基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法,包括以下步骤：(1)建立n模块串连电池组模型；(2)确定串联电池组充电过程中的硬约束条件；(3)在充电协议设计中加入用户需求；(4)确认电池组能量损失；(5)在步骤(1)‑(4)的基础上，生成最优平均SOC轨迹；(6)利用分布式充电方法，使每个电池的SOC跟踪预定的最优平均SOC轨迹；本发明专利技术中没有使用精确而复杂的电池模型，只使用了简化形式的标称模型，由于在线偏置补偿，可以有效抑制违反电池充电约束的行为，且具有更强的鲁棒性和实际应用的可行性。

Charging control method of series Li-ion batteries based on multi module charger

【技术实现步骤摘要】
基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法
本专利技术属于能源系统
，具体涉及一种基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法。
技术介绍
锂离子电池以其高能量密度、低自放电等优点，在电动汽车等众多应用领域占有一定的市场份额。然而，提高锂离子电池的性能还需要进一步解决一些问题，如安全保障、电池均衡、提高电池的能效等。在这些问题中，如何实现对电池的可靠充电管理仍然是一个关键而又具有挑战性的问题。在实际应用中，精心设计的充电方法不仅可以防止电池过度充电或过热，从而保证电池的安全，而且还可以提高电池性能和降低能量损耗。因此，研究合适的充电方法对锂离子电池的可靠管理至关重要。近年来，为了实现对锂离子电池的合理充电管理，人们提出了许多基于模型的方法。根据所采用的充电模型的类型，可将充电方法分为基于电化学模型(EMs)和基于等效电路模型(ECMs)两大类。但大多数充电方法只是考虑设计单个电池的充电方法，并没有同时考虑到不同电池在一个组中的不一致性。值得注意的是，在真正的汽车应用程序中，为了提供足够的电力和能源给电动汽车，成百上千的锂离子电池串联或并联连接，这样就需要一个合适的充电方法来确保所有的电池都在可靠的条件下充电。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种兼顾用户需求和能量损失的基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法。技术方案：本专利技术所述的基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，包括以下步骤：(1)建立n模块串连电池组模型，确认其状态空间表达式；(2)确定串联电池组充电过程中的硬约束条件，所述硬约束条件包括电池组内每个电池的充电电流、SOC(指电池荷电状态)和终端电压；(3)在充电协议设计中加入用户需求，在充电控制方法中设置用户的目标SOC和电池充电时长，根据用户选择自调整充电电流大小；(4)确认电池组能量损失，建立充电过程中能量损失的成本函数；(5)在步骤(1)-(4)的基础上，生成最优平均SOC轨迹；(6)利用分布式充电方法，使每个电池的SOC跟踪预定的最优平均SOC轨迹。进一步的，所述步骤(1)建立的电池组模型具体为：用于n模块串联锂离子电池组，如图1所示，每个电池都是由一个小的充电模块独立充电的，这就使得电池组可以在没有电池过度充电风险的情况下充满电；对于n模块串连的电池组，每个电池的动态特性可以用一个内阻等效电路模型(ECM)来表征，这在计算复杂度和模型精度之间取得了平衡，值得注意的是，充电控制方法可推广到锂离子电池的任何ECMs，如图1所示，这种ECM由模拟储能的电压源和表征充放电能量损失的串联内部电阻组成，第i个(1≤i≤n)电池的模型可表示为：其中SOCi(k)，分别指的是第i个电池的SOC、充电电流和终端电压；Qi表示第i个电池的容量，单位为A·h；η0表示库伦效率；T表示采样周期；表示第i个电池的开路电压和内阻，它们是关于SOC的非线性函数，可以表示为：那么，n模块电池组的模型可以用下面的状态空间表达式表示：对于串联式电池组，电池间通常存在能量不平衡，导致SOC最低的电池限制了电池组的可用容量，它具有桶效应，电池组的SOC可以通过最低SOC来反映，即：xp(k)＝min{xi(k),i＝1,2,…n}(4)其中，xp(k)∈R表示整个电池组的SOC，由于每个电池都是由现有的多模块充电器独立充电，最高SOC不会限制电池组的性能。