CN114236401A - 一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，涉及电池状态管理领域，包括以下步骤：步骤1、进行不同温度下的恒流脉冲实验，标定电池初始的特性参数，所述特性参数包括：开路电压‑荷电状态特征曲线拟合参数、欧姆内阻、浓差极化内阻、浓差极化电容、电化学极化内阻、电化学极化电容；步骤2、将所述电池投入实际运行，更新所述电池的荷电状态并记录所述电池在运行中的状态数据；步骤3、在记录的所述状态数据达到预先设定的阈值后，开始新一轮参数自校正，包括更新所述电池的所述特性参数和电池容量参数，并将更新后的所述特性参数和所述电池容量参数用于更新所述电池的所述荷电状态。
Description
技术领域
本发明涉及电池状态管理领域，尤其涉及一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法。
背景技术
电池的荷电状态(State of Charge，SOC)是锂离子电池状态管理中的一项关键参数。对电池的SOC进行准确的估计能够保障电池的使用效率和提升使用安全性，具有重要的意义。
马艳等人在中国发明专利申请“一种基于粒子群优化粒子滤波算法的SOC估算方法”(申请号为：CN202110902979.1)中提供了一种基于粒子群优化粒子滤波算法的SOC估算方法所述方法包括以下步骤：S1、在指定工况下对电池进行充放电实验，并通过分析处理实验数据构建电池等效电路模型；S2、根据辨识所得的等效电路模型，构建用于电池SOC估算的状态方程和测量方程；S3、利用粒子群优化粒子滤波估算电池SOC的变化；S4、利用粒子群算法优化粒子滤波中的粒子所处位置；S5、再次通过S3估算下一时刻电池SOC，直至估算过程结束。
孙正等人在中国发明专利申请“一种用于矿用锂电池的自修正SOC估计方法”(申请号为：CN201910414377.4)中公开了一种用于矿用锂电池的自修正SOC估计方法，根据锂电池日常充放电情况下对锂电池SOC预测进行自修正，该***自修正是根据电池组本身的充放电状态不同，通过对于电池组模型进行修正，同时由于粒子生成的随机性使得SOC估计结果的可实现性增强；由于电池模型的通用性，对于电池模型的递归最小二乘识别方式使得模型的准确性会不断提高且不会因为放电电流变化过大而造成模型不准确。但是该方法只是加大了对于非高斯噪声情况下SOC估计的准确性。
廖凯等人在中国发明专利申请“一种基于随机片段数据的锂电池状态估计方法及***”(申请号为：CN202111031237.2)中公开了一种基于随机片段数据的锂电池状态估计方法及***，估计方法步骤包括：获取第一数据与第二数据，采用粒子群算法，将第一数据与第二数据进行匹配，获得待估计锂电池的第三数据，所述第三数据为初始SOC数据与SOH数据；基于二阶戴维南等效电路模型，构建待估计锂电池的第一模型，并基于第一模型，辨识获得第四数据；基于第三数据与第四数据，采用扩展卡尔曼滤波对待估计锂电池的荷电状态进行估计，获得待估计锂电池的状态信息。
在上述的现有技术中，采用粒子群算法进行模型参数辩识的方法存在粒子群收敛到局部最优的问题，且由于选取的荷电状态-开路电压的关系仅采用一条曲线模拟全段数据，容易造成在极端荷电状态(荷电状态接近1或接近0)或者多平台期开路电压的***误差的情况下，粒子群算法始终处于寻优过程中。
因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，解决现有技术中存在的上述问题。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是在用粒子群算法估计电池状态的过程中，如何将粒子群收敛到全局最优，从而准确地评估电池状态。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1、进行不同温度下的恒流脉冲实验，标定电池初始的特性参数，所述特性参数包括：开路电压-荷电状态特征曲线拟合参数、欧姆内阻、浓差极化内阻、浓差极化电容、电化学极化内阻、电化学极化电容；
步骤2、将所述电池投入实际运行，更新所述电池的荷电状态并记录所述电池在运行中的状态数据；
