基于组合赋权-模糊综合评价的电池组不一致性评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于组合赋权

【技术实现步骤摘要】
基于组合赋权
‑
模糊综合评价的电池组不一致性评估方法


[0001]本专利技术属于电池
，具体涉及一种电池组不一致性评估方法。

技术介绍

[0002]为满足新能源汽车行驶的能量和功率需求，需要将成百上千个单体电池经过串并联的方式组成动力电池组。一般来说，成组后的电池组的性能参数不是简单的电池单体参数的加和，其容量、安全性和耐久性等性能相对于单体电池也有一定程度的下降，其主要原因就是单体电池之间的不一致性。这种不一致性的产生原因主要来自两个方面：第一，制造过程中造成的不一致性；第二，电池组使用过程中造成的不一致性。在制造过程中，由于电池内部的活性材料、电池极板的厚度等不可避免的会出现不一致，因此导致了电池初始容量、内阻和自放电率等参数的不一致，成组后随着使用不一致性会持续扩大。在使用过程中，随着电流的持续加载和卸载、反复进行的充放电循环，电池组内的热分布不同等因素导致了每个电池的放电深度、终端电压、荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)等不一致，并持续恶化。电池组不一致性的恶化会导致电池组整体寿命退化、热失控等问题，甚至出现严重的安全事故。因此，锂离子电池组的不一致性评估，对于保证电池组的健康可靠运行，实现电池组SOC、SOH的准确估计具有重要意义。
[0003]许多研究人员也已经对于电池组不一致性程度评估问题做了很多工作，提出了基于信号处理、等效模型以及信息融合等方法进行不一致性特征的提取，选取了不同的电池参数作为不一致性评价指标等。但目前对于不一致性评价指标的权重确定方法，主要以单一的客观赋权法或单一的主观赋权法进行权重分配，具有很大的片面性，同时不一致性评价方法也有待进一步研究。因此，如何使评估内容更加全面，权重确定更加合理，指标量化更加科学，评估结果更符合实际仍然是不一致性评估问题面临的主要挑战。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于组合赋权
‑
模糊综合评价的电池组不一致性评估方法，首先确定评价指标集合，然后采用G1方法作为主观赋权法，采用熵权法和标准间相关性确定标准重要性法即CRITIC法作为客观赋权法，获得不一致性评价指标的主观权重和客观权重；再将使用熵权法和CRITIC法获得的两种客观权重相融合，所得结果再与G1法获得的主观权重融合，得到最终的组合权重；最终采用模糊综合评价对电池组不一致程度进行评估。本专利技术充分利用客观信息的同时，尽可能满足主观判断，克服了单一赋权法的片面性，权重分配更加合理，其次利用模糊综合评价方法实现了电池组不一致性程度的准确评价。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
[0006]步骤1：确定评价指标集合O＝{o1,o2,....,o
m
}；
[0007]根据电池组不一致性程度影响因素，选取m个指标作为电池组不一致性程度地评价指标；
[0008]步骤2：采用G1方法作为主观赋权法，采用熵权法和标准间相关性确定标准重要性法即CRITIC法作为客观赋权法，获得不一致性评价指标的主观权重和客观权重；
[0009]步骤2
‑
1：根据评价对象和评价指标，建立评价系统原始矩阵X；
[0010][0011]式中，x
ij
表示第i个电池的第j个评价指标，n为电池组中的电池数量，m为评价指标个数；
[0012]步骤2
‑
2：对原始矩阵进行归一化处理，得到所有评价指标的归一化矩阵；
[0013]对于正向指标采用如下的归一化：
[0014][0015]对于负向指标采用如下的归一化：
[0016][0017]得到归一化矩阵如下所示：
[0018][0019]步骤2
‑
3：利用熵权法计算客观权重；
[0020]步骤2
‑3‑
1：计算每个评价指标的熵值；
[0021][0022]S表示信息熵，S的值越大，表示数据中包含的信息量越大；
[0023]步骤2
‑3‑
2：计算每个评价指标的熵权法客观权重；
[0024][0025]步骤2
‑
4：利用CRITIC法计算客观权重；
[0026]步骤2
‑4‑
1：确定指标差异性；
[0027]通过计算标准差表示各个指标内部取值的差异波动情况，计算公式如下：
[0028][0029]其中，
[0030]步骤2
‑4‑
2：确定指标冲突性；
[0031]通过相关系数表示指标间的冲突性，冲突性计算公式如下：
[0032][0033]其中，r
jk
