【《巡检无人机锂电池SOC估计研究的国内外文献综述》3500字】

V巡检无人机锂电池SOC估计研究的国内外文献综述无人机巡检的发展现状近年来，随着我国经济的快速发展，用电量也在快速增长。传输线是电力传输的基本载体，它的正常工作决定了电力能否安全稳定地传输到用户终端。根据《中国电力工业2020年发展报告》[9]，我国35kV及以上输电线路比上年增长3.4%，达到194万公里。人工逐塔检测已不能满足输电线路检测的巨大需求。电力巡检的发展趋势示意图如图1-1所示。图1-1电力巡检发展示意图早在2004年，中国南方电网公司就首次使用载人直升机进行电力检查。这种检查方法虽然降低了人工成本，但对直升机驾驶员的技术要求很高，而且直升机的成本上千万，经济效益不高。随着无人机技术的进步和应用范围的扩大，为了弥补人工检查和载人直升机检查的局限性，无人机动力检查应运而生。经过多年的发展，电力巡更模式已由“单打独斗”转变为“人巡”、“直升机巡更”和“无人侦察机巡更”的“协同发展”。2015年，国家电网公司全面推行直升机、无人机、人工协同巡检的输电线路巡检新模式。2020年，南方电网公司将基本实现“机检为主、人检为辅”的协同检查目标[10-12]。随着北斗导航系统、5G等技术的发展，无人机智能自主检测技术取得了前所未有的发展。要实现无人机的全自主巡查，首当其冲的是如何解决续航问题。从文献[13]的分析可以看出，为了解决无人机智能自主检查的续航问题，移动飞机巢穴提出通过汽车等移动平台为无人机检查提供临时充电平台，但这并不能从根本上解决问题。理论上，固定机巢可以采用蛙跳式检测方式，但机巢仍需解决自身的供能问题。目前解决这一问题的技术路线主要有两条，即基于电磁场的供能方式和基于非电磁场的供能方式。由此可见，未来无人机巡检的趋势将向智能化、自主化发展，无人机巡检智能化的研究将是未来的一个研究热点。动力锂电池的建模现状电动无人机的主要能源是自身的动力锂电池。为了实现动力锂电池的高效利用，降低成本，则要对电池系统进行有效的管理，即电池管理系统（BMS）。BMS具有电池充放电控制、能量均衡和SOC预测等功能，只有建立精确的电池模型才能实现。目前，电池模型主要有电化学模型(白箱模型)、神经网络模型（黑箱模型）和等效电路模型（灰箱模型）[14-16]。其中电化学模型能准确描述电池内部的电化学反应过程，但模型参数多，计算复杂，适合于实验条件下电池的机理分析；但神经网络模型的精度受训练方法和训练数据的影响，难以实现；通过对电化学模型的简化，得到了等效电路模型。根据电路原理，用电阻和电容特性来描述电池的电化学特性。该模型虽然精度降低，但结构简单，计算量少。利用参数辨识方法可以得到电气元件的参数，实现相对简单。文献[15]表明，为了研究电池的内部特性，设计更高效的电池，Neman首先提出了电化学模型，这对电池参数的优化和电池结构的设计具有重要意义。然而，由于采用偏微分方程来描述模型，使得表达式更加复杂，需要大量的计算。靳立强[17]等人提出了一种基于统计原理的电池建模方法，针对现有的电池模型不能适应温度的时变。该方法能更好地适应温度的变化，用较少的数据得到更准确的电池模型。该方法为电池建模提供了一种新的思路。邓磊[18]等人在研究锂电池电化学阻抗谱的基础上，提出了一种改进的PNGV模型。该模型采用双RC并联，能较好地模拟锂电池的内极化现象。然而，参数辨识中没有讨论充放电过程中电流的流向，因此该方法还有待进一步研究。鲁伟[19]等人针对传统的锂电池积分阶等效电路模型不能充分考虑电池内部电化学反应的问题，提出了一种基于分数阶阻抗模型的SOC估计方法。该方法利用分数阶电分量来表征电池中的极化现象，但研究的重点是建立模型，简化了模型参数的辨识，模型在动态更新方面存在一定的局限性。Yuan[20]等人采用pad近似方法对固态锂离子扩散方程进行降阶，修正了液相扩散方程的边界条件，提出了简化的电化学模型。不同工况下的验证结果表明，该模型精度高，运行时间短。M.S.E.Din[21]等人提出了一种用于SOC估计的自适应等效电路模型。该模型能自适应地跟踪参数，并由嵌入在模型中的人工神经网络（ANN）控制器实现。同时，利用unscentedKalman滤波（无迹卡尔曼滤波，UKF）获得过程噪声协方差的统计数据，以更快的收敛速度获得更精确的SOC估计。锂电池SOC估计方法现状荷电状态(SOC)代表了电池的剩余能量，电池的荷电状态值不能直接通过电池的外部特性得到。常用的方法是利用电池充放电过程中电流、电压、温度等可测量参数间接估计电池的荷电状态。然而，电池的状态受到很多因素的影响，如充电速率、环境温度、电池的老化程度等。在测量过程中，目标参数也可能发生变化，导致SOC估计不准确。因此，通过选择合适的估计算法，可以得到更准确的SOC估计。目前，国内外关于电池SOC估计的研究大多分为两条路径:一条是在原有算法的基础上进行优化，另一条是研究新的算法，这两条路径的目的都是为了提高SOC估计的精度。