步骤3、在记录的所述状态数据达到预先设定的阈值后，开始新一轮参数自校正，包括更新所述电池的所述特性参数和电池容量参数，并将更新后的所述特性参数和所述电池容量参数用于更新所述电池的所述荷电状态。
进一步地，所述步骤1包括以下子步骤：
步骤1.1、根据所述电池的运行工作的温度范围及预先设定的温度步长，确定所述不同温度；在所述不同温度下对所述电池依次进行若干次所述恒流脉冲实验，并记录所述电池在不同荷电状态处的电流数据和电压数据；
步骤1.2、根据所述恒流脉冲实验的静置段的末尾电压及所述恒流脉冲实验的所放电量与测试所放总电量之比，确定不同温度下的若干开路电压-荷电状态数据点，并记为(OCV1，SOC1)，(OCV2，SOC2)，...，(OCVn，SOCn)；
步骤1.3、采用分段三次样条插值拟合所述各个开路电压-荷电状态数据点，得到拟合曲线，获得所述开路电压-荷电状态特征曲线拟合参数[K11，K12，K13，K14，K21，...，K(n-1)4]，其中，K11，K12，K13，K14对应(OCV1，SOC1)和(OCV2，SOC2)之间连线的拟合参数；K21，K22，K23，K24对应(OCV2，SOC2)和(OCV3，SOC3)之间连线的拟合参数；...；K(n-1)1，K(n-1)2，K(n-1)3，K(n-1)4对应(OCV(n-1)，SOC(n-1))和(OCVn，SOCn)之间连线的拟合参数；
步骤1.4、利用电流脉冲瞬间的电流、电压数据标定所述电池的所述欧姆内阻Rdc；利用电流脉冲过程中及过程后的两段零输入和零状态响应过程，利用双指数拟合方式标定所述电池的所述电化学极化内阻、所述电化学极化电容、所述浓差极化内阻和所述浓差极化电容，并依次记为Rep、Cep、Rcp和Ccp。
进一步地，在所述步骤2中，包括以下步骤：
步骤2.1、初始化荷电状态估算粒子滤波器，包括在所述电池投入所述实际运行之前对应的初始荷电状态值附近，根据所述电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v1，设定收敛阈值ε1，并按高斯分布采样生成N1个第一随机粒子，所述N1个所述第一随机粒子位于0～1之间；
步骤2.2、设置所述第一随机粒子的迭代次数；
步骤2.3、根据所述观测噪声方差v1计算所述第一随机粒子的第一权值；
步骤2.4、将所述第一权值进行归一化处理；
步骤2.5、判断所述第一随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；
步骤2.6、根据所述电池的所述状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻所述荷电状态以及所述特性参数，更新所述电池的所述状态数据，并重复所述步骤2.2～2.6，直至所述荷电状态估算粒子滤波器收敛到预先设定的所述收敛阈值ε1内，得到所述电池的所述荷电状态。
进一步地，在所述步骤3中，包括以下步骤：
步骤3.1、在上一轮所述参数自校正的基础上，选定估算变化比例η，将所述电池的所述特性参数在(1-η，1+η)乘以上一轮所述参数自校正得到的所述特性参数的范围内取随机数进行初始化和标准化，将所述特性参数缩小到-1～1之间以确保各个所述特性参数在进行矩阵运算时不至于出现奇异；
步骤3.2、计算所述第一随机粒子的适度值，并按照所述适度值的高低对所述第一随机粒子进行排序；如果高适度值粒子数达到所需集群精度，或者达到迭代次数，则将最高适度值粒子对应的所述电池的所述特性参数输出作为最新的所述电池的所述特性参数，否则进入下一步；
步骤3.3、判断所述高适度值粒子数是否达到给定的分配比例δ，若未达到给定的所述分配比例δ，则减小所述分配比例δ，使更多所述第一随机粒子进入粒子群算法估算过程，加速算法收敛；若达到给定的所述分配比例δ，则进入下一步；
步骤3.4、判断所述分配比例δ是否达到设定阈值，若已经达到所述设定阈值，则保持所述分配比例δ不变，否则按所述步骤3.3调整所述分配比例δ；
步骤3.5、根据调整后的所述分配比例δ分配不同的所述第一随机粒子，对于高于所述分配比例δ的所述第一随机粒子，直接采用粒子群算法，更新粒子位置与速度，对于低于所述分配比例δ的所述第一随机粒子，首先获得所述第一随机粒子周围粒子的适度值，再进行下一步判断；