表示评价指标j和评价指标k之间的相关系数；相关系数计算公式如下：
[0034][0035]步骤2
‑4‑
3：计算信息量；
[0036]C
j
＝D
j
×
R
j
[0037]将指标差异性和指标冲突性相乘，得到第j个指标在整个评价体系中的作用，作为分配权重的依据；
[0038]步骤2
‑4‑
4：计算CRITIC法客观权重；
[0039][0040]步骤2
‑
5：利用G1法计算主观权重；
[0041]步骤2
‑5‑
1：确定指标的顺序关系；
[0042]对于给定的评价指标集合O＝{o1,o2,....,o
m
}，使用如下的方式来确定评价指标间的顺序关系：首先，根据G1法选择最重要的因素，记为为重新排序后的第一个评价指标；然后，选择剩余指标中最重要的一个，记为专家依次从剩余的m
‑
(k
‑
1)个评价指标中选择最重要的一个指标，记为依次类推，最后一个评价指标记为
[0043]步骤2
‑5‑
2：确定指标间的相对重要性；
[0044]在得到重要性从高到低排序的评价指标集合后，确定指标和指标之间的相对重要性；根据专家判定，将指标和指标之间的相对重要性记为r
k
，k＝m,m
‑
1,...,3,2； r
k
的值表示指标和指标之间的相对重要性程度，取值有：r
k
＝1.0表示相对重要性程度相等，r
k
＝1.2表示相对重要性程度略高，r
k
＝1.4表示相对重要性程度高，r
k
＝1.6表示相对重要性程度很高，r
k
＝1.8表示相对重要性程度非常高；
[0045]步骤2
‑5‑
3：计算主观权重；
[0046]基于上述得到的r
k
，根据如下公式计算第m个评价指标的权重：
[0047][0048]其中，w
g,k
是评价指标的权重；
[0049]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于组合赋权
‑
模糊综合评价的电池组不一致性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：确定评价指标集合O＝{o1,o2,....,o
m
}；根据电池组不一致性程度影响因素，选取m个指标作为电池组不一致性程度地评价指标；步骤2：采用G1方法作为主观赋权法，采用熵权法和标准间相关性确定标准重要性法即CRITIC法作为客观赋权法，获得不一致性评价指标的主观权重和客观权重；步骤2
‑
1：根据评价对象和评价指标，建立评价系统原始矩阵X；式中，x
ij
表示第i个电池的第j个评价指标，n为电池组中的电池数量，m为评价指标个数；步骤2
‑
2：对原始矩阵进行归一化处理，得到所有评价指标的归一化矩阵；对于正向指标采用如下的归一化：对于负向指标采用如下的归一化：得到归一化矩阵如下所示：步骤2
‑
3：利用熵权法计算客观权重；步骤2
‑3‑
1：计算每个评价指标的熵值；S表示信息熵，S的值越大，表示数据中包含的信息量越大；步骤2
‑3‑
2：计算每个评价指标的熵权法客观权重；步骤2
‑
4：利用CRITIC法计算客观权重；步骤2
‑4‑
1：确定指标差异性；
通过计算标准差表示各个指标内部取值的差异波动情况，计算公式如下：其中，步骤2
‑4‑
2：确定指标冲突性；通过相关系数表示指标间的冲突性，冲突性计算公式如下：其中，r
jk
表示评价指标j和评价指标k之间的相关系数；相关系数计算公式如下：步骤2
‑4‑
3：计算信息量；C
j
＝D
j
×
R
j
将指标差异性和指标冲突性相乘，得到第j个指标在整个评价体系中的作用，作为分配权重的依据；步骤2
‑4‑
4：计算CRITIC法客观权重；步骤2
‑
5：利用G1法计算主观权重；步骤2
‑5‑
1：确定指标的顺序关系；对于给定的评价指标集合O＝{o1,o2,....,o
m
}，使用如下的方式来确定评价指标间的顺序关系：首先，根据G1法选择最重要的因素，记为为重新排序后的第一个评价指标；然后，选择剩余指标中最重要的一个，记为专家依次从剩余的m
‑
(k
‑
1)个评价指标中选择最重要的一个指标，记为依次类推，最后一个评价指标记为步骤2
‑5‑
2：确定指标间的相对重要性；在得到重要性从高到低排序的评价指标集合后，确定指标和指标之间的相对重要性；根据专家判定，将指标和指标之间的相对重要性记为r
k
，k＝m,m
‑
1,...,3,2；r
k
的值表示指标和指标之间的相对重要性程度，取值有：r
k
＝1.0表示相对...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯静，王鑫，羊彦，高田，薛威，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：