[发明专利]建立超级电容器动态特性模型及评估其精度的方法

说明书

本申请公开了一种建立超级电容器动态特性模型及评估其精度的方法，主要包括以下步骤：对超级电容器进行充放电实验，收集原始数据；对原始数据归一化处理，得到训练数据集、验证数据集和测试数据集；确定最优参数Cm和最优参数g；选择模型参数ε；采用最优参数Cm、最优参数g和模型参数ε，并根据训练数据集进行训练建立SVR模型；对SVR模型进行测试，得到SVR模型输出数据；对超级电容器进行测试并采集真实输出数据，分析SVR模型的预测误差并验证有效性。为克服传统建模方法通用性不佳难以适应不同类型超级电容器的缺点而提出本申请，建立准确的超级电容器动态特性模型是研究荷电状态估计、能量管理策略与健康状态估计的基础。

技术领域

本申请属于超级电容器领域，具体地说，涉及一种建立超级电容器动态特性模型及评估其精度的方法。

背景技术

为有效解决能源危机与环境恶化问题，世界各国积极研究与开发各种新能源发电技术。其中，以风能和太阳能等为代表的清洁能源发电得到大力发展和广泛应用。但是，此类能源具有随机波动性和间歇性等特点，因此对于分布式发电系统的经济运行和电能质量会造成负面影响。在此背景下，电能存储系统因具备提高电网柔性、提升用户侧供电可靠性和改善电能质量等优点业已成为支撑新能源发电技术发展的关键技术。电能存储系统可由蓄电池(如铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池等)、燃料电池和超级电容器等储能装置构成。与其他储能器件相比，超级电容器具有充放电效率高、功率密度大和工作温度范围宽等优点，因此在新能源发电、制动能量回收和电机启动电源等领域有广阔的应用需求和前景。

根据超级电容器的工作原理可将其分为双电层超级电容器、赝电容超级电容器和综合前两类特点的混合型超级电容器等三种类型。其中，双电层超级电容器基于静电存储原理，储能过程中没有化学反应发生，因此工作效率高，具有很大的功率密度；赝电容超级电容器基于快速可逆的氧化还原反应，使得其相对于双电层超级电容器可获得更高的能量存储密度；混合型超级电容器由两个不同工作原理的电极构成，相较其他两类超级电容器，此类超级电容器储能性能更加优化，具有更好的功率密度和能量密度比。

在实际应用中，准确掌握超级电容储能系统在工作过程中的动态特性是分析其存储性能、荷电状态估计、综合性能优化、能量管理以及健康状态估计的基础和关键。因此建立一个可以准确描述超级电容器动态特性的模型具有重要的研究意义。目前，针对超级电容器建模问题，国内外研究者主要采用机理分析法建立超级电容器模型。这种方法建模的优点是模型物理意义清晰，但是需要对系统的工作机理有深入的理解，且该建模方法针对三类不同工作原理的超级电容器不具有通用性。

发明内容

有鉴于此，本申请所要解决的技术问题是基于传统机理分析法的建模方法通用性不佳，难以适应不同类型超级电容器的问题。

为了解决上述技术问题，本申请公开了一种建立超级电容器动态特性模型及评估其精度的方法，包括以下步骤：

1)对超级电容器进行充放电实验，在循环充放电工作过程中收集原始数据；

2)对所述原始数据进行归一化处理，得到训练数据集、验证数据集和测试数据集；

3)根据所述验证数据集，确定最优参数Cm和最优参数g；

4)根据应用需要选择模型参数ε；

5)采用所述最优参数Cm、最优参数g和所述模型参数ε，并根据所述训练数据集进行训练建立SVR模型；

6)根据所述测试数据集对所述SVR模型进行测试，并对所得数据进行反归一化处理，得到SVR模型输出数据；

7)根据所述测试数据集对所述超级电容器进行测试并采集真实输出数据，分析所述SVR模型的预测误差，用于量化分析所述SVR模型的精度。

进一步的，所述步骤1)中，所述原始数据包括：充电或放电电流i和端电压u。