CN103269096B - 一种基于聚类分析的电池组均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于聚类分析的电池组均衡方法，利用聚类分析的方法对电池组各电池单元一个时间段内的电压、内阻等数据进行聚类分析，对各电池组进行分类，同时结合进行均衡策略判断时刻的各电池的电压，充放电电流等当前信息对前面得到的各分类进行进一步选择，最终得到电池组中需要进行均衡充电及均衡放电的电池单元，并通过均衡模块控制充放电回路进行均衡维护。本发明通过历史电池电压数据的引入可以有效地避免电压异常电池及电压采集精度的影响，同时结合SOC、SOH等剩余容量相关因素有效地避免了电压与容量不符的情况，有效的保证电池组的一致性，进一步延长电池组的使用寿命。

Description

一种基于聚类分析的电池组均衡方法

技术领域

本发明涉及一种电池组均衡方法，尤其涉及一种基于聚类分析的电池组均衡方法。

背景技术

电池组中由于生产工艺与电池使用等不同原因导致各电池容量与性能的差异，在对电池组进行充放电的过程中，必然会扩大这种差异；电池组容量利用率会越来越低，长此以往，这种恶性循环过程将加速电池组的损坏，缩短电池组的使用寿命。因此，动力电池组需要采用均衡电路以延长电池组寿命是国内外学者和业界的共识。

现在的均衡电路及方法一般可以分为有损均衡和无损均衡；一般也可以分为如下几种均衡方式：1、并联分流电阻均衡法。2、电容穿梭充电均衡法：电容穿梭充电均衡法采用两种实现电路：级联电容穿梭均衡法和快速电容穿梭均衡法。3、能量转换充电均衡法。现有的各种均衡技术都存在各自的不足，均衡效果较差，很难在较短的时间内改善电池组的一致性，因而不适用于对均衡效果要求较高的储能电站等大型应用领域。为了更好的改善均衡效果，除了改进完善均衡方式外，同时需要一种高效准确的均衡方法，利用该均衡方法快速有效地挑选出电池组中需要进行均衡的电池单元。

传统的均衡方法制定的方法一般都是采取平均电压法，也就是说实时检测电池组的平均电压，判断平均电压与各单体电压的差值，并与设定的阈值比较，当平均电压与单体电压的差值大于阈值时说明该电池单元需要进行均衡充电，当单体电压与平均电压的差值大于阈值时说明该电池单元需要均衡放电。该方法存在的缺陷在于以下几点：1、采集设备的采集精度不同会影响电压差的判断；2、电池本身工艺等特性的不同决定，电压与容量没有决定的正比关系，即电压高电池可能存在容量低的现象；3、均衡方法的配组是维护电池容量的一致，而平均电压法很难考虑电池容量衰减的影响，严重影响均衡方法的效率。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于聚类分析的电池组均衡方法，能够在电池组运行过程中，可以实时的对电池各种特征数据进行分析，挑选出电池组中需要进行均衡充电及均衡放电的电池单元，通过融合均衡方法的均衡模块对需要进行均衡的电池单元进行均衡，有效的保证电池组的一致性，进一步延长电池组的使用寿命。

为实现上述发明目的，本发明的技术方案是：

一种基于聚类分析的电池组均衡方法，所述电池组由若干电池单元串联组成，包括下述步骤：

(1)对电池组Bat＝{Bat₁,Bat₂...Bat_n}进行分析，n为电池组中电池单元个数，n≥1且n为整数,每个电池单元由一个以上单体电池并联或串联而成；

(2)分析数据；测量并选取m个历史时刻的电压vol，m为大于等于1的整数，并计算得到该时刻的剩余容量SOC和健康状态SOH，再结合各电池单元对应的额定容量cap而得到原始数据矩阵如下：

$Z=\left[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{vol}}_{11}& ...& {\mathrm{vol}}_{1m}& {\mathrm{soc}}_1\×{\mathrm{soh}}_1& {\mathrm{cap}}_1\\ {\mathrm{vol}}_{21}& ...& {\mathrm{vol}}_{2m}& {\mathrm{soc}}_2\×{\mathrm{soh}}_2& {\mathrm{cap}}_2\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{vol}}_{(n-1)1}& ...& {\mathrm{vol}}_{(n-1)m}& {\mathrm{soc}}_{n-1}\×{\mathrm{soh}}_{n-1}& {\mathrm{cap}}_{n-1}\\ {\mathrm{vol}}_{n1}& ...& {\mathrm{vol}}_{\mathrm{nm}}& {\mathrm{soc}}_n\×{\mathrm{soh}}_n& {\mathrm{cap}}_n\end{array}\right]$

