CN106026292A - 一种基于a*算法的电池均衡控制方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于A*算法的电池均衡控制方法和系统，用于对由多个电池单元构成的电池组进行均衡控制，方法包括在一个均衡目标的约束条件下，搜索一条从初始节点到目标节点的路径，使路径中付出的代价较小，所述节点是表示各电池单元状态的向量，所述代价表示为均衡时间或者能量损失。本发明能够实现电池单元与电池组总体之间的双向均衡，具有成本小、均衡效率高等特点，进而提高电池模块和储能系统的利用率，减少电池的维护成本。

Description

一种基于A*算法的电池均衡控制方法和系统

技术领域

本发明属于电池技术领域，具体涉及一种电池均衡控制方法和系统，特别是基于A*算法的电池均衡控制方法和系统。

背景技术

随着环境污染的加剧，电动汽车等新能源技术得到了全世界的关注以及快速的发展，其中电池储能成为电动汽车发展的瓶颈。由于电动汽车续驶里程的要求以及电池单元本身低电压低容量的限制，在动力电池组中需要大量的电池单元串联以提供所需的驱动电压及行驶能力。但是，由于现有制造技术的限制以及不可避免的温度等外部环境的差异，导致大量单体之间的初始容量、工作电压、剩余容量等不完全一致，造成电池使用过程中个别单体过充过放，影响电池使用寿命与安全。而且由于“木桶效应”的存在，影响到整个电池包的容量，正反馈效应使得容量小的电池单元“亏损”越发严重。一个好的电池均衡技术能够很大程度上减轻电池单元之间的不一致性，从而有效的避免电池包中某些电池单元的过充或过放的发生，保持电池包的使用特性。因此，电池均衡技术在电动汽车电池管理系统中占有重要位置。

目前，电池的均衡控制策略主要有两种方法：极值法和平均值法。在说明这两种方法之前，首先需要对充分静置后电池组电压的不一致情况进行分类：1.绝大部分电池单元电压是一致的，个别电池单元电压太高，即多数一致、少数较高。2.绝大部分电池单元电压是一致的，个别单体电压太低，即多数一致、少数较低。3.部分电池单元电压比均值高，部分电池单元电压比均值低，即部分较高、部分较低。

极值法：这种方法始终对电池组中电压最低或最高的电池单元进行均衡。当V_max-V_min＞θ时，通过均衡电路对电池组中电压最高的单体进行放电，或对电压最低的单体进行充电直至V_max-V_min≤θ，完成均衡。其中，V_max表 示最高电池单元电压，V_min表示最低电池单元电压，θ表示均衡启停的阈值电压。这种方式适用于上面提到的第一种和第二种不一致情况，即电池组中大多单体电压平均，个别电池电压过高或者过低。这种方法只需对个别电压过高或过低的电池单元进行充放电控制，就能完成均衡。但对于第三种不一致情况，这种方法并不可取，因为均衡过程需要对多数电池进行充放电，均衡时间较长，均衡过程损失能量较多。

平均值法：这种方法通过设置均衡控制带来判断均衡的启停。由实时监测电路采集的电压求取平均值，并在平均值的基础上加减阈值作为均衡控制带，只对在控制带外的单体进行均衡，直到所有单体电压处于控制带内，完成均衡。这种方法适用于上面三种不一致情况，能够很好的完成均衡过程。尤其是均衡控制带的设置，避免了处于平均值附近的电池单元频繁进行均衡动作，提高了均衡的效率。

然而时间消耗、均衡过程能量损失是衡量均衡控制算法优劣的两个关键指标。上述两种方法没能综合考虑到这些关键指标。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明所要解决的是如何进一步改善各电池组中各电池的差异，更好地达到均衡后电池组的一致性，提高电池和电池组系统的利用率。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于A*算法的电池均衡控制方法，用于对由多个电池单元构成的电池组进行均衡控制，所述方法包括：在一个均衡目标的约束条件下，搜索一条从初始节点到目标节点的路径，使路径中付出的代价较小，所述节点是表示各电池单元状态的向量，所述代价表示为均衡时间或者能量损失。

一种优选实施方式是，所述方法包括：构造用于估计节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值；g(x)表示初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)表示从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；以最少的能量损失作为均衡的目标，g(x)等于每一步均衡的能量损失，求出初始节点E中数 值为正的电池单元向电组总体转移剩余容量时所损耗的能量以及电池组总体向初始节点E中数值为负的电池单元转移不足容量所时损耗的能量，将二者中的较小值作为h(x)。