步骤3.6、根据所述第一随机粒子可以获得的最高适度值，进行粒子参数更新；
步骤3.7、更新所有所述第一随机粒子的所述适度值，并排序，然后返回所述步骤3.2。
进一步地，所述步骤3.6根据所述第一随机粒子可以获得的所述最高适度值，选择以下4种步骤中的一种，进行所述粒子参数更新；
步骤3.6.1、根据当前所述第一随机粒子的状态，在变化半径内随机选择一个随机状态，如果所述随机状态的适度值大于所述第一随机粒子当前的适度值，则所述第一随机粒子向所选择的所述随机状态方向前进一步，否则重新随机选择状态；如果随机选择Ntry次后，所述随机状态的适度值均未高于所述第一随机粒子当前的适度值，则执行步骤3.6.4；
步骤3.6.2、若在所述第一随机粒子的变化半径内存在粒子聚集中心，且所述粒子聚集中心的适度值与所述第一随机粒子的变化半径内存在的粒子数量的比值低于所设阈值，则所述第一随机粒子向所述粒子聚集中心处移动一步；
步骤3.6.3、若在所述第一随机粒子的变化半径内存在最大适度值粒子，且所述最大适度值粒子与所述第一随机粒子的变化半径内存在的粒子数量的比值低于所设阈值，则所述第一随机粒子向所述最大适应度粒子处移动一步；
步骤3.6.4、若步骤3.6.2及3.6.3均无法满足需求，则随机选择粒子变化范围内的一个状态。
进一步地，所述步骤3还包括以下步骤：
步骤3.8、利用自适应的电池容量估算粒子滤波器更新所述电池容量参数；
步骤3.9、根据更新所得的所述欧姆内阻，除以初始标定时的所述欧姆内阻可得所述电池的内阻健康度；根据更新所得的所述电池容量参数，与初始的所述电池容量参数相除，得到所述电池的容量健康度。
进一步地，在所述步骤3.8中，包括以下子步骤：
步骤3.8.1、初始化所述电池容量估算粒子滤波器，以所述电池的初始电池容量为基准，根据所述电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v2，按高斯分布生成N2个第二随机粒子；
步骤3.8.2、设置所述电池容量估算粒子滤波器的迭代次数；
步骤3.8.3、根据所述观测噪声方差v2计算所述第二随机粒子的第二权值；
步骤3.8.4：将所述第二权值进行归一化处理；
步骤3.8.5：判断所述第二随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；
步骤3.8.6、根据所述电池的所述状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻所述荷电状态，更新所述电池的所述状态数据，并重复所述步骤3.8.2～3.8.6，直至所述电池容量估算粒子滤波器收敛到预先设定的所述收敛阈值ε2内，得到所述电池的所述电池容量参数。
进一步地，所述N2个第二随机粒子是值位于0～初始电池容量之间的第二随机粒子。
进一步地，所述估算变化比例η的数值范围为0＜η＜1。
进一步地，所述分配比例δ的阈值范围为0.3＜δ＜0.7。
本发明提供了一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法至少具有以下技术效果：
1、本发明所提供的技术方案首先利用初始恒流脉冲测试确定了电池组初始***参数，并采用分段三次样条插值来实现开路电压-荷电状态关系的拟合，在极端荷电状态下参数拟合特性优良，且由于是多项式拟合，参数不易发散，更适合采用群智能算法进行参数辩识；
2、为避免粒子群最终陷入局部最优，本发明所提供的技术方案修改了粒子群算法的寻优过程，设计了自适应阈值，使得低于阈值的粒子采用类似人工鱼群的方式进行全局寻优，高于阈值的粒子继续进行粒子群算法寻优，以尽快收敛到极值点，在过程中不断根据各个粒子的适度值调整阈值，从而实现寻优过程的加速；
3、本发明所提供的模型是基于电池的二阶RC等效电路模型，参数解释性强，算法全局寻优能力强，可以实现不同种类锂电池的荷电状态，电池内阻、电池容量健康度的联合估计。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的一个较佳实施例的整体流程示意图。
具体实施方式