(3)对原始数据矩阵Z进行各电池单元间各类数据归一化处理，即针对矩阵中每一列独立进行归一化处理，得到数据矩阵Z'，如下：

$Z^{\′}=\left[\begin{array}{ccccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1(m+1)}& x_{1(m+2)}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2(m+1)}& x_{2(m+2)}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ x_{(n-1)1}& x_{(n-1)1}& ...& x_{(n-1)(m+1)}& x_{(n-1)(m+2)}\\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{n(m+1)}& x_{n(m+2)}\end{array}\right]$

x_ij为第i个电池单元第j个信息量归一化后对应的数值，1≤i≤n，1≤j≤(2m+2)，i、j为整数；

(4)计算电池单元类的距离并归类：

4.1初始设定每一个电池单元为一类，即C_i＝{Bat_i}，i＝1...n；C_i为第i个电池单元类，类的个数cnum＝n；

4.2设C_h＝{Bat_i}，C_k＝{Bat_j}，C_h,C_k的距离d_kh的计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{m+2}{(x_{i(m+2)}-x_{j(m+2)})}^2}$

d_kh为类C_h,C_k的距离，1≤k≤cnum，1≤h≤cnum，w₁,w₂...w_m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_m+2＝1；

4.3计算任意两类间的距离得到对应的距离矩阵D如下：

$D=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1(\mathrm{cnum}-1)}& d_{1\mathrm{cnum}}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2(\mathrm{cnum}-1)}& d_{2\mathrm{cnum}}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& ...& d_{(\mathrm{cnum}-1)(\mathrm{cnum}-1)}& d_{(\mathrm{cnum}-1)\mathrm{cnum}}\\ d_{\mathrm{cnum}1}& d_{\mathrm{cnum}2}& ...& d_{\mathrm{cnum}(\mathrm{cnum}-1)}& d_{\mathrm{cnumcnum}}\end{array}\right]$

根据设定的距离阈值d₁，0<d₁<1，遍历矩阵D的上三角形部分或下三角形部分，从左向右，从上向下查找第一次出现的最小距离当d_min大于等于设定阈值d₁时，进入下一步骤(5)；当d_min小于设定阈值d₁时，将第i个类和第j个类归为一类，即C_ij＝{Bat_i,Bat_j}，类的个数cnum＝cnum-1；

4.4继续进行电池单元类的距离计算，得到新的距离矩阵D'：当类C_h中的电池单元个数大于1或C_k中电池单元个数大于1时，则类C_h，C_k间的距离计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\underset{{\mathrm{Bat}}_i\&Element;C_k,{\mathrm{Bat}}_j\&Element;C_h}{\min }\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{m+2}{(x_{i(m+2)}-x_{j(m+2)})}^2}$

d_kh为类C_h,C_k的距离，1≤k≤cnum，1≤h≤cnum，为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_m+2＝1；w₁,w₂...w_m+2

$D^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1(\mathrm{cnum}-1)}& d_{1\mathrm{cnum}}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2(\mathrm{cnum}-1)}& d_{2\mathrm{cnum}}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& ...& d_{(\mathrm{cnum}-1)(\mathrm{cnum}-1)}& d_{(\mathrm{cnum}-1)\mathrm{cnum}}\\ d_{\mathrm{cnum}1}& d_{\mathrm{cnum}2}& ...& d_{\mathrm{cnum}(\mathrm{cnum}-1)}& d_{\mathrm{cnumcnum}}\end{array}\right]$

4.5根据设定的距离阈值d₁，0<d₁<1，遍历矩阵D'的上三角形部分或下三角形部分，从左向右，从上向下查找第一次出现的最小距离当d_min大于等于设定阈值d₁时，进入下一步骤(5)；当d_min小于设定阈值d₁时，假设第i个类C_i＝{Bat₁,Bat₂}，第j个类C_j＝{Bat₃,Bat₄}，将第i个类和第j个类归为一类，即C_ij＝{Bat₁,Bat₂,Bat₃,Bat₄}，类的个数cnum＝cnum-1，再重复步骤4.4；

