一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策略制造技术

本发明专利技术涉及一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策略，所述管理策略主要包括：首先设计能量再分配式电池包储能管理系统，建立基于能量转化效率的电池能量

【技术实现步骤摘要】
一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策略


[0001]本专利技术涉及电动汽车电池管理
，特别是一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策 略。

技术介绍

[0002]电池管理策略是纯电动汽车的重要组成部分，用于监管电池包的运行状态。高效的管理策略可以延 长电池包的使用寿命并提高能量利用效率。相关研究主要采用均衡控制降低电池不一致的影响，避免电池 操作效能的过快降低。然而，由于传统电池包结构的限制，每一个电池的充放电电流相同。电池之间固有 的参数及状态差异导致电池充放电功率和剩余能量的变化率不同，进而降低了电池包的利用效率。因此， 传统电池包的操作效能理论上低于单体电池。再者，采用均衡控制的电池管理策略通常造成电池充放电操 作频繁，加速了电池老化。
[0003]研究人员发现能量再分配式电池包储能系统的能量效率优化与均衡操作并没有较强的相关关系。从 结构上分析可知，能量再分配式电池包的每个电池都可以被单独控制，并不会受到串联结构的限制。因此， 再分配电池包理论上可以发挥所有单体电池的最大操作效能，即再分配电池包的能量利用效率可以达到 100％。另外，工作温度是电池管理中不可忽视的控制因素，极大影响电池的退化速率。除电池热管理系统 对电池包的温度调控，还应考虑充放电过程中电池的产热速率及其热分布情况。而再分配电池包提供了单 体电池独立控制的自由度，为工作温度的优化控制提供了可能性。因此，为推进电池汽车的市场化，电池 包的操作效能优化问题有待进一步研究。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的是提出一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策略，通过耦合电 池能量
‑
核心温度动态特性预测电池包状态，并研究再分配电池包的充放电过程。采用模型预测控制算法 设计电池包充放电管理策略以进一步改善操作效能，最终达到提高电池包运行效率并延长循环寿命的目 的。
[0005]本专利技术采用以下方案实现：一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策略，具体包括以下步 骤：
[0006]步骤S1：设计能量再分配式电池包储能系统，具体包括电池状态检测模块，充放电预测管理策略模 块，底层追踪控制单元以及电池功率单元；
[0007]步骤S2：建立电池能量
‑
核心温度数学模型；
[0008]步骤S3：设计以操作效能最优为导向的预测控制管理策略，获取最优分配的电池充放电功率；
[0009]步骤S4：设计底层驱动控制器，追踪最佳分配的电池充放电功率。
[0010]进一步地，所述能量再分配式电池包储能系统包括多个电池功率单元，其中每个电池功率单元由单 体电池和双向直流变换器组成。单体电池的正负极与双向直流变换器
的一端并联，而所有双向直流变换器 的另一端串联相接至负载或者充电机。
[0011]本专利技术分别定义输入变量u
i
(t)＝[P
c,i
(t)P
d,i
(t)]T
，输出变量y
i
(t)＝[SOE
i
(t)T
C,i
(t)]T
，状态变量x
i
(t)＝[SOE
i
(t) T
C,i
(t)T
S,i
(t)]T
，可测量干扰变量d
i
(t)＝T
f,i
(t)。其中，P
c,i
和P
d,i
分别表示第i个电池功率单元的充电功率和 放电功率；SOE
i
是电池能量状态；T
f,i
是环境温度；T
C,i
、T
S,i
分别表示第i个电池的核心温度和表面温度。 因此，所建立的电池能量
‑
核心温度数学模型可以表示为：
[0012][0013]式中，
[0014][0015]其中，C
C,i
，C
S,i
，R
C,i
，和R
a,i
分别表示第i个电池的表面热容、核心热容、热传导热阻和空气对流热阻； E
N,i
表示电池额定能量；η
ce,i
，η
de,i
分别表示第i个电池功率单元的充电效率和放电效率。
[0016]进一步地，其电池离散数学模型如下：
[0017][0018]其中，
[0019]进一步地，步骤S3具体为：首先基于步骤S2中的电池状态预测方程根据电池包各单体电池电压、 电流以及温度预测电池电热状态，然后根据各个电池功率单元的运行状态重新分配负载或者充电功率，制 定操作效能最优的电池包充放电预测管理策略。
[0020]进一步地，所述充放电预测管理策略包括以下步骤：
[0021]步骤S31：考虑再分配电池包中所有电池功率单元的状态变化，得到系统的状态空间模型，如下：