以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
为了解决现有技术中存在的单纯采用粒子群算法进行模型参数辩识的方法存在粒子群收敛到局部最优，或者无法收敛的问题，本发明公开一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计策略，包括以下步骤：首先，进行不同温度下的恒流脉冲实验，进行电池模型参数标定；然后，将电池投入实际运行，利用自适应粒子滤波在线实时更新电池荷电状态；最后，按给定运行周期进行自适应粒子群算法更新电池极化内阻、极化电容、欧姆内阻、开路电压与荷电状态关系函数等参数，并利用更新所得的电池欧姆内阻确定电池内阻健康度，利用粒子滤波算法更新电池容量参数进而确定电池容量健康度，并将更新后的参数用于后续的电池荷电状态更新。本发明所采用的模型基于电池的二阶RC等效电路模型，参数解释性强，算法全局寻优能力强，可以实现不同种类锂电池的荷电状态，电池内阻、电池容量健康度的联合估计。
如图1所示，为本发明的一个较佳实施例的整体流程示意图，利用设计了自适应阈值的粒子群算法更新电池特性参数进而实现电池状态估计。
具体来说，本发明实施例提供的一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法包括以下步骤：
步骤1、进行不同温度下的恒流脉冲实验，标定电池初始的特性参数，特性参数包括：开路电压-荷电状态特征曲线拟合参数、欧姆内阻、浓差极化内阻、浓差极化电容、电化学极化内阻、电化学极化电容；
步骤2、将电池投入实际运行，更新电池的荷电状态并记录电池在运行中的状态数据；
步骤3、在记录的状态数据达到预先设定的阈值后，开始新一轮参数自校正，包括更新电池的特性参数和电池容量参数，并将更新后的特性参数和电池容量参数用于更新电池的荷电状态。
其中，步骤1包括以下子步骤：
步骤1.1、根据电池的运行工作的温度范围及预先设定的温度步长，确定不同温度；在不同温度下对电池依次进行若干次恒流脉冲实验，并记录电池在不同荷电状态处的电流数据和电压数据；
步骤1.2、根据恒流脉冲实验的静置段的末尾电压及恒流脉冲实验的所放电量与测试所放总电量之比，确定不同温度下的若干开路电压-荷电状态数据点，并记为(OCV1，SOC1)，(OCV2，SOC2)，...，(OCVn，SOCn)；
步骤1.3、采用分段三次样条插值拟合各个开路电压-荷电状态数据点，得到拟合曲线，获得开路电压-荷电状态特征曲线拟合参数[K11，K12，K13，K14，K21，...，K(n-1)4]，其中，K11，K12，K13，K14对应(OCV1，SOC1)和(OCV2，SOC2)之间连线的拟合参数；K21，K22，K23，K24对应(OCV2，SOC2)和(OCV3，SOC3)之间连线的拟合参数；...；K(n-1)1，K(n-1)2，K(n-1)3，K(n-1)4对应(OCV(n-1)，SOC(n-1))和(OCVn，SOCn)之间连线的拟合参数；
步骤1.4、利用电流脉冲瞬间的电流、电压数据标定电池的欧姆内阻Rdc；利用电流脉冲过程中及过程后的两段零输入和零状态响应过程，利用双指数拟合方式标定电池的电化学极化内阻、电化学极化电容、浓差极化内阻和浓差极化电容，并依次记为Rep、Cep、Rcp和Ccp。
其中，在步骤2中，包括以下步骤：
步骤2.1、初始化荷电状态估算粒子滤波器，包括在电池投入实际运行之前对应的初始荷电状态值附近，根据电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v1，设定收敛阈值ε1，并按高斯分布采样生成N1个第一随机粒子，N1个第一随机粒子位于0～1之间；
步骤2.2、设置第一随机粒子的迭代次数；
步骤2.3、根据观测噪声方差v1计算第一随机粒子的第一权值；
步骤2.4、将第一权值进行归一化处理；
步骤2.5、判断第一随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；
步骤2.6、根据电池的状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻荷电状态以及特性参数，更新电池的状态数据，并重复步骤2.2～2.6，直至荷电状态估算粒子滤波器收敛到预先设定的收敛阈值ε1内，得到电池的荷电状态。
