数据所蕴含老化信息的提取。

技术方案

为解决实际超级电容监控数据稀疏带来的参数辨识困难问题，本发明基于超级电容一阶等效电路模型和电压、电流数据，构建了表征辨识结果误差的适应度函数；通过内点罚函数法最小化适应度函数的优化算法求解，实现稀疏数据下超级电容参数的准确辨识。

与现有方法相比，本发明具有以下有益效果：

本发明直接选取串联内阻、并联电容、并联电阻作为优化目标，避免了求解中间参数带来的误差，提高了参数辨识的准确性；将参数辨识问题转化为非线性优化问题，采用内点罚函数的优化算法求解优化目标，使得参数辨识算法能够在设定的范围内进行，保证了参数辨识的收敛性。

附图说明

图1为本发明方法实施步骤示意图；

图2为本发明具体实施方式选取的超级电容等效电路模型示意图；

图3为本发明具体实施方式选取的内点罚函数法步骤示意图；

图4采样率为1Hz时的参数辨识效果；

图5采样率为0.1Hz时的参数辨识效果；

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案详细说明：

本发明技术方案步骤如下，如图1所示：

步骤1：在实验室测试条件下，对待测超级电容进行随机变电流放电实验，测量超级电容端电压U、电流I。

步骤2：对选取的超级电容一阶等效电路模型建立状态空间方程。