(5)根据步骤(4)得到电池单元分类为C'＝{C′₁,C′₂...C′_cnum}，即对任意一个电池单元Bat_i，1≤i≤n有且仅有一个C′_j，1≤j≤cnum，使得Bat_i∈C_j；同时根据设定的阈值d₂，1≤d₂≤n/3(n≥3)，d₂＝1(n<3)，且d₂为整数，遍历电池单元分类C'_j(j＝1...cnum)，当C'_j的电池单元个数小于d₂时，则C'_j中所有的电池单元都进入下一步骤(6)进一步判断，反之，不需要进行均衡；

(6)根据步骤(5)得到集合{C″₁...C″_q}，1≤q≤cnum，合并上述集合，得到电池单元集合Bat'＝{Bat′₁,Bat'₂...Bat'_n1}，1≤n1≤n；结合实时采集的电池单元电压vol_i(i＝1...n)得到该时刻的平均电压为v_avg；设定阈值d₃，0≤d₃≤0.03，遍历Bat'＝{Bat′₁,Bat'₂...Bat'_n1}对应的实时采集单体电压为vol′_i(i＝1...n1)，当v_avg-vol′_i≥d₃时，则认为Bat′_i需要进行均衡充电，当vol′_i-v_avg≥d₃时，则认为Bat′_i需要进行均衡放电，此外Bat′_i不需要均衡；最后得到需要均衡充电的电池单元集合Bat1'＝{Bat1'₁,Bat1'₂...Bat1'_n2}，需要均衡放电的电池单元集合Bat2'＝{Bat2'₁,Bat2'₂...Bat2'_n3}，1≤n2≤n1，1≤n3≤n1；

(7)采用电池均衡模块对上述电池单元集合Bat1'进行均衡充电，对上述电池单元集合Bat2'进行均衡放电，维护电池组。

荷电状态SOC(state of charge)是指蓄电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示。其取值范围为0～1，当SOC＝0时表示电池放电完全，当SOC＝1时表示电池完全充满。

电池的健康状态SOH(State of Health)用来描述动力电池的健康状态，特别用于电动汽车领域各种动力电池，比如铅酸电池、镍氢电池、锂电池等的健康状况，剩余寿命等。SOH的计算或估算可参照现有技术中公开的方法，如中国专利102508164A、101208847、102866361A、102520361A等公开的方法。

作为优选，步骤(2)中每个电池单元在m个时刻的电压取值均不相同。

作为优选，步骤(6)中阈值d₃的取值范围:0.001<d₃<0.02。

作为优选，步骤(2)中还测量并选取m个历史时刻的内阻数据r，从而得到原始数据矩阵如下：

$Z=\left[\begin{array}{ccccccc}{\mathrm{vol}}_{11}& r_{11}& ...& {\mathrm{vol}}_{1m}& r_{1m}& {\mathrm{soc}}_1\&times;{\mathrm{soh}}_1& {\mathrm{cap}}_1\\ {\mathrm{vol}}_{21}& r_{21}& ...& {\mathrm{vol}}_{2m}& r_{2m}& {\mathrm{soc}}_2\&times;{\mathrm{soh}}_2& {\mathrm{cap}}_2\\ ...& ...& ...& ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{vol}}_{(n-1)1}& r_{(n-1)1}& ...& {\mathrm{vol}}_{(n-1)m}& r_{(n-1)m}& {\mathrm{soc}}_{n-1}\&times;{\mathrm{soh}}_{n-1}& {\mathrm{cap}}_{n-1}\\ {\mathrm{vol}}_{n1}& r_{n1}& ...& {\mathrm{vol}}_{\mathrm{nm}}& r_{\mathrm{nm}}& {\mathrm{soc}}_n\&times;{\mathrm{soh}}_n& {\mathrm{cap}}_n\end{array}\right]$

步骤(3)的数据矩阵Z'如下：

$Z^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1(2m+1)}& x_{1(2m+2)}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2(2m+1)}& x_{2(2m+2)}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ x_{(n-1)1}& x_{(n-1)1}& ...& x_{(n-1)(2m+1)}& x_{(n-1)(2m+2)}\\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{n(2m+1)}& x_{n(2m+2)}\end{array}\right]$

x_ij为第i个电池单元第j个信息量归一化后对应的数值，1≤i≤n，1≤j≤(2m+2)，i、j为整数；

步骤(4)4.2中C_h,C_k的距离d_kh的计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{2m+2}{(x_{i(2m+2)}-x_{j(2m+2)})}^2}$

w₁,w₂...w_2m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_2m+2＝1；

4.4中C_h，C_k间的距离计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\underset{{\mathrm{Bat}}_i\&Element;C_k,{\mathrm{Bat}}_j\&Element;C_h}{\min }\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{2m+2}{(x_{i(2m+2)}-x_{j(2m+2)})}^2}$