电池的SOC差异xd(k)∈R可以由下式计算得：其中||·||表示范数，表示电池SOC的平均向量，1n表示n维列向量；进一步的，步骤(2)中所述充电硬约束包括电池组内每个电池的充电电流、SOC和终端电压，充电电流限制：充电电流的阈值对电池的安全起着重要的作用，因为过高的电流会影响电池的性能，甚至在充电过程中引起火灾。因此，电池充电电流应保持在以下的范围内：0n≤u(k)≤uM1n(6)其中是uM∈R电池的最大允许充电电流，可以由电池制造商推荐得到；0n是n维零列向量。SOC限制：电池的SOC不允许超过其上限，以避免充电过量，范围是x(k+1)≤xM1n(7)其中xM表示是电池SOC的上限值；终端电压限制：在每个采样间隔结束时，电池端电压与设计的充电电流应防止超过允许的电压限制，以避免损坏，它应该满足：f(x(k+1))+h(x(k+1))u(k)≤yM1n(8)其中yM∈R表示电池最大允许终端电压；进一步的，步骤(3)中所述用户需求是指:在实际应用中，现有的充电方法大多侧重于用1C电流快速充电，使电池在短时间内充满电，然而，没有预先设定充电周期的大电流充电对电池的安全是有害的，尤其是在大功率应用中，在充电协议设计中考虑用户需求，可根据用户选择自调整充电电流大小，使充电过程更加智能化，并保证电池组在充电过程中的安全，因此，用户可以根据需求，在充电控制方法中设置自己的目标SOC和电池充电时长，表示为x(N)＝xs1n,Ts＝NT(9)其中xs和Ts分别表示目标SOC和充电时间；N是周期个数，由于在整个充电过程中需要满足硬约束(6)-(8)，用户的需求可能并不总是可行的，例如，即便是持续最大允许充电电流进行充电，电池组也不能在充电时间要求非常紧密的情况下从空充电至满，因此，我们在充电控制设计中没有使用(9)，而是在满足所有充电约束的情况下，尽量将x(N)驱动到所需的xs1n，因此，相对于用户需求的成本函数Ju可以表示为：Ju＝(x(N)-xs1n)T(x(N)-xs1n)(10)进一步的，步骤(4)中为另一个关键的充电目标是通过降低充电过程中的能量损耗来提高充电效率，在式(3)的基础上，建立了充电过程中能量损失的新的成本函数，公式如下：因此，根据式(3)、(6)-(11)，同时考虑用户需求和能量损失，可以将用户参与的总充电任务表示为多目标约束优化问题：其中x(0)表示电池的初始SOC向量，γ1＞0,γ2＞0是权重系数；为了给每个电池获得最优控制电流以便完成相应电池组的用户参与任务，式(12)需要直接解出来，但也面临着下面的难题：(a)式(12)中优化变量个数为n×N，从而导致控制器计算量大，也就是说，对于大规模电池组而言，很难直接获得充电方法；(b)非线性模型(3)中的模型参数通常难以精确提取，在实际应用中通常只能得到近似的标称模型，在一定程度上，直接获得的充电方法是一种开环方法，不能补偿电池模型的偏差；为了克服这些不足，同时实现用户参与的充电任务，本专利提出了一种创新的双层最优充电控制方法，如图2所示，它具有一个leader-followers框架；进一步的，步骤(5)中的所述最优平均SOC轨迹具体为:在多主体系统的leader-followers概念的驱动下，开发了一个分布式平均跟踪框架来给电池组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)建立n模块串连电池组模型；/n(2)确定串联电池组充电过程中的硬约束条件，所述硬约束条件包括电池组模型内每个电池的充电电流、SOC和终端电压；/n(3)在充电协议设计中加入用户需求，在充电控制方法中设置用户的目标SOC和电池充电时长，根据用户选择自调整充电电流大小；/n(4)确认电池组能量损失，建立充电过程中能量损失的成本函数；/n(5)在步骤(1)-(4)的基础上，生成最优平均SOC轨迹；/n(6)利用分布式充电方法，使每个电池的SOC跟踪预定的最优平均SOC轨迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立n模块串连电池组模型；
(2)确定串联电池组充电过程中的硬约束条件，所述硬约束条件包括电池组模型内每个电池的充电电流、SOC和终端电压；
(3)在充电协议设计中加入用户需求，在充电控制方法中设置用户的目标SOC和电池充电时长，根据用户选择自调整充电电流大小；
(4)确认电池组能量损失，建立充电过程中能量损失的成本函数；
(5)在步骤(1)-(4)的基础上，生成最优平均SOC轨迹；
(6)利用分布式充电方法，使每个电池的SOC跟踪预定的最优平均SOC轨迹。