SOC估计方法主要分为开环估计算法和闭环估计算法[22-24]。常用的开环估计算法有安时积分法、开路电压法、机器学习法等，常用的闭环估计算法有卡尔曼滤波(KF)、粒子滤波(PF)、滑模观测器(SMO)等。传统的SOC估计单一、精确度不高、计算相对复杂。邓涛[25]等人提出了将SOC估计过程分为三个阶段，根据各个阶段的不同情况设计并使用了不同的算法。该处理方法可以在线跟踪SOC状态，且准确、灵敏，进一步降低了计算复杂度。这种方法更适合实际需要。针对模型过拟合问题，韦振汉[26]等建立了SOC估计的随机森林回归模型。该模型解决了模型过拟合的问题，进一步提高了估计精度，为今后SOC估计模型的研究提供了参考方向。针对粒子滤波算法中粒子退化的问题，夏飞[27]等人提出了一种改进的粒子滤波算法。将扩展卡尔曼滤波算法作为其推荐分布函数，形成扩展卡尔曼粒子滤波算法。该算法采用权值排序对粒子进行重采样，但该算法的时间复杂度、实时性和粒子更新率仍需进一步提高。付浪[28]等人在开路电压查表法确定卡尔曼滤波初始值的基础上，提出了基于等效电路模型对蓄电池充放电曲线进行分析并通过拟合曲线的方法得到SOC与开路电压(Uoc)的函数关系，从而缩短了获得开路电压的时间，同时他们的实验验证结果表明，采用开路电压法估计的SOC更接近真实值，提高了估计精度。针对SOC估计算法产生的偏差的问题，CuiXiangyu[29]等人提出了一种利用平方根卡尔曼滤波器(SRCKF)算法进行SOC估计的新方法。SRCKF是基于容积卡尔曼滤波(CKF)，并以乔列斯基（Cholesky）分解的形式，直接传播和更新状态协方差矩阵的平方根，使协方差矩阵保持非负定性，从而获得了更高的计算效率。在实际电池使用过程中，用于SOC估计的算法大多都是基于传统的方法进行修正的，例如在安时积分法的基础上添加一些修正参数，如果增加了算法的复杂度使得估算的精度得到进一步的提升，但同时会对硬件电路设计、运算时间等提出更高的要求。在诸多估计方法中，目前还没有算法可以达到完美，都会顾此失彼，存在其不足之处，因此对于电池的SOC估计方法的研究仍有漫长的道路。参考文献刘健辉,薛庆辉.浅析无人机在高压输电线路巡视中的应用研究[J].中国新通信,2019,21(17)105.周胜利.CCD与COMS传感器对比研究及发展趋势[J].大众科技,2009(05):92-93+140.蔡哲礼.输电线路巡视中无人机技术的运用分析[J].机电信息,2019(36):95-96.范贤盛,诸葛葳,范高祥,张积伟.无人机在电力线路巡视中的应用与评价[J].中国新技术新产品,2020(09):74-75.毛远军,熊怡俊,许家斌,吴威华.无人机智能巡检技术在电网中的应用[J].电气开关,2020,58(06):89-90+93.邢志刚,万宏宇.多旋翼无人机在输电线路巡检中的应用[J].黑龙江科学,2020,11(24):116-117.汤坚,杨骥,宫煦利.面向电网巡检的多旋翼无人机航测系统关键技术研究及应用[J].测绘通报,2017(05):67-70.张植勋,夏庆锋,曹洋.多旋翼无人机的续航优化[J].兵工自动化,2020,39(10):93-96.仇明.关于锂离子动力电池充放电特性和测试的分析[J].中国战略新兴产业,2017(36):128-129.赵冉.高质量发展取得新进展[N].中国电力报,2020-06-16(002).李建峰,段宇涵,王仓继,王西鹏,郭鹏,张友民.无人机在输电线路巡检中的应用[J].电网与清洁能源,2017,33(08):62-65+70.刘智勇,赵晓丹,祁宏昌,李艳飞.新时代无人机电力巡检技术展望[J].南方能源建设,2019,6(04):1-5.隋宇,宁平凡,牛萍娟,王辰羽,赵地,张伟龙,韩抒真,梁立君,薛高建,崔颜军.面向架空输电线路的挂载无人机电力巡检技术研究综述[J/OL].电网技术:1-15[2021-05-01].缪希仁,刘志颖,鄢齐晨.无人机输电线路智能巡检技术综述[J].福州大学学报(自然科学版),2020,48(02):198-209.梁新成,张勉,黄国钧.基于BMS的锂离子电池建模方法综述[J].储能科学与技术,2020,9(06):1933-1939.郑旭,郭汾.动力电池模型综述[J].电源技术,2019,43(03):521-524.秦东晨,张东明,王婷婷,李建杰.电动汽车锂电池建模仿真及SOC估计研究[J].机械设计与制造,2021(02):164-168.靳立强,孙志祥,刘志茹,李建华,杨名.不同温度下锂电池剩余电量估算的仿真研究[J].汽车工程,2019,41(05):590-598+606.邓磊,李小谦,吴浩伟,姚川,汪晓峰.基于改进PNGV模型的动力锂电池SOC精确估计[J].电源技术,2017,41(10):1461-1463+1478.鲁伟,续丹,杨晴霞,周阳.锂电池分数阶建模与荷电状态研究[J].西安交通大学学报,2017,51(07):124-129.YuanS,LeiJ,YinC,etal.A