w₁,w₂...w_2m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_2m+2＝1。

本发明利用聚类分析的方法对电池组各电池单元一个时间段内的电压、内阻等数据进行聚类分析，对各电池组进行分类，同时结合进行均衡方法判断时刻的各电池的电压，充放电电流等当前信息对前面得到的各分类进行进一步选择，最终得到电池组中需要进行均衡充电及均衡放电的电池单元，并通过均衡模块控制充放电回路进行均衡维护。本发明能够在电池组运行过程中，可以实时的对各种特征数据进行分析，挑选出电池组中需要进行均衡充电及均衡放电的电池单元，通过融合均衡方法的均衡模块对需要进行均衡的电池单元进行均衡,通过历史电池电压数据的引入可以有效地避免电压异常电池及电压采集精度的影响，同时结合SOC、SOH等剩余容量相关因素有效地避免了电压与容量不符的情况，有效的保证电池组的一致性，进一步延长电池组的使用寿命。

具体实施方式

本发明的特征及优点将通过实施例进行详细说明，但本发明的保护范围并不限于此。

一种基于聚类分析的电池组均衡方法，所述电池组由若干电池单元串联组成，包括下述步骤：

(1)对电池组Bat＝{Bat₁,Bat₂...Bat_n}进行分析，n为电池组中电池单元个数，n≥1且n为整数,每个电池单元由一个以上单体电池并联或串联而成；

(2)分析数据；测量并选取m个历史时刻的电压vol，m为大于等于1的整数，并计算得到该时刻的剩余容量SOC和健康状态SOH，再结合各电池单元对应的额定容量cap而得到原始数据矩阵如下：

$Z=\left[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{vol}}_{11}& ...& {\mathrm{vol}}_{1m}& {\mathrm{soc}}_1\&times;{\mathrm{soh}}_1& {\mathrm{cap}}_1\\ {\mathrm{vol}}_{21}& ...& {\mathrm{vol}}_{2m}& {\mathrm{soc}}_2\&times;{\mathrm{soh}}_2& {\mathrm{cap}}_2\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{vol}}_{(n-1)1}& ...& {\mathrm{vol}}_{(n-1)m}& {\mathrm{soc}}_{n-1}\&times;{\mathrm{soh}}_{n-1}& {\mathrm{cap}}_{n-1}\\ {\mathrm{vol}}_{n1}& ...& {\mathrm{vol}}_{\mathrm{nm}}& {\mathrm{soc}}_n\&times;{\mathrm{soh}}_n& {\mathrm{cap}}_n\end{array}\right]$

(3)对原始数据矩阵Z进行各电池单元间各类数据归一化处理，即针对矩阵中每一列独立进行归一化处理，得到数据矩阵Z'，如下：

$Z^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1(m+1)}& x_{1(m+2)}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2(m+1)}& x_{2(m+2)}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ x_{(n-1)1}& x_{(n-1)1}& ...& x_{(n-1)(m+1)}& x_{(n-1)(m+2)}\\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{n(m+1)}& x_{n(m+2)}\end{array}\right]$

x_ij为第i个电池单元第j个信息量归一化后对应的数值，1≤i≤n，1≤j≤(2m+2)，i、j为整数；

(4)计算电池单元类的距离并归类：

4.1初始设定每一个电池单元为一类，即C_i＝{Bat_i}，i＝1...n；C_i为第i个电池单元类，类的个数cnum＝n；

4.2设C_h＝{Bat_i}，C_k＝{Bat_j}，C_h,C_k的距离d_kh的计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{m+2}{(x_{i(m+2)}-x_{j(m+2)})}^2}$

d_kh为类C_h,C_k的距离，1≤k≤cnum，1≤h≤cnum，w₁,w₂...w_m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_m+2＝1；

4.3计算任意两类间的距离得到对应的距离矩阵D如下：

$D=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1(\mathrm{cnum}-1)}& d_{1\mathrm{cnum}}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2(\mathrm{cnum}-1)}& d_{2\mathrm{cnum}}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& ...& d_{(\mathrm{cnum}-1)(\mathrm{cnum}-1)}& d_{(\mathrm{cnum}-1)\mathrm{cnum}}\\ d_{\mathrm{cnum}1}& d_{\mathrm{cnum}2}& ...& d_{\mathrm{cnum}(\mathrm{cnum}-1)}& d_{\mathrm{cnumcnum}}\end{array}\right]$

