一种充电参数自适应调节的交流充电桩的制作方法

本发明属于充电桩，具体而言，涉及一种充电参数自适应调节的交流充电桩。

背景技术：

1、交流充电桩在电动汽车充电领域广泛应用，充电过程中需要实时估计电池荷电状态以驱动预充电、恒流充电、恒压充电、涓流充电等阶段的切换。现有技术中，荷电状态估计通常采用扩展卡尔曼滤波器或无迹卡尔曼滤波器，以固定的电池等效电路模型参数为基础，通过递推滤波方式实时跟踪荷电状态变化。在工程实践中，上述方法已被集成于多种商用电池管理系统，并在新能源汽车充电桩、储能系统等场景中得到部署。

2、然而，电池的等效内阻与容量衰退系数随循环老化和温度变化而持续漂移，固定参数模型无法跟踪这种慢变特性。当模型参数偏离真实值后，滤波器的系统方程与实际电化学过程失配，新息序列携带持续性偏差，荷电状态估计误差随充电时间单调累积。现有技术中的单层滤波结构将参数辨识与荷电状态估计混合在同一个滤波框架内，无法实现快变状态与慢变参数的分频处理，导致参数漂移引起的模型失配误差在荷电状态估计中长期残留。

3、也就是说，现有技术中存在充电过程中荷电状态估计误差随模型参数漂移持续累积导致充电阶段切换时机偏差的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种充电参数自适应调节的交流充电桩，能够解决现有技术中存在充电过程中荷电状态估计误差随模型参数漂移持续累积导致充电阶段切换时机偏差的技术问题。

2、本发明是这样实现的：本发明提供一种充电参数自适应调节的交流充电桩，包括电流电压采集单元、有源功率因数校正单元、阻容二极管缓冲吸收电路、谐波补偿注入单元以及控制芯片；电流电压采集单元的输出端与控制芯片的模拟输入端电连接；有源功率因数校正单元的控制端与控制芯片的脉宽调制输出端电连接，有源功率因数校正单元的交流输入端接入电网，有源功率因数校正单元的直流输出端连接充电输出母线；阻容二极管缓冲吸收电路并联连接在充电输出母线与大地之间；谐波补偿注入单元的信号输入端与控制芯片的数字输出端电连接，谐波补偿注入单元的电流输出端并联接入充电输出母线；控制芯片内设置有自适应充电参数联合调节模块，所述模块采用内层无迹卡尔曼滤波器与外层粒子滤波器构成双层滤波融合架构，外层参数后验均值实时注入内层系统矩阵，内层估计精度反馈提升外层参数辨识似然评估质量，使荷电状态估计在模型参数漂移条件下保持长期准确，驱动充电阶段切换决策在正确时机执行。

3、其中，所述电流电压采集单元采用霍尔效应电流传感器与精密电阻分压器的组合，直接套装于充电输出母线上，输出信号经屏蔽线接入控制芯片模数转换器输入端。

4、其中，所述谐波补偿注入单元采用有源电力滤波器，并联接入充电输出母线，接收控制芯片输出的谐波补偿指令，向充电输出母线注入反相补偿电流。

5、其中，所述自适应充电参数联合调节模块执行以下步骤：采集充电电流与充电电压；对荷电状态与极化电压进行高频实时估计并将新息序列传递至外层粒子滤波器；对等效内阻与容量衰退系数进行低频估计并将参数后验均值注入内层无迹卡尔曼滤波器的系统矩阵；计算有效粒子数并判断是否触发粒子重采样；由分层充电决策模型输出充电阶段切换决策与脉宽调制调节参数；对电流给定值施加一阶低通滤波处理；对谐波分量进行单频提取与反相补偿注入；根据博弈均衡计算结果调整荷电状态估计更新权重与谐波补偿增益；将最终充电参数组合写入状态寄存器并等待下一采集周期触发。

6、其中，所述内层无迹卡尔曼滤波器采用sigma点采样方法，在状态空间中围绕当前均值按协方差矩阵的平方根对称选取个采样点，所述采样点经非线性系统方程传播后以加权求和方式还原后验均值与协方差。

7、其中，所述外层粒子滤波器采用重要性采样方法，以提议分布对粒子进行采样，以真实后验概率密度与提议分布密度之比作为粒子权重，通过归一化权重的加权求和近似后验均值。

8、其中，所述有效粒子数的计算采用公式，其中为第个粒子的归一化权重，为粒子总数；有效粒子数低于粒子重采样触发阈值时触发粒子重采样。

9、其中，所述分层充电决策模型由上层标准transformer编码器、有限状态机跳转门与下层线性注意力轻量transformer串联构成；有限状态机跳转门维护充电阶段单向转移规则，禁止逆向跳转；有限状态机当前状态编码为独热向量，作为条件嵌入拼接至下层网络每个输入时间步特征向量。

