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👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
电动汽车电池的健康状态 (State of Health, SOH) 和充电状态 (State of Charge, SOC) 是衡量电池性能和状态的两个关键指标。它们的准确估计对于电动汽车的运行、安全性和寿命管理至关重要。以下是关于这两个指标的研究综述：
电池健康状态 (SOH) 估计
SOH 是电池当前健康状态的一个相对指标，通常表示为百分比（100%表示新电池的状态）。SOH 会随着电池的使用和老化而逐渐下降。估计SOH的方法主要有以下几种：
1. **基于模型的方法**：
- **电化学模型**：通过电池的电化学反应和物理过程进行建模，精确但复杂。
- **等效电路模型**：使用等效电路（如RC电路）来模拟电池的电化学行为，简化了模型，但精度较低。
2. **数据驱动的方法**：
- **机器学习方法**：使用神经网络、支持向量机等机器学习算法，通过大量的实验数据来训练模型，例如利用历史数据预测SOH。
- **统计分析方法**：基于统计数据和历史趋势进行分析和预测，例如基于回归分析的方法。
3. **混合方法**：
- 结合模型驱动和数据驱动的方法，通过多重信息源提高估计的精度。
### 电池充电状态 (SOC) 估计
SOC 是电池当前剩余容量与其最大容量的比值，表示电池剩余电量的百分比。SOC 的精确估计对于电池管理系统 (BMS) 的优化至关重要。估计SOC的方法主要有以下几种：
1. **库仑计数法**：
- 通过积分电流随时间的变化来估算SOC，但需要初始SOC的准确值，并且容易受累积误差影响。
2. **开路电压法**：
- 通过测量电池的开路电压来估算SOC，利用电池的开路电压与SOC的关系曲线，适用于静态测量。
3. **卡尔曼滤波法**：
- 使用卡尔曼滤波器来动态估计SOC，将模型预测和实际测量结合起来，能够在噪声和误差中提取有效信息。
4. **神经网络法**：
- 利用神经网络等机器学习方法，通过学习历史数据和电池特性来估算SOC，适应性强，但需要大量训练数据。
研究挑战和未来方向
1. **模型精度**：提高电化学模型和等效电路模型的精度，使其能够更好地反映实际电池的行为。
2. **数据质量**：改善数据驱动方法所需的数据质量和数量，保证模型的泛化能力。
3. **实时性和鲁棒性**：提高估计方法的实时性和鲁棒性，使其能够在不同工况下准确工作。
4. **综合估计方法**：发展多源信息融合的方法，将SOH和SOC的估计结合起来，提高整体系统的可靠性。
通过不断的研究和技术进步，电池SOH和SOC的估计方法将会更加精准和可靠，从而为电动汽车的广泛应用和普及提供有力的技术支撑。
健康状态SOH采用平均加权最小二乘法（AWTLS）进行估计，并对比加权最小二乘（WLS）、总最小二乘法（TLS）以及加权总最小二乘法（WTLS）算法的研究文档
一、引言
在电池管理系统中，健康状态（State of Health, SOH）的准确估计对于电动汽车的运行、安全性和寿命管理至关重要。SOH是电池当前健康状态的一个相对指标，通常表示为百分比（100%表示新电池的状态），并随着电池的使用和老化而逐渐下降。本文旨在探讨采用平均加权最小二乘法（AWTLS）对SOH进行估计，并与其他几种算法（WLS、TLS、WTLS）进行比较。
二、算法概述
1. 加权最小二乘法（WLS）
加权最小二乘法是传统最小二乘法的一种扩展，它在每个数据点上引入了权重，以反映数据点的重要性和可靠性。在SOH的估计中，可以根据电池电压、电流、温度等参数的测量精度或重要性来分配权重。WLS的目标是最小化加权残差平方和。
2. 平均加权最小二乘法（AWTLS）
平均加权最小二乘法是一种基于数据加权的状态估计方法，它将不同测量数据的权重考虑在内，并通过最小化估计值与实际观测值之间的误差平方和来估计SOH。AWTLS通过对于每个观测数据的权重进行平均化处理，可以有效地消除异常值或噪声对估计结果的影响，从而提高估计的准确性和鲁棒性。
3. 总最小二乘法（TLS）
总最小二乘法考虑了观测变量和解释变量（自变量）都可能存在误差的情况。在电池数据的背景下，这意味着不仅电池的电压、电流等观测值可能含有噪声，而且用于估计SOH的模型输入（如电池老化模型中的参数）也可能存在不确定性。TLS通过同时最小化观测值和解释变量的误差来估计参数。
4. 加权总最小二乘法（WTLS）
加权总最小二乘法结合了WLS和TLS的思想，即在考虑观测变量和解释变量都存在误差的同时，还引入了对不同数据点的权重分配。这种方法在处理具有不同精度或重要性的数据时特别有用，能够更准确地反映数据的真实情况。
三、算法比较
| 算法 | 特点 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| WLS | 引入权重以反映数据点的重要性 | 适用于数据精度差异较大的情况 | 可能对异常值或噪声敏感 |