根据设定的距离阈值d₁，0<d₁<1，遍历矩阵D的上三角形部分或下三角形部分，从左向右，从上向下查找第一次出现的最小距离当d_min大于等于设定阈值d₁时，进入下一步骤(5)；当d_min小于设定阈值d₁时，将第i个类和第j个类归为一类，即C_ij＝{Bat_i,Bat_j}，类的个数cnum＝cnum-1；

4.4继续进行电池单元类的距离计算，得到新的距离矩阵D'：当类C_h中的电池单元个数大于1或C_k中电池单元个数大于1时，则类C_h，C_k间的距离计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\underset{{\mathrm{Bat}}_i\&Element;C_k,{\mathrm{Bat}}_j\&Element;C_h}{\min }\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{m+2}{(x_{i(m+2)}-x_{j(m+2)})}^2}$

d_kh为类C_h,C_k的距离，1≤k≤cnum，1≤h≤cnum，w₁,w₂...w_m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_m+2＝1；

$D^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1(\mathrm{cnum}-1)}& d_{1\mathrm{cnum}}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2(\mathrm{cnum}-1)}& d_{2\mathrm{cnum}}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& ...& d_{(\mathrm{cnum}-1)(\mathrm{cnum}-1)}& d_{(\mathrm{cnum}-1)\mathrm{cnum}}\\ d_{\mathrm{cnum}1}& d_{\mathrm{cnum}2}& ...& d_{\mathrm{cnum}(\mathrm{cnum}-1)}& d_{\mathrm{cnumcnum}}\end{array}\right]$

4.5根据设定的距离阈值d₁，0<d₁<1，遍历矩阵D'的上三角形部分或下三角形部分，从左向右，从上向下查找第一次出现的最小距离当d_min大于等于设定阈值d₁时，进入下一步骤(5)；当d_min小于设定阈值d₁时，假设第i个类C_i＝{Bat₁,Bat₂}，第j个类C_j＝{Bat₃,Bat₄}，将第i个类和第j个类归为一类，即C_ij＝{Bat₁,Bat₂,Bat₃,Bat₄}，类的个数cnum＝cnum-1，再重复步骤4.4；

(5)根据步骤(4)得到电池单元分类为C'＝{C′₁,C'₂...C′_cnum}，即对任意一个电池单元Bat_i，1≤i≤n有且仅有一个C′_j，1≤j≤cnum，使得Bat_i∈C′_j；同时根据设定的阈值d₂，1≤d₂≤n/3(n≥3)，d₂＝1(n<3)，且d₂为整数，遍历电池单元分类C'_j(j＝1...cnum)，当C'_j的电池单元个数小于d₂时，则C'_j中所有的电池单元都进入下一步骤(6)进一步判断，反之，不需要进行均衡；

(6)根据步骤(5)得到集合{C″₁...C″_q}，1≤q≤cnum，合并上述集合，得到电池单元集合Bat'＝{Bat′₁,Bat'₂...Bat'_n1}，1≤n1≤n；结合实时采集的电池单元电压vol_i(i＝1...n)得到该时刻的平均电压为v_avg；设定阈值d₃，0≤d₃≤0.03，遍历Bat'＝{Bat′₁,Bat'₂...Bat'_n1}对应的实时采集单体电压为vol′_i(i＝1...n1)，当v_avg-vol′_i≥d₃时，则认为Bat′_i需要进行均衡充电，当vol′_i-v_avg≥d₃时，则认为Bat′_i需要进行均衡放电，此外Bat′_i不需要均衡；最后得到需要均衡充电的电池单元集合Bat1'＝{Bat1′₁,Bat1'₂...Bat1'_n2}，需要均衡放电的电池单元集合Bat2'＝{Bat2'₁,Bat2'₂...Bat2'_n3}，1≤n2≤n1，1≤n3≤n1；

(7)采用电池均衡模块对上述电池单元集合Bat1'进行均衡充电，对上述电池单元集合Bat2'进行均衡放电，维护电池组。

利用本发明提出的均衡方法对含有10节电池单元(n＝10)的电池组进行维护(电池均衡模块采用公知的模块)，其中均衡方法中阈值d₁＝0.3，阈值d₂＝3，阈值d₃＝0.01。

