一种可重构电池组控制方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种可重构电池组控制方法、系统及存储介质，其中方法包括：获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据；从获取的每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据中提取反应电池老化的特征参量，基于每个电池的反应电池老化的特征参量，分别利用预先训练好的电池健康状态估计模型进行预测，得到每个电池的健康状态分布；根据每个电池的健康状态分布，建立电池组优化模型并求解，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。通过对可重构电池组进行重构，可减少电池之间的不一致性，提高电池利用率，避免过充电和过放电，实现提高电池组的使用寿命，还能确保电池组的安全运行。

【技术实现步骤摘要】
一种可重构电池组控制方法、系统及存储介质
本专利技术涉及电池
，尤其涉及一种可重构电池组控制方法、系统及存储介质。
技术介绍
伴随着我国经济蓬勃发展，环境污染问题也日益严重。人们生活水平提高，城市的汽车数量持续上升，这与不可再生能源石油日益短缺产生矛盾，所以环境和能源问题已经成为全球关注的焦点。目前全球都在研究绿色交通工具，相继推出纯电动汽车、混合动力汽车以解决以上两个问题。例如雪佛兰和特斯拉电动汽车分别用了数百和数千个电池构成大型电池系统。专利技术人发现，传统电池组设计以固定的方式被封装在电池组中，存在几个主要缺陷。由于这些固定的电池拓扑无法适应电池单元的动态行为和制造差异，随着时间的流逝，在电池组反复充电和放电下，电池之间的不一致性的危害被放大，导致能量转换效率低。特别是一个或多个弱电池的充电或放电速度将比其他电池快，而较弱的电池将限制整个电池组的使用寿命，甚至会引起严重的安全问题，例如由于热失控和过热而引起的燃烧和爆炸。固定拓扑还对管理产生了限制：由于缺乏灵活性而无法执行主动管理，这会导致一系列问题，包括过充电和过放电。
技术实现思路
本专利技术提供了一种可重构电池组控制方法、系统及存储介质，以解决现有技术中固定式封装电池组使用寿命短且存在安全隐患的问题。第一方面，提供了一种可重构电池组控制方法，包括：获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据；从获取的每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据中提取反应电池老化的特征参量，基于每个电池的反应电池老化的特征参量，分别利用预先训练好的电池健康状态估计模型进行预测，得到每个电池的健康状态分布；根据每个电池的健康状态分布，建立电池组优化模型并求解，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。进一步地，所述反应电池老化的特征参量包括平均电压压降MVF、电压信号波动指数VFI、温度以及电流；其中，平均电压压降MVF通过如下公式计算得到：式中，Vr为额定电压，Vj为放电过程中第j个采样点的电压值，N为采样点总数；电压信号波动指数VFI通过如下公式计算得到：式中，yj为放电过程中第j个采样点的电压值，N为采样点总数，μ为所有采样点电压值的平均值，w为采样频率。进一步地，所述电池健康状态估计模型通过如下方法训练得到：根据电池的容量将电池的健康状态划分为K个健康状态阶段，其中K为预设值；获取若干个电池放电过程中的电压、电流及温度数据；从获取的若干个电池放电过程中的电压、电流及温度数据中提取出反应电池老化的特征参量，以每个电池的反应电池老化的特征参量及该电池所处健康状态阶段作为一个样本构建训练样本集；基于训练样本集，以反应电池老化的特征参量作为轻度梯度提升树的输入，电池所处健康状态阶段作为轻度梯度提升树的输出，训练得到基于轻度梯度提升树的电池健康状态估计模型；所述电池健康状态估计模型用于对电池所处健康状态进行预测，其预测结果为电池的健康状态处于各个健康状态阶段的概率，即健康状态分布。通过将平均电压压降MVF和电压信号波动指数VFI作为特征参量，避免了在离线的条件下获取电池的容量、内阻等特征，并能准确反映电池的健康状态，从而能搭建准确的电池健康状态估计模型并提供准确的健康状态预测结果。进一步地，所述建立电池组优化模型具体包括：确定总数为个不相交的串联电池组，其中，N为电池共个数，n为每个串联电池组包含的电池个数；将N个电池{b1,b2,…,bN}的健康状态分布表示为{h1(z),h2(z),…,hN(z)}，然后按电池的健康状态阶段级别从高到低的顺序排列，其中，第i个电池的健康状态分布hi(z)表示为：式中，K为健康状态阶段的总数，zk表示电池处于第k个健康状态阶段，zk的系数pk为电池处于第k健康状态阶段的概率；定义指标变量ai,j和两个串联电池组和si和sj之间的冲突关系为：则串联电池组sj的健康状态分布的计算公式为：最后建立基于健康状态的电池组优化模型为：其中，为通用生成函数对应的结构逻辑关系算子；对于给定函数f，计算公式为：针对于串联电池组sj的健康状态分布的计算公式，计算公式中jn表示第n个电池所处的健康状态阶段，表示第n个电池处于第jn个健康状态阶段的概率，表示第n个电池处于第jn个健康状态阶段；针对于基于健康状态的电池组优化模型H(z)的公式，计算公式中jn表示第n个串联电池组所处的健康状态阶段，表示第n个串联电池组处于第jn个健康状态阶段的概率，表示第n个串联电池组处于第jn个健康状态阶段；对基于健康状态的电池组优化模型进行求解得到电池组重构控制决策{s1,s2,…,sm}。其中，求解可采用图论方法求解：设可行电池串集合为P,对其中每一条可行路径pi(一个串联电池组的串联路径)，映射到图G中对应顶点vi,顶点的权重为串联电池组的健康状态当且仅当两条路径彼此冲突时(即，conflict(pi,pj)＝1)，才连接G中两个顶点vi和vj；最后贪婪地将具有最大值的顶点vi添加到解集中，同时删掉与其相连的顶点，直到不再包含任何顶点为止，解集即为m个串联电池组{s1,s2,…,sm}。在可重构电池组结构有限灵活性下基于电池组健康状态设计合理重构策略，减少电池之间的不一致性，提高电池组的使用寿命。第二方面，提供了一种可重构电池组控制系统，包括储能系统电路和电池管理子系统；所述储能系统电路包括若干个电池以及对应每个电池设置的可控开关组，每个所述可控开关组用于控制对应电池与其他电池并联或串联，以及控制对应电池是否接入电池组；所述电池管理子系统用于获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据，并从中提取反应电池老化的特征参量，然后基于每个电池的反应电池老化的特征参量，预测得到每个电池的健康状态分布，再根据每个电池的健康状态分布，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。进一步地，所述可控开关组包括串联开关、输入开关、输出开关及两个并联开关；所述两个并联开关分别串联在对应电池的两端，用于控制对应电池与其他电池是否并联；所述串联开关并联在对应电池的两端，用于控制对应电池与其他电池是否串联；所述输入开关和输出开关分别与对应电池的负极和正极串接，用于控制对应电池是否接入电池组。进一步地，所述电池管理子系统包括依次连接的传感信号采集模块、通信模块、状态决策模块及开关驱动模块；所述传感信号采集模块用于采集每个电池的电压、电流及温度数据；所述通信模块用于将传感信号采集模块采集的数据传输给所述状态决策模块；所述状态决策模块用于接收通信模块传输的数据并从中提取反应电池老化的特征参量，然后基于每个电池的反应电池老化的特征参量，预测得到每个电池的健康状态分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种可重构电池组控制方法，其特征在于，包括：/n获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据；/n从获取的每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据中提取反应电池老化的特征参量，基于每个电池的反应电池老化的特征参量，分别利用预先训练好的电池健康状态估计模型进行预测，得到每个电池的健康状态分布；/n根据每个电池的健康状态分布，建立电池组优化模型并求解，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。/n

