基于蒙特卡洛的储能电池的主动风险源辨识方法

本发明涉及一种基于蒙特卡洛的储能电池的主动风险源辨识方法，使用蒙特卡洛方法对自适应滤波估计获得的SOC和SOH进行多次重采样，并对其结果进行平均，将平均值认为是最优解，并将其作为该时间下的最终近似估计值，减少了随机噪声的影响。将获得的SOC和SOH参数与标称值进行比较，筛选出异常电池，在电池内短路热失控、正常老化失效前数周做出定点定位预警，通过滑动窗口递推最小二乘参数辨识方法获得高精度的电池内部参数，再通过Sage‑Husa自适应方法有效地抑制噪声，同时使用蒙特卡洛方法进一步减少先验估计的不准确性对后验估计的影响。提高电池状态预测精度；可以在线识别电池内部参数，获取实时参数变化，鲁棒性好，可扩展性好。