步骤(2)中测量并选取整个电池组进行一次放电后，4个(m＝4)历史时刻的电压数据(放电后电压回升)，结合剩余容量、健康状态与额定容量数据，得到如下原始数据矩阵：

$Z=\left[\begin{array}{cccccc}3.19& 3.215& 3.229& 3.24& 0.046& 60\\ 3.185& 3.21& 3.221& 3.232& 0.049& 60\\ 3.189& 3.216& 3.227& 3.238& 0.053& 60\\ 3.205& 3.229& 3.241& 3.256& 0.081& 60\\ 3.192& 3.22& 3.231& 3.239& 0.055& 60\\ 3.191& 3.215& 3.221& 3.231& 0.048& 60\\ 3.183& 3.209& 3.223& 3.241& 0.051& 60\\ 3.085& 3.148& 3.179& 3.215& 0.028& 60\\ 3.188& 3.207& 3.221& 3.232& 0.047& 60\\ 3.194& 3.208& 3.225& 3.235& 0.05& 60\end{array}\right]$

对上述数据矩阵进行步骤(3)的归一化处理和步骤(4)的归类处理，得到电池分类C'＝{C′₁,C'₂...C′_cnum}，cnum＝3，C′₁＝{Bat₁,Bat₂,Bat₃,Bat₅,Bat₆,Bat₇,Bat₉,Bat₁₀}，C'₂＝{Bat₄}，C′₃＝{Bat₈}。

步骤(5)得到可能需要均衡的集合{C″₁,C″_q}，q＝2，Bat'＝{Bat₄,Bat₈}。

步骤(6)最终得到需要均衡充电电池单元集合Bat1'＝{Bat₈}，需要均衡放电的电池单元集合Bat2'＝{Bat₄}。

采用公知的电池均衡模块对电池组进行均衡，具体是将整个电池组中其它电池单元断开(由于刚刚经历过放电，未进行均衡的电池单元电压仍然继续回升)，电池单元8并联一个充电子回路进行均衡充电，电池单元4并联一个放电子回路进行均衡放电，经过一次充放电均衡操作后，均衡前后的效果如下表1所示：

表1

电池单元编号	均衡前电压	均衡后电压	均衡前SOC(％)	均衡后SOC(％)
					1	3.24	3.26	4.6	4.6
2	3.232	3.255	4.9	4.9
					3	3.238	3.258	5.3	5.3
4	3.256	3.257	8.1	7.1
					5	3.239	3.255	5.5	5.5
6	3.231	3.253	4.8	4.8
					7	3.241	3.261	5.1	5.1
8	3.215	3.259	2.8	3.9
					9	3.232	3.262	4.7	4.7
10	3.235	3.26	5	5

由上表1可以看出，均衡前各电池单元最大压差为41mv，均衡后的最大压差为9mv，经过一个充放电循环的均衡维护最大压差缩小了32mv，可以说明均衡的有效性；同时，均衡前各电池单元最大的容量差为5.3％，均衡后的容量差为3.2％，经过一个充放电循环的均衡维护容量差缩短了2.1％。由上述数据及结果显示，该均衡方法是合理有效的，能在较短的时间能改善电池组的电压一致性及容量一致性。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (4)

1.一种基于聚类分析的电池组均衡方法，所述电池组由若干电池单元串联组成，包括下述步骤：

(1)对电池组Bat＝{Bat₁,Bat₂...Bat_n}进行分析，n为电池组中电池单元个数，n≥1且n为整数,每个电池单元由一个以上单体电池并联或串联而成；

(2)分析数据；测量并选取m个历史时刻的电压vol，m为大于等于1的整数，并计算得到该时刻的剩余容量SOC和健康状态SOH，再结合各电池单元对应的额定容量cap而得到原始数据矩阵如下：

$Z=\left[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{vol}}_{11}& ...& {\mathrm{vol}}_{1m}& {\mathrm{soc}}_1\&times;{\mathrm{soh}}_1& {\mathrm{cap}}_1\\ {\mathrm{vol}}_{21}& ...& {\mathrm{vol}}_{2m}& {\mathrm{soc}}_2\&times;{\mathrm{soh}}_2& {\mathrm{cap}}_2\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{vol}}_{(n-1)1}& ...& {\mathrm{vol}}_{(n-1)m}& {\mathrm{soc}}_{n-1}\&times;{\mathrm{soh}}_{n-1}& {\mathrm{cap}}_{n-1}\\ {\mathrm{vol}}_{n1}& ...& {\mathrm{vol}}_{\mathrm{nm}}& {\mathrm{soc}}_n\&times;{\mathrm{soh}}_n& {\mathrm{cap}}_n\end{array}\right]$