其中，在步骤3中，包括以下步骤：
步骤3.1、在上一轮参数自校正的基础上，选定估算变化比例η，将电池的特性参数在(1-η，1+η)乘以上一轮参数自校正得到的特性参数的范围内取随机数进行初始化和标准化，将特性参数缩小到-1～1之间以确保各个特性参数在进行矩阵运算时不至于出现奇异；估算变化比例η的数值范围为0＜η＜1；
步骤3.2、计算第一随机粒子的适度值，并按照适度值的高低对第一随机粒子进行排序；如果高适度值粒子数达到所需集群精度，或者达到迭代次数，则将最高适度值粒子对应的电池的特性参数输出作为最新的电池的特性参数，否则进入下一步；
步骤3.3、判断高适度值粒子数是否达到给定的分配比例δ，若未达到给定的分配比例δ，则减小分配比例δ，使更多第一随机粒子进入粒子群算法估算过程，加速算法收敛；若达到给定的分配比例δ，则进入下一步；分配比例δ的阈值范围为0.3＜δ＜0.7；
步骤3.4、判断分配比例δ是否达到设定阈值，若已经达到设定阈值，则保持分配比例δ不变，否则按步骤3.3调整分配比例δ；
步骤3.5、根据调整后的分配比例δ分配不同的第一随机粒子，对于高于分配比例δ的第一随机粒子，直接采用粒子群算法，更新粒子位置与速度，对于低于分配比例δ的第一随机粒子，首先获得第一随机粒子周围粒子的适度值，再进行下一步判断；
步骤3.6、根据第一随机粒子可以获得的最高适度值，进行粒子参数更新；
步骤3.7、更新所有第一随机粒子的适度值，并排序，然后返回步骤3.2。
其中，步骤3.6根据第一随机粒子可以获得的最高适度值，选择以下4种步骤中的一种，进行粒子参数更新；
步骤3.6.1、根据当前第一随机粒子的状态，在变化半径内随机选择一个随机状态，如果随机状态的适度值大于第一随机粒子当前的适度值，则第一随机粒子向所选择的随机状态方向前进一步，否则重新随机选择状态；如果随机选择Ntry次后，随机状态的适度值均未高于第一随机粒子当前的适度值，则执行步骤3.6.4；
步骤3.6.2、若在第一随机粒子的变化半径内存在粒子聚集中心，且粒子聚集中心的适度值与第一随机粒子的变化半径内存在的粒子数量的比值低于所设阈值，则第一随机粒子向粒子聚集中心处移动一步；
步骤3.6.3、若在第一随机粒子的变化半径内存在最大适度值粒子，且最大适度值粒子与第一随机粒子的变化半径内存在的粒子数量的比值低于所设阈值，则第一随机粒子向最大适应度粒子处移动一步；
步骤3.6.4、若步骤3.6.2及3.6.3均无法满足需求，则随机选择粒子变化范围内的一个状态。
其中，步骤3还包括以下步骤：
步骤3.8、利用自适应的电池容量估算粒子滤波器更新电池容量参数；
步骤3.9、根据更新所得的欧姆内阻，除以初始标定时的欧姆内阻可得电池的内阻健康度；根据更新所得的电池容量参数，与初始的电池容量参数相除，得到电池的容量健康度。
其中，在步骤3.8中，包括以下子步骤：
步骤3.8.1、初始化电池容量估算粒子滤波器，以电池的初始电池容量为基准，根据电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v2，按高斯分布生成N2个第二随机粒子；N2个第二随机粒子是值位于0～初始电池容量之间的第二随机粒子。
步骤3.8.2、设置电池容量估算粒子滤波器的迭代次数；
步骤3.8.3、根据观测噪声方差v2计算第二随机粒子的第二权值；
步骤3.8.4：将第二权值进行归一化处理；
步骤3.8.5：判断第二随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；
步骤3.8.6、根据电池的状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻荷电状态，更新电池的状态数据，并重复步骤3.8.2～3.8.6，直至电池容量估算粒子滤波器收敛到预先设定的收敛阈值ε2内，得到电池的电池容量参数。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、进行不同温度下的恒流脉冲实验，标定电池初始的特性参数，所述特性参数包括：开路电压-荷电状态特征曲线拟合参数、欧姆内阻、浓差极化内阻、浓差极化电容、电化学极化内阻、电化学极化电容；