[0022][0023]式中，
[0024][0025]步骤S32：假设控制时域外控制量保持不变，并且可观测干扰D(k)在预测时域内保持不变。因此，系 统的N
P
步长的预测输出如下所示：
[0026]Y
F
(k)＝F
Y
X(k)+G
Y
U
F
(k)+S
Y
D(k)
[0027]式中，
[0028][0029][0030]步骤S33：构造以操作效能最优为导向的目标函数，并结合实际应用给出了电池功率单元的工作限制 条件。本专利技术旨在优化电池包的整体工作效能，最大化电池能量利用率和能量效率，并降低电池老化。因 此，基于电池充放电过程中的电热动态行为，目标函数应考虑电池包能量消耗、电池工作温度以及功率波 动，具体如下所示：
[0031][0032]式中，λ1，λ2和λ3是权重系数；SOE(k)∈R
n
，T
C
(k)∈R
n
，P
c
(k)∈R
n
和P
d
(k)∈R
n
分别表示能 量状态，核心温度，充电功率以及放电功率的向量。T
ref
是给定的最优参考工作温度。上述公式的第一项 旨在最大化电池能量效率，进而提升能量利用率。第二项则是将电池核心温度尽可能工作在参考工作温度 附近。最后一项是尽可能避免电池功率单元工作时发生颤动现象。上述公式的三项通过权重系数λ1，λ2和 λ3对效率、健康退化和电池功率进行权衡，最终达到操作效能最优的目的。
[0033]此外，电池能量状态、核心温度和充放电功率应该被限制在一定范围。因此，考虑物理限制、电池健 康状态限制、温度约束以及充放电过程中的功率约束，存在以下约束：
[0034][0035]式中，P
char
被定义为充本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于操作效能最优的再分配电池包充放电管理策略，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：设计能量再分配式电池包储能系统，具体包括电池状态检测模块，充放电预测管理策略模块，底层追踪控制单元以及电池功率单元；步骤S2：建立电池能量
‑
核心温度数学模型；步骤S3：设计以操作效能最优为导向的预测控制管理策略，获取最优分配的电池充放电功率；步骤S4：设计底层驱动控制器，追踪最佳分配的电池充放电功率。其中，步骤S2具体为：分别定义输入变量u
i
(t)＝[P
c,i
(t) P
d,i
(t)]
T
，输出变量y
i
(t)＝[SOE
i
(t) T
C,i
(t)]
T
，状态变量x
i
(t)＝[SOE
i
(t) T
C,i
(t) T
S,i
(t)]
T
，可测量干扰变量d
i
(t)＝T
f,i
(t)。其中，P
c,i
和P
d,i
分别表示第i个电池功率单元的充电功率和放电功率；SOE
i
是电池能量状态；T
f,i
是环境温度；T
C,i
、T
S,i
分别表示第i个电池的核心温度和表面温度。因此，所建立的电池能量
‑
核心温度数学模型可以表示为：式中，其中，C
C,i
，C
S,i
，R
C,i
，和R
a,i
分别表示第i个电池的表面热容、核心热容、热传导热阻和空气对流热阻；E
N,i
表示电池额定能量；η
ce,i
，η
de,i
分别表示第i个电池功率单元的充电效率和放电效率。进一步地，电池离散数学模型如下：式中，进一步地，步骤S3具体为：首先基于步骤S2中的电池状态预测方程根据电池包各单体电池电压、电流以及温度预测电池电热状态，然后根据各个电池功率单元的运行状态重新分配负载或者充电机功率，制定以操作效能最优为导向的电池包充放电预测管理策略。进一步地，所述充放电预测管理策略包括以下步骤：步骤S31：考虑能量再分配式电池包中所有电池功率单元的状态变化，得到系统的状态空间模型，如下：
式中，步骤S32：假设控制时域外控制量保持不变，并且可观测干扰D(k)在预测时域内保持不变。因此，系统的N
P
步长的预测输出如下所示：Y
F
(k)＝F
Y
X(k)+G
Y
U
F
(k)+S
Y
D(k)式中，中，步骤S33：构造以操作效能最优为导向的目标函数，并结合实际应用给出了电池功率单元的工作限制条件。本发明旨在优化电池包的整体工作效能，最大化电池能量利用率和能量效率，并降低电池老化。因此，基于电池充放电过程中的电热动态行为，目标函数应考虑电池包能量消耗、工作温度以及功率波动因素，具体如下所示：式中，λ1，λ2和λ3是权重系数；SOE(k)∈R
n
，T
C
(k)∈R
n
，P
c
(k)∈R
n
和P
d
(k)∈R
n
分别表示能量状态，核心温度，充电功率以及放电功率的向量。T
ref
是给定的最优参考工作温度。上述公式的第一项旨在最大化电池能量效率，进而提升能量利用率。第二项则是将电池核心温度
尽可能工作在参考工作温度附近。最后...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟浩，雷飞，朱文豪，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：