(3)对原始数据矩阵Z进行各电池单元间各类数据归一化处理，即针对矩阵中每一列独立进行归一化处理，得到数据矩阵Z'，如下：

$Z^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1(m+1)}& x_{1(m+2)}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2(m+1)}& x_{2(m+2)}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ x_{(n-1)1}& x_{(n-1)1}& ...& x_{(n-1)(m+1)}& x_{(n-1)(m+2)}\\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{n(m+1)}& x_{n(m+2)}\end{array}\right]$

x_ij为第i个电池单元第j个信息量归一化后对应的数值，1≤i≤n，1≤j≤(2m+2)，i、j为整数；

(4)计算电池单元类的距离并归类：

4.1初始设定每一个电池单元为一类，即C_i＝{Bat_i}，i＝1...n；C_i为第i个电池单元类，类的个数cnum＝n；

4.2设C_h＝{Bat_i}，C_k＝{Bat_j}，C_h,C_k的距离d_kh的计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{m+2}{(x_{i(m+2)}-x_{j(m+2)})}^2}$

d_kh为类C_h,C_k的距离，1≤k≤cnum，1≤h≤cnum，w₁,w₂...w_m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_m+2＝1；

4.3计算任意两类间的距离得到对应的距离矩阵D如下：

$D=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1(\mathrm{cnum}-1)}& d_{1\mathrm{cnum}}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2(\mathrm{cnum}-1)}& d_{2\mathrm{cnum}}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& ...& d_{(\mathrm{cnum}-1)(\mathrm{cnum}-1)}& d_{(\mathrm{cnum}-1)\mathrm{cnum}}\\ d_{\mathrm{cnum}1}& d_{\mathrm{cnum}2}& ...& d_{\mathrm{cnum}(\mathrm{cnum}-1)}& d_{\mathrm{cnumcnum}}\end{array}\right]$

根据设定的距离阈值d₁，0<d₁<1，遍历矩阵D的上三角形部分或下三角形部分，从左向右，从上向下查找第一次出现的最小距离当d_min大于等于设定阈值d₁时，进入下一步骤(5)；当d_min小于设定阈值d₁时，将第i个类和第j个类归为一类，即C_ij＝{Bat_i,Bat_j}，类的个数cnum＝cnum-1；

4.4继续进行电池单元类的距离计算，得到新的距离矩阵D'：当类C_h中的电池单元个数大于1或C_k中电池单元个数大于1时，则类C_h，C_k间的距离计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\underset{{\mathrm{Bat}}_i\&Element;C_k,{\mathrm{Bat}}_j\&Element;C_h}{\min }\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{m+2}{(x_{i(m+2)}-x_{j(m+2)})}^2}$

d_kh为类C_h,C_k的距离，1≤k≤cnum，1≤h≤cnum，w₁,w₂...w_m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_m+2＝1；

$D^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1(\mathrm{cnum}-1)}& d_{1\mathrm{cnum}}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2(\mathrm{cnum}-1)}& d_{2\mathrm{cnum}}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& d_{(\mathrm{cnum}-1)1}& ...& d_{(\mathrm{cnum}-1)(\mathrm{cnum}-1)}& d_{(\mathrm{cnum}-1)\mathrm{cnum}}\\ d_{\mathrm{cnum}1}& d_{\mathrm{cnum}2}& ...& d_{\mathrm{cnum}(\mathrm{cnum}-1)}& d_{\mathrm{cnumcnum}}\end{array}\right]$

4.5根据设定的距离阈值d₁，0<d₁<1，遍历矩阵D'的上三角形部分或下三角形部分，从左向右，从上向下查找第一次出现的最小距离当d_min大于等于设定阈值d₁时，进入下一步骤(5)；当d_min小于设定阈值d₁时，假设第i个类C_i＝{Bat₁,Bat₂}，第j个类C_j＝{Bat₃,Bat₄}，将第i个类和第j个类归为一类，即C_ij＝{Bat₁,Bat₂,Bat₃,Bat₄}，类的个数cnum＝cnum-1，再重复步骤4.4；

(5)根据步骤(4)得到电池单元分类为C'＝{C′₁,C'₂...C'_cnum}，即对任意一个电池单元Bat_i，1≤i≤n有且仅有一个C'_j，1≤j≤cnum，使得Bat_i∈C'_j；同时根据设定的阈值d₂，1≤d₂≤n/3(n≥3)，d₂＝1(n<3)，且d₂为整数，遍历电池单元分类C'_j(j＝1...cnum)，当C'_j的电池单元个数小于d₂时，则C'_j中所有的电池单元都进入下一步骤(6)进一步判断，反之，不需要进行均衡；