步骤2、将所述电池投入实际运行，更新所述电池的荷电状态并记录所述电池在运行中的状态数据；
步骤3、在记录的所述状态数据达到预先设定的阈值后，开始新一轮参数自校正，包括更新所述电池的所述特性参数和电池容量参数，并将更新后的所述特性参数和所述电池容量参数用于更新所述电池的所述荷电状态。
2.如权利要求1所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述步骤1包括以下子步骤：
步骤1.1、根据所述电池的运行工作的温度范围及预先设定的温度步长，确定所述不同温度；在所述不同温度下对所述电池依次进行若干次所述恒流脉冲实验，并记录所述电池在不同荷电状态处的电流数据和电压数据；
步骤1.2、根据所述恒流脉冲实验的静置段的末尾电压及所述恒流脉冲实验的所放电量与测试所放总电量之比，确定不同温度下的若干开路电压-荷电状态数据点，并记为(OCV1，SOC1)，(OCV2，SOC2)，...，(OCVn，SOCn)；
步骤1.3、采用分段三次样条插值拟合所述各个开路电压-荷电状态数据点，得到拟合曲线，获得所述开路电压-荷电状态特征曲线拟合参数[K11，K12，K13，K14，K21，...，K(n-1)4]，其中，K11，K12，K13，K14对应(OCV1，SOC1)和(OCV2，SOC2)之间连线的拟合参数；K21，K22，K23，K24对应(OCV2，SOC2)和(OCV3，SOC3)之间连线的拟合参数；...；K(n-1)1，K(n-1)2，K(n-1)3，K(n-1)4对应(OCV(n-1)，SOC(n-1))和(OCVn，SOCn)之间连线的拟合参数；
步骤1.4、利用电流脉冲瞬间的电流、电压数据标定所述电池的所述欧姆内阻Rdc；利用电流脉冲过程中及过程后的两段零输入和零状态响应过程，利用双指数拟合方式标定所述电池的所述电化学极化内阻、所述电化学极化电容、所述浓差极化内阻和所述浓差极化电容，并依次记为Rep、Cep、Rcp和Ccp。
3.如权利要求2所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，在所述步骤2中，包括以下步骤：
步骤2.1、初始化荷电状态估算粒子滤波器，包括在所述电池投入所述实际运行之前对应的初始荷电状态值附近，根据所述电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v1，设定收敛阈值ε1，并按高斯分布采样生成N1个第一随机粒子，所述N1个所述第一随机粒子位于0～1之间；
步骤2.2、设置所述第一随机粒子的迭代次数；
步骤2.3、根据所述观测噪声方差v1计算所述第一随机粒子的第一权值；
步骤2.4、将所述第一权值进行归一化处理；
步骤2.5、判断所述第一随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；
步骤2.6、根据所述电池的所述状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻所述荷电状态以及所述特性参数，更新所述电池的所述状态数据，并重复所述步骤2.2～2.6，直至所述荷电状态估算粒子滤波器收敛到预先设定的所述收敛阈值ε1内，得到所述电池的所述荷电状态。
4.如权利要求3所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，在所述步骤3中，包括以下步骤：
步骤3.1、在上一轮所述参数自校正的基础上，选定估算变化比例η，将所述电池的所述特性参数在(1-η，1+η)乘以上一轮所述参数自校正得到的所述特性参数的范围内取随机数进行初始化和标准化，将所述特性参数缩小到-1～1之间以确保各个所述特性参数在进行矩阵运算时不至于出现奇异；
步骤3.2、计算所述第一随机粒子的适度值，并按照所述适度值的高低对所述第一随机粒子进行排序；如果高适度值粒子数达到所需集群精度，或者达到迭代次数，则将最高适度值粒子对应的所述电池的所述特性参数输出作为最新的所述电池的所述特性参数，否则进入下一步；