【技术特征摘要】
1.一种可重构电池组控制方法，其特征在于，包括：
获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据；
从获取的每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据中提取反应电池老化的特征参量，基于每个电池的反应电池老化的特征参量，分别利用预先训练好的电池健康状态估计模型进行预测，得到每个电池的健康状态分布；
根据每个电池的健康状态分布，建立电池组优化模型并求解，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。


2.根据权利要求1所述的可重构电池组控制方法，其特征在于，所述反应电池老化的特征参量包括平均电压压降MVF、电压信号波动指数VFI、温度以及电流；
其中，平均电压压降MVF通过如下公式计算得到：



式中，Vr为额定电压，Vj为放电过程中第j个采样点的电压值，N为采样点总数；
电压信号波动指数VFI通过如下公式计算得到：



式中，yj为放电过程中第j个采样点的电压值，N为采样点总数，μ为所有采样点电压值的平均值，w为采样频率。


3.根据权利要求2所述的可重构电池组控制方法，其特征在于，所述电池健康状态估计模型通过如下方法训练得到：
根据电池的容量将电池的健康状态划分为K个健康状态阶段，其中K为预设值；
获取若干个电池放电过程中的电压、电流及温度数据；
从获取的若干个电池放电过程中的电压、电流及温度数据中提取出反应电池老化的特征参量，以每个电池的反应电池老化的特征参量及该电池所处健康状态阶段作为一个样本构建训练样本集；
基于训练样本集，以反应电池老化的特征参量作为轻度梯度提升树的输入，电池所处健康状态阶段作为轻度梯度提升树的输出，训练得到基于轻度梯度提升树的电池健康状态估计模型；
所述电池健康状态估计模型用于对电池所处健康状态进行预测，其预测结果为电池的健康状态处于各个健康状态阶段的概率，即健康状态分布。


4.根据权利要求1至3任一项所述的可重构电池组控制方法，其特征在于，所述建立电池组优化模型具体包括：
确定总数为个不相交的串联电池组，其中，N为电池共个数，n为每个串联电池组包含的电池个数；
将N个电池{b1,b2,…,bN}的健康状态分布表示为{h1(z),h2(z),…,hN(z)}，然后按电池的健康状态阶段级别从高到低的顺序排列，其中，第i个电池的健康状态分布hi(z)表示为：



式中，K为健康状态阶段的总数，zk表示电池处于第k个健康状态阶段，zk的系数pk为电池处于第k健康状态阶段的概率；
定义指标变量ai,j和两个串联电池组和si和sj之间的冲突关系为：






则串联电池组sj的健康状态分布的计算公式为：



最后建立基于健康状态的电池组优化模型为：






其中，为通用生成函数对应的结构逻辑关系算子；
对基于健康状态的电池组优化模型进行求解得到电池组重构控制决策{s1,s2,…,sm}。


5.一种可重构电池组控制系统，其特征在于，包括储能系统电路和电池管理子系统；
所述储能系统电路包括若干个电池以及对应每个电池设置的可控开关组，每个所述可控开关组用于控制对应电池与其他电池并联或串联，以及控制对应电池是否接入电池组；
所述电池管理子系统用于获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据，并从中提取反应电池老化的特征参量，然后基于每个电池的反应电池老化的特征参量，预测得到每个电池的健康状态分布，再根据每个电池的健康状态分布，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。


6.根据权利要求5所述的可重构电池组控制系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，张莉，刘伟荣，杨迎泽，彭军，黄志武，李恒，张晓勇，陈彬，张瑞，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43