【摘 要】
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荷电状态（State of Charge,SOC）代表电池相对剩余电量,是衡量电池放电能力的重要指标;电池有效容量是衡量动力电池老化状态和储能能力的重要参数。它们的准确估算是电池管理系统实现状态监测和能量均衡的前提。本文使用优化算法、改进无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法以及改进鲁棒极限学习机算法（Outlier-Robust Extreme Learni
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荷电状态（State of Charge,SOC）代表电池相对剩余电量,是衡量电池放电能力的重要指标;电池有效容量是衡量动力电池老化状态和储能能力的重要参数。它们的准确估算是电池管理系统实现状态监测和能量均衡的前提。本文使用优化算法、改进无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法以及改进鲁棒极限学习机算法（Outlier-Robust Extreme Learning Machine,ORELM）对电池模型参数进行辨识,对电池荷电状态与电池容量进行估计。具体过程如下:针对蚁狮优化算法存在的收敛速度较慢与精度较低的问题,提出了一种改进蚁狮优化算法（Improved Ant Lion Optimization,IALO）并应用到蓄电池参数辨识中。IALO算法引入混沌Logistic映射初始化,有利于提高算法初始种群多样性,防止算法初期陷入局部最优;引入自适应惯性权重加随机柯西变异策略,用以提高算法的收敛速率,提高算法局部开发能力;引入精英反向学习的策略匹配反向群体最优值,增加种群多样性,提高算法中后期全局搜索能力。三种改进方法相结合,加快了ALO算法的收敛速度,提高了算法的寻优精度。将IALO应用于三阶Thevenin等效电路模型参数辨识中,得到更小的估计误差,验证了IALO算法的有效性。针对电池使用过程中存在老化问题,随着电池寿命下降,电池有效容量逐渐减小。电池有效容量作为SOC初值计算的基准值,其随着老化而下降会影响SOC估计精度。提出一种联合估计方法。给出了开路电压与SOC和电池有效容量非线性模型的两变量多项式描述;当电池循环使用次数超过预设值,采用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）估计当前电池容量与电池模型参数;根据模型参数与容量值,通过WOA-UKF估计电池SOC;SOC估计过程中,采用WOA优化UKF算法观测噪声方差和过程噪声方差,实现噪声方差的自适应调节,进而提高估计精度。针对全寿命周期范围内电池容量回升导致建模困难问题,提出一种锂离子电池容量估计方案。首先根据电池电化学机理筛选电池影响因子,根据筛选得到的健康因子通过SSA-ORELM算法建立电池容量预测模型,在电池容量估计中,通过樽海鞘优化算法（Seyedali Seyed Andrew,SSA）对ORELM算法隐层节点的数目以及调节因子进行优化,进一步提高ORELM算法容量估计的精度与稳定性,最后,仿真验证了电池容量的估计效果。
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