UPS電源該算法將EKp是提用只得有度,如解人作是的力式樹(shù)候為對系統狀態(tài)變量的概率密度分布的近似,這種新型算法稱(chēng)為無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)法。以無(wú)跡變換為前提和基期,“采用個(gè)適的采樣能帶來(lái)通近狀態(tài)變量分布。因為UKF法不用將非線(xiàn)性系統強制我性花,意黨了以下法能略高階項而引入的誤差,也不需重復計算復雜的Jacobian矩陣使得打背好提笑人降征,經(jīng)過(guò)大能試染驗證,UKF法在預測和估算誤差方面始終都優(yōu)子EKF法,這使得UKF法的使用范圍更加廣泛。
以下提果用卡爾要進(jìn)波法的框架,利用無(wú)跡變換在估計點(diǎn)附近確定采樣,將一個(gè)狀態(tài)估計點(diǎn)轉換為多個(gè)估計點(diǎn),根據權值的不同將狀態(tài)估計點(diǎn)的值傳遞給后面的觀(guān)測值,按照觀(guān)測值以及真實(shí)測量值的誤差,通過(guò)反饋送代計算相應的量,在提高系統穩定性、準確度及濾波的性能的同時(shí),實(shí)時(shí)在線(xiàn)估計電池SOC值,并通過(guò)卡爾曼增益對估算結果做出修正,以此逼近函數的概率密度分布。
UPS電源因此變換是最關(guān)鍵的部分|也是UKF法區別于EKF法最主要的部分。無(wú)跡變換通過(guò)計算非線(xiàn)性變量的統計特性,得到具有相同統計特性的多個(gè)變量值。其基本原理是根據狀態(tài)變量的統計特性,按照一定的采樣方法選取相應有限數目的采樣點(diǎn),使得采樣點(diǎn)的概率分布特性和已知變量的概率分布特性相同或相近,從而使用變換后的采樣點(diǎn)來(lái)進(jìn)行后面的估算。無(wú)跡變換中,采樣策略的選取對估算效果有重要影響,一般包括對稱(chēng)采樣、最小偏度單形采樣和超球體單形采樣,采用的是計算方便且效果較好的對稱(chēng)采樣策略,將n個(gè)采樣點(diǎn)通過(guò)無(wú)跡變換轉換成2n+1個(gè)采樣點(diǎn)(后文中,n代表的是狀態(tài)變量的維數),這2n+1個(gè)采樣點(diǎn)與原來(lái)n個(gè)采樣點(diǎn)具有相同的期望和方差,每個(gè)點(diǎn)擁有對應的均值權值和方差權值,這個(gè)過(guò)程也稱(chēng)作sigma化,這些點(diǎn)也被稱(chēng)為sigma點(diǎn)。無(wú)跡變換的目標是構造一定數目的sigma點(diǎn)及其對應的權值,盡量保證變換前后非線(xiàn)性變量的特征分布不發(fā)生改變,盡可能地逼近性能指標。設狀態(tài)變量x的維數為n,和P,分別為其均值和協(xié)方差矩陣,y為觀(guān)測變量,狀態(tài)變量和觀(guān)測變量的關(guān)系表達式為y=f(x)。利用對稱(chēng)采樣策略,可以得到2n+1個(gè)采樣點(diǎn)x'(i=0,1,2,…,2n),經(jīng)狀態(tài)變量和觀(guān)測變量之間的關(guān)系以及加權計算,可得到y的均值與協(xié)方差矩陣P,。無(wú)跡變換方法的具體步驟如下:
UPS電源狀態(tài)變量的維數;a為散布程度因子,a的選取決定了采樣點(diǎn)與均值之間的接近程度,通常取10°~1之間的正數;B為校驗前分布因子,高斯分布時(shí),β=2為最優(yōu);k為滿(mǎn)足k+n產(chǎn)0的輔助尺度因子;入為縮放比例參數,A=a(n+k)-n。合理調節α和k可以提高算法估算精度。UPS電源根據鋰電池PNGV等效電路模型,選取一維SOC作為系統的狀態(tài)變量,電池端電壓U.作為系統的觀(guān)測變量,與其他選取的三維參數作為系統狀態(tài)變量的方式相比,將三維降低至一維,大大減小了運算量和計算復雜度,建立的電池狀態(tài)空間方程如式(5-35)所示(以放電方向為正):
UPS電源是一種循環(huán)迭代的估計算法,根據參考點(diǎn)的特征分布來(lái)選擇sigma點(diǎn),盡量保證 sigma點(diǎn)與x,具有相同的均值和協(xié)方差。這些sigma點(diǎn)經(jīng)過(guò)系統狀態(tài)方程進(jìn)行傳遞,便可得出預測值點(diǎn)群。再通過(guò)卡爾曼增益以及觀(guān)測變量真實(shí)值與預測之間的誤差來(lái)對預測值進(jìn)行不斷地修正,最終可得出系統狀態(tài)變量的最優(yōu)估計值。UPS電源使用UKF法估算鋰離子電池SOC值時(shí),一般將SOC、Uy選為狀態(tài)變量,對狀態(tài)變量初始化后,算法在每一個(gè)采樣周期內對電池SOC進(jìn)行預測和更新,同時(shí),根據誤差協(xié)方差的大小,卡爾曼增益會(huì )不斷調節,反饋回來(lái)修正估算誤差。隨著(zhù)時(shí)間累積,算法循環(huán)次數增加,SOC估算值不斷向真實(shí)值靠近。因此,UKF法在預測估算時(shí)具有校正能力,即使初始值設定得與真值相差較遠,隨著(zhù)算法的進(jìn)行,估算值也能逐漸通近真實(shí)值。2022-05-17
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