| AWTLS | 对观测数据的权重进行平均化处理 | 消除异常值或噪声对估计结果的影响 | 实现复杂度较高 |
| TLS | 同时考虑观测变量和解释变量的误差 | 对模型输入的不确定性有较好处理 | 计算复杂度较高 |
| WTLS | 结合WLS和TLS的优点，引入权重分配 | 适用于数据精度和模型输入都存在不确定性的情况 | 实现和计算复杂度均较高 |
四、应用实例与结果
在电池电动汽车（BEV）的SOH估计中，AWTLS、WLS、TLS和WTLS等算法均得到了应用。通过Matlab代码实现，可以对比这些算法在SOH估计中的性能和效果。实验结果表明，AWTLS算法通过考虑观测数据的权重，能够更准确地估计SOH，尤其对于异常值或噪声的处理更加鲁棒。
五、结论
综上所述，平均加权最小二乘法（AWTLS）在电池健康状态（SOH）的估计中表现出色，能够有效地消除异常值或噪声对估计结果的影响，提高估计的准确性和鲁棒性。然而，不同的算法各有优缺点，在实际应用中应根据具体的数据特性和需求选择合适的算法。此外，随着技术的不断进步和研究的深入，未来可能会有更多更先进的算法被提出并应用于SOH的估计中。
📚2 运行结果
2.1 SOH_Estimation
2.2 SOC_Estimation
部分代码：
% Covariance values
SigmaX0 = diag([1e2 1e-2 1e-3]); % uncertainty of initial state
SigmaV = 3e-1; % Uncertainty of voltage sensor, output equation
SigmaW = 4e0; % Uncertainty of current sensor, state equation
% Create ekfData structure and initialize variables using first
% voltage measurement and first temperature measurement
ekfData = initEKF(voltage(1),T,SigmaX0,SigmaV,SigmaW,model);
% Now, enter loop for remainder of time, where we update the SPKF
% once per sample interval
for k = 1:length(voltage),
vk = voltage(k); % "measure" voltage
ik = current(k); % "measure" current
Tk = T; % "measure" temperature
% Update SOC (and other model states)
[sochat(k),socbound(k),ekfData] = iterEKF(vk,ik,Tk,deltat,ekfData);
if mod(k,1000)==0,
fprintf(' Completed %d out of %d iterations...\n',k,length(voltage));
end
end
%%
figure(1);
plot(time/60,100*sochat,time/60,100*soc,'linewidth',1.5);
hold on
plot([time/60; NaN; time/60],[100*(sochat+socbound); NaN; 100*(sochat-socbound)],'g');
title('SOC estimation using EKF');
grid on;
xlabel('Time (min)');
ylabel('SOC (%)');
legend('Estimate','Truth','Bounds');
%%
fprintf('RMS SOC estimation error = %g%%\n',sqrt(mean((100*(soc-sochat)).^2)));
%%
figure(2);
plot(time/60,100*(soc-sochat),'linewidth',1.5);
hold on
plot([time/60; NaN; time/60],[100*socbound; NaN; -100*socbound]);
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]姚蒙蒙.纯电动汽车用锂离子电池组SOC与SOH的联合估计研究[J].[2024-05-31].
[2]何复兴.基于数据驱动的锂离子电池荷电状态及健康状态估计研究[J].[2024-05-31].
[3]王少华.电动汽车动力锂电池模型参数辨识和状态估计方法研究[D].吉林大学,2021.
[4]刘芳,刘欣怡,苏卫星,等.电动汽车动力电池健康状态在线估算方法[J].东北大学学报（自然科学版）, 2020, 41(4):492-498.
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