運(yùn)用DE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合動(dòng)力電池SOC預(yù)測(cè)

林椿松，鄧 濤

(重慶交通大學(xué)機(jī)電與汽車工程學(xué)院，重慶 400074)

電池荷電狀態(tài)量 (state of charge，SOC)是混合動(dòng)力汽車電池管理系統(tǒng)的重要指標(biāo)，對(duì)電池組壽命以及能量管理策略有重要影響，因此準(zhǔn)確估算 SOC 非常關(guān)鍵［1－5］。

SOC估算算法主要有容量積分、電池內(nèi)阻、開路電壓、卡爾曼濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，但是均存在缺點(diǎn):容量積分法產(chǎn)生的誤差會(huì)被累積放大;開路電壓法簡(jiǎn)單易行，但在電流波動(dòng)較大時(shí)難以獲得理想的效果［6－7］。另一方面，實(shí)際應(yīng)用中電池的工作狀態(tài)可能是頻繁充、放電，電流波動(dòng)較大，使用傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確預(yù)估SOC。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有較強(qiáng)的泛化能力，在預(yù)測(cè)方面得到了廣泛應(yīng)用［8－13］，但是簡(jiǎn)單訓(xùn)練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不一定能得到全局最優(yōu)解，故需要進(jìn)一步優(yōu)化。基于此，本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SOC預(yù)估模型，并通過全局優(yōu)化算法——差分進(jìn)化算法［14－15］優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值與閾值，得到最優(yōu)的SOC預(yù)估模型。

1 差分算法

差分進(jìn)化算法(differential evolution，DE)是一種隨機(jī)全局搜索算法，其實(shí)現(xiàn)步驟與其他進(jìn)化算法類似，優(yōu)點(diǎn)在于將一部分個(gè)體的差分信息作為個(gè)體擾動(dòng)量，這樣不僅能避免因擾動(dòng)量給定不合適而不能搜索到全局最優(yōu)的情況，還能自適應(yīng)調(diào)整種群搜索方向。因此，差分算法在理論上優(yōu)于其他進(jìn)化算法。同時(shí)，進(jìn)化過程中只需要種群差分信息，設(shè)定的參數(shù)少，流程簡(jiǎn)單，相比其他進(jìn)化算法更容易實(shí)現(xiàn)。差分進(jìn)化算法標(biāo)準(zhǔn)流程如圖1所示。

圖1 差分進(jìn)化算法標(biāo)準(zhǔn)流程

差分進(jìn)化算法中變異的數(shù)學(xué)描述為

交叉的數(shù)學(xué)描述為

選擇策略為貪心法則，其數(shù)學(xué)描述為

2 BP-SOC預(yù)估模型

當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層在3層以上時(shí)，理論上可以模擬出任何模型，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單有效，因而得到了廣泛應(yīng)用，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

如圖2所示，網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層與輸出層(其中隱含層可具有多層，但是過多會(huì)導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜以及出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象)。將權(quán)重與閾值結(jié)合建立模擬系統(tǒng)，計(jì)算出輸出值，再將此值與試驗(yàn)輸出值對(duì)比計(jì)算出誤差，根據(jù)誤差反饋調(diào)整權(quán)值和閾值，再通過不斷學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)誤差平方和最小，以此模擬真實(shí)輸出值。該方法已得到廣泛應(yīng)用，并取得很好的效果，因此將其應(yīng)用于SOC預(yù)測(cè)之中。BP-SOC預(yù)測(cè)模型從給定工況中采集電池電流、電壓、溫度及SOC值等4類數(shù)據(jù)，然后以此作為樣本數(shù)據(jù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)SOC值的BP網(wǎng)絡(luò);然后通過輸入實(shí)際電池電流、電壓與溫度值就能快速得出SOC值。由于BP模型預(yù)測(cè)精度受到初始權(quán)值與閾值的影響而不能實(shí)現(xiàn)其最佳性能，因此，將差分進(jìn)化算法應(yīng)用于權(quán)值與閾值的優(yōu)化中，以期實(shí)現(xiàn)其最優(yōu)預(yù)測(cè)功能。算法流程如圖3所示。

圖3 DE-BP-SOC流程

3 試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)采集

采用美國城市道路工況(urban dynamometer driving schedule，UDDS)作為試驗(yàn)工況，采集電池電壓、電流、工作溫度以及需求功率作為網(wǎng)絡(luò)輸入量，SOC值作為輸出，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOC預(yù)測(cè)模型。將整個(gè)工況所采集的數(shù)據(jù)作原始樣本，其中前1000個(gè)作為訓(xùn)練樣本，剩下的作為測(cè)試樣本，驗(yàn)證訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)

4 優(yōu)化算法仿真

根據(jù)算法流程，在Matlab中編制算法代碼，其中進(jìn)化種群設(shè)置為40，進(jìn)化代數(shù)為60，變異常數(shù)為0.8。將采集的樣本數(shù)據(jù)代入算法中進(jìn)行仿真，得到結(jié)果如圖5所示。

圖5 預(yù)測(cè)誤差與預(yù)測(cè)結(jié)果

由圖5可知:DE-BP-SOC算法預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值變化趨勢(shì)非常接近，其誤差小于3%，預(yù)測(cè)精度已能滿足實(shí)際需要，相比于傳統(tǒng)SOC預(yù)測(cè)方法具有更高的準(zhǔn)確性。

5 結(jié)束語

建立了一種BP-SCO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOC預(yù)測(cè)算法，并通過差分進(jìn)化算法得到了全局最優(yōu)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。優(yōu)化結(jié)果表明，提出的算法預(yù)測(cè)效果誤差滿足需要，能進(jìn)一步提高SOC預(yù)測(cè)的精度，為混合動(dòng)力汽車SOC預(yù)測(cè)提供了一種有效的解決辦法。

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