10、其中，所述上层标准transformer编码器将电化学模型对下一充电阶段切换时刻的解析预测值编码为正弦位置向量，并将所述位置向量叠加至查询矩阵与键矩阵的点积结果，使注意力权重在机理预测时刻附近获得增强。

11、其中，所述下层线性注意力轻量transformer采用线性注意力近似机制，以核函数替代标准自注意力中的softmax运算，利用矩阵乘法结合律将注意力计算分解为键值矩阵先积后与查询矩阵相乘的形式。

12、其中，所述分层充电决策模型设置有充电决策置信度评估函数，基于切换决策向量最大值与次大值之差、荷电状态后验方差以及当前温度与额定温度之差的绝对值计算充电决策置信度值；充电决策置信度值低于置信度强衰减阈值时，触发有限状态机跳转门保持当前状态不转移。

13、其中，所述一阶低通滤波对电流给定值的处理采用公式；当充电电流给定值的变化速率超过电流斜率限制阈值时，触发一阶低通滤波处理。

14、其中，所述谐波分量的单频提取采用二阶广义积分器，针对5次、7次、11次谐波分别配置独立的二阶广义积分器通道，各通道并行运行；反相补偿量的输出采用预测型重复控制器，在延迟补偿路径中嵌入基于当前误差趋势的超前预测项。

15、其中，所述博弈均衡计算采用双层博弈结构，上层目标函数以荷电状态估计精度最优为目标输出荷电状态估计更新权重，下层目标函数以谐波总畸变率最小为目标输出谐波补偿增益，两层交替迭代直至输出收敛。

16、其中，所述自适应充电参数联合调节模块执行的步骤，具体包括：

17、s01、电流电压采集单元以采集频率值采集充电电流与充电电压，将采集到的充电电流值与充电电压值实时送入控制芯片；

18、s02、内层无迹卡尔曼滤波器以sigma点采样方式对荷电状态与极化电压进行高频实时估计，将新息序列传递至外层粒子滤波器；

19、s03、外层粒子滤波器以粒子总数对等效内阻与容量衰退系数进行低频估计，将参数后验均值注入内层无迹卡尔曼滤波器的系统矩阵，完成双向耦合更新；

20、s04、计算有效粒子数，若有效粒子数低于粒子重采样触发阈值，则触发粒子重采样，否则跳过重采样，将当前荷电状态估计值送入分层充电决策模型；

21、s05、分层充电决策模型根据荷电状态与温度趋势序列输出充电阶段切换决策，并根据电流电压瞬态序列输出脉宽调制调节参数；

22、s06、计算充电电流给定值的变化速率，若变化速率超过电流斜率限制阈值，则对电流给定值施加一阶低通滤波处理，将滤波后的电流给定值发送至有源功率因数校正单元；

23、s07、二阶广义积分器对充电电流中的5次、7次、11次谐波分量进行单频提取，预测型重复控制器输出反相补偿量，谐波补偿注入单元将补偿量注入充电输出母线；

24、s08、根据博弈均衡计算结果，调整荷电状态估计的更新权重与谐波补偿增益，输出最终充电参数组合；

25、s09、将最终充电参数组合与当前荷电状态写入状态寄存器，等待下一采集周期触发，循环执行s01至s08。

26、本发明采用内层无迹卡尔曼滤波器与外层粒子滤波器构成双层滤波融合架构，内层针对荷电状态与极化电压的快变特性进行高频实时估计，外层针对等效内阻与容量衰退系数的慢变特性及非高斯多峰分布进行低频参数辨识，两层之间通过双向耦合机制实现参数估计结果对系统矩阵的实时修正，以及荷电状态估计精度对参数辨识似然评估的反馈增益。

27、传统单层滤波结构将快变状态与慢变参数耦合在同一递推框架内，无法分别匹配二者的动态特性与概率分布假设，本发明通过分层结构将两类变量的估计任务解耦，使内层滤波器始终在当前最优参数下运行，消除了参数漂移引起的模型失配误差积累路径。外层粒子滤波器以非高斯粒子群覆盖参数空间的多峰分布，捕捉单峰高斯假设无法描述的参数不确定性，使参数辨识在老化状态和温度变化条件下保持准确性，进而保障内层荷电状态估计的长期一致性。

28、综上所述，本发明解决了背景技术中提到的充电过程中荷电状态估计误差随模型参数漂移持续累积导致充电阶段切换时机偏差的技术问题。