步骤3.3、判断所述高适度值粒子数是否达到给定的分配比例δ，若未达到给定的所述分配比例δ，则减小所述分配比例δ，使更多所述第一随机粒子进入粒子群算法估算过程，加速算法收敛；若达到给定的所述分配比例δ，则进入下一步；
步骤3.4、判断所述分配比例δ是否达到设定阈值，若已经达到所述设定阈值，则保持所述分配比例δ不变，否则按所述步骤3.3调整所述分配比例δ；
步骤3.5、根据调整后的所述分配比例δ分配不同的所述第一随机粒子，对于高于所述分配比例δ的所述第一随机粒子，直接采用粒子群算法，更新粒子位置与速度，对于低于所述分配比例δ的所述第一随机粒子，首先获得所述第一随机粒子周围粒子的适度值，再进行下一步判断；
步骤3.6、根据所述第一随机粒子可以获得的最高适度值，进行粒子参数更新；
步骤3.7、更新所有所述第一随机粒子的所述适度值，并排序，然后返回所述步骤3.2。
5.如权利要求4所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述步骤3.6根据所述第一随机粒子可以获得的所述最高适度值，选择以下4种步骤中的一种，进行所述粒子参数更新；
步骤3.6.1、根据当前所述第一随机粒子的状态，在变化半径内随机选择一个随机状态，如果所述随机状态的适度值大于所述第一随机粒子当前的适度值，则所述第一随机粒子向所选择的所述随机状态方向前进一步，否则重新随机选择状态；如果随机选择Ntry次后，所述随机状态的适度值均未高于所述第一随机粒子当前的适度值，则执行步骤3.6.4；
步骤3.6.2、若在所述第一随机粒子的变化半径内存在粒子聚集中心，且所述粒子聚集中心的适度值与所述第一随机粒子的变化半径内存在的粒子数量的比值低于所设阈值，则所述第一随机粒子向所述粒子聚集中心处移动一步；
步骤3.6.3、若在所述第一随机粒子的变化半径内存在最大适度值粒子，且所述最大适度值粒子与所述第一随机粒子的变化半径内存在的粒子数量的比值低于所设阈值，则所述第一随机粒子向所述最大适应度粒子处移动一步；
步骤3.6.4、若步骤3.6.2及3.6.3均无法满足需求，则随机选择粒子变化范围内的一个状态。
6.如权利要求4所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述步骤3还包括以下步骤：
步骤3.8、利用自适应的电池容量估算粒子滤波器更新所述电池容量参数；
步骤3.9、根据更新所得的所述欧姆内阻，除以初始标定时的所述欧姆内阻可得所述电池的内阻健康度；根据更新所得的所述电池容量参数，与初始的所述电池容量参数相除，得到所述电池的容量健康度。
7.如权利要求6所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，在所述步骤3.8中，包括以下子步骤：
步骤3.8.1、初始化所述电池容量估算粒子滤波器，以所述电池的初始电池容量为基准，根据所述电池所应用的领域环境，选取观测噪声方差v2，按高斯分布生成N2个第二随机粒子；
步骤3.8.2、设置所述电池容量估算粒子滤波器的迭代次数；
步骤3.8.3、根据所述观测噪声方差v2计算所述第二随机粒子的第二权值；
步骤3.8.4：将所述第二权值进行归一化处理；
步骤3.8.5：判断所述第二随机粒子是否有效，决定是否需要重新采样；
步骤3.8.6、根据所述电池的所述状态数据，包括电流、电压、温度、上一时刻所述荷电状态，更新所述电池的所述状态数据，并重复所述步骤3.8.2～3.8.6，直至所述电池容量估算粒子滤波器收敛到预先设定的所述收敛阈值ε2内，得到所述电池的所述电池容量参数。
8.如权利要求7所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述N2个第二随机粒子是值位于0～初始电池容量之间的第二随机粒子。
9.如权利要求4所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述估算变化比例η的数值范围为0＜η＜1。
10.如权利要求4所述的基于自适应粒子群算法的电池状态估计方法，其特征在于，所述分配比例δ的阈值范围为0.3＜δ＜0.7。
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