(6)根据步骤(5)得到集合{C″₁...C″_q}，1≤q≤cnum，合并上述集合，得到电池单元集合Bat'＝{Bat′₁,Bat'₂...Bat'_n1}，1≤n1≤n；结合实时采集的电池单元电压vol_i(i＝1...n)得到该时刻的平均电压为v_avg；设定阈值d₃，0≤d₃≤0.03，遍历Bat'＝{Bat′₁,Bat'₂...Bat'_n1}对应的实时采集单体电压为vol′_i(i＝1...n1)，当v_avg-vol′_i≥d₃时，则认为Bat′_i需要进行均衡充电，当vol′_i-v_avg≥d₃时，则认为Bat′_i需要进行均衡放电，此外Bat′_i不需要均衡；最后得到需要均衡充电的电池单元集合Bat1'＝{Bat1'₁,Bat1'₂...Bat1'_n2}，需要均衡放电的电池单元集合Bat2'＝{Bat2'₁,Bat2'₂...Bat2'_n3}，1≤n2≤n1，1≤n3≤n1；

(7)采用电池均衡模块对上述电池单元集合Bat1'进行均衡充电，对上述电池单元集合Bat2'进行均衡放电，维护电池组。

2.如权利要求1所述的一种基于聚类分析的电池组均衡方法，其特征在于：步骤(2)中每个电池单元在m个时刻的电压取值均不相同。

3.如权利要求1所述的一种基于聚类分析的电池组均衡方法，其特征在于：步骤(6)中阈值d₃的取值范围为：0.001<d₃<0.02。

4.如权利要求1所述的一种基于聚类分析的电池组均衡方法，其特征在于：步骤(2)中还测量并选取m个历史时刻的内阻数据r，从而得到原始数据矩阵如下：

$Z=\left[\begin{array}{ccccccc}{\mathrm{vol}}_{11}& r_{11}& ...& {\mathrm{vol}}_{1m}& r_{1m}& {\mathrm{soc}}_1\&times;{\mathrm{soh}}_1& {\mathrm{cap}}_1\\ {\mathrm{vol}}_{21}& r_{21}& ...& {\mathrm{vol}}_{2m}& r_{2m}& {\mathrm{soc}}_2\&times;{\mathrm{soh}}_2& {\mathrm{cap}}_2\\ ...& ...& ...& ...& ...& ...& ...\\ {\mathrm{vol}}_{(n-1)1}& r_{(n-1)1}& ...& {\mathrm{vol}}_{(n-1)m}& r_{(n-1)m}& {\mathrm{soc}}_{n-1}\&times;{\mathrm{soh}}_{n-1}& {\mathrm{cap}}_{n-1}\\ {\mathrm{vol}}_{n1}& r_{n1}& ...& {\mathrm{vol}}_{\mathrm{nm}}& r_{\mathrm{nm}}& {\mathrm{soc}}_n\&times;{\mathrm{soh}}_n& {\mathrm{cap}}_n\end{array}\right]$

步骤(3)的数据矩阵Z'如下：

$Z^{\&prime;}=\left[\begin{array}{ccccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1(2m+1)}& x_{1(2m+2)}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2(2m+1)}& x_{2(2m+2)}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ x_{(n-1)1}& x_{(n-1)1}& ...& x_{(n-1)(2m+1)}& x_{(n-1)(2m+2)}\\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{n(2m+1)}& x_{n(2m+2)}\end{array}\right]$

x_ij为第i个电池单元第j个信息量归一化后对应的数值，1≤i≤n，1≤j≤(2m+2)，i、j为整数；

步骤(4)4.2中C_h,C_k的距离d_kh的计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{2m+2}{(x_{i(2m+2)}-x_{j(2m+2)})}^2}$

w₁,w₂...w_2m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_2m+2＝1；

4.4中C_h，C_k间的距离计算方法如下：

$d_{\mathrm{kh}}=\underset{{\mathrm{Bat}}_i\&Element;C_k,{\mathrm{Bat}}_j\&Element;C_h}{\min }\sqrt{w_1{(x_{i1}-x_{j1})}^2+w_2{(x_{i2}-x_{j2})}^2...+w_{2m+2}{(x_{i(2m+2)}-x_{j(2m+2)})}^2}$

w₁,w₂...w_2m+2为电池各信息量的权值，且w₁+w₂...+w_2m+2＝1。