2.根据权利要求1所述的基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，其特征在于，
步骤(1)中所述电池组模型具体为：n模块串连的电池组，第i个(1≤i≤n)电池的模型可表示为：



其中k表示第k个时刻，SOCi(k),分别指的是第i个电池的SOC、充电电流和终端电压；Qi表示第i个电池的容量，单位为A·h，η0表示库伦效率，T表示采样周期，表示第i个电池的开路电压和内阻，它们是关于SOC的非线性函数，可以表示为：



那么，n模块电池组的模型可以用下面的状态空间表达式表示：



对于串联式电池组，电池组的SOC可以通过最低SOC来反映，即：
xp(k)＝min{xi(k),i＝1,2,…n}(4)
其中，xp(k)∈R表示整个电池组的SOC；由于每个电池都是由现有的多模块充电器独立充电，电池的SOC差异xd(k)∈R可以由下式计算得：



其中||·||表示范数，表示电池SOC的平均向量，1n表示n维列向量。


3.根据权利要求1所述的基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，其特征在于，步骤(2)中所述充电电流应保持在以下的范围内：
0n≤u(k)≤uM1n(6)
其中是uM∈R电池的最大允许充电电流，0n是n维零列向量；
所述SOC范围是
x(k+1)≤xM1n(7)
其中xM表示是电池SOC的上限值；
所述终端电压应该满足：
f(x(k+1))+h(x(k+1))u(k)≤yM1n(8)
其中yM∈R表示电池最大允许终端电压。


4.根据权利要求1所述的基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，其特征在于，步骤(3)中所述目标SOC和电池充电时长，表示为
x(N)＝xs1n,Ts＝NT(9)
其中xs和Ts分别表示目标SOC和充电时间，N是周期个数；
在满足所有充电约束的情况下，尽量将x(N)驱动到所需的xs1n；因此，相对于用户需求的成本函数Ju可以表示为：
Ju＝(x(N)-xs1n)T(x(N)-xs1n)(10)
步骤(4)中所述电池组能量损失是指在式(3)的基础上，建立了充电过程中能量损失的新的成本函数，公式如下：



因此，根据式(3)、(6)-(11)，将用户参与的总充电任务表示为多目标约束优化问题：



其中x(0)表示电池的初始SOC向量，γ1＞0,γ2＞0是权重系数。


5.根据权利要求1所述的基于多模块充电器的串联锂离子电池组充电控制方法，其特征在于，步骤(5)中的所述最优平均SOC轨迹具体为：
构建一个leader-followers框架，首先确定了一个平均充电轨迹leader，然后所有的电池followers将同时跟踪这条轨迹，利用电池标称模型生成最优平均充电轨迹，其表达式为：



subjecttoC(U)≤0(15)
其中：






其中向量U是优化变量；G(U)∈R...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳权，吴兆香，王志胜，马瑞，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32