一种优选实施方式是，所述方法包括：构造用于估计节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值；g(x)表示初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)表示从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；以均衡时间最短为目标时，g(x)等于每一步均衡的所用时间，求出电池单元向电池组总体转移剩余容量时所用的时间以及电池组总体向电池单元转移不足容量时所用的时间，将二者中的较小值作为h(x)。

一种优选实施方式是，初始节点E为定义为E＝[ΔSOC₁，ΔSOC₂，...，ΔSOC_n]，ΔSOC_i＝SOC_i-SOC_average(i＝1，2，...，n)，

其中SOC₁，SOC₂，...，SOC_n是各电池单元的SOC，SOC表示为电池的荷电状态或剩余电量，代表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，n为电池单元的个数。

一种优选实施方式是，所述A*算法的流程包括如下步骤：

S1、建立OPEN表和CLOSE表，将初始节点添加到OPEN表中；

S2、进行步骤S21～S24：

S21、寻找OPEN表中估价函数f(x)值最小的节点m；

S22、若节点m是目标节点，把它放入CLOSED表，此时得到路径，转至S3；

S23、若节点m不是目标节点，则把该节点m放入CLOSED表，然后对该节点m的每个子节点x与OPEN表中其它节点进行比较：

i.忽略已经存在于CLOSED表中的所述子节点x；

ii将不在OPEN表中的所述子节点x添加到OPEN表中，并记录该子节点x的估价函数f(x)、g(x)和h(x)值，g(x)为初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)是从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

iii.比较OPEN表中所有节点的g(x)值，令节点m为其中g(x)值最小节点的父节点，更新OPEN表中的估价函数f(x)的值；

S24、若OPEN表中无节点且CLOSED表中无目标节点，那么路径搜索失败，前进到步骤S3，否则返回步骤S21；

S3、保存从目标节点开始，经每一节点的父节点直至初始节点的路径，将该路径作为电池均衡控制的路径。

本发明还提出一种基于A*算法的电池均衡控制系统，用于对由多个电池单元构成的电池组进行均衡控制，包括数据采集模块、A*主控模块、均衡控制模块和均衡电路模块，其中，所述数据采集模块用于采集各电池单元的状态信息，然后将所述状态信息发送给A*主控模块；所述A*主控模块用于根据所述状态信息进行权利要求1所述的电池均衡控制方法，获得均衡控制指令，然后将这些均衡控制指令发送给均衡控制模块；所述均衡控制模块接收A*主控模块发送的均衡控制指令，实现对均衡电路模块中各个开关的导通或者关断，进而达到电池单元间能量转移的目的。

(三)有益效果

通过本发明提供的一种基于A*算法电池均衡控制方法和系统，能够实现电池单元与电池组总体之间的双向均衡，同时A*算法的引入能够减小均衡时间消耗、降低均衡过程能量损失，更好地改善电池模块的差异，进而提高电池模块和储能系统的利用率，减少电池的维护成本。

附图说明

图1是本发明的基于A*算法的电池均衡控制方法所应用的主动电池均衡系统的结构示意图；

图2是本发明的基于A*算法的电池均衡控制方法中A*算法的流程框图。

具体实施方式

针对电池均衡问题，本发明考虑到由于变压器的效率问题，在均衡过程中会有部分能量损失，损失的能量通常来自铜损、涡流损耗、磁滞损耗等。均衡过程我们更关注的是电池容量的损耗，电池容量损耗越大，则在 均衡过程付出的代价越大。为了能清楚的表现均衡过程的容量损失，这里以SOC来反映电池组的一致性差异，并以SOC作为均衡变量，将均衡过程损失的容量数字化。

图1本发明的基于A*算法的电池均衡控制方法所应用的电池均衡系统的结构示意图。如图所示，该电池均衡系统用于对由多个电池单元构成的电池组进行均衡控制。该系统包括数据采集模块、A*主控模块、均衡控制模块和均衡电路模块。

其中，数据采集模块用于各电池单元状态信息(如电压、温度信息)的采集，然后将所述状态信息发送给A*主控模块；A*主控模块利用采集到的各电池单元的状态信息运行均衡控制算法，获得均衡控制指令，然后将这些均衡控制指令发送给均衡控制模块；均衡控制模块接收A*主控模块发送的均衡控制指令，实现对均衡电路模块中各个开关的导通或者关断，进而达到电池单元间能量转移的目的。本发明的均衡电路模块能够实现能量在电池单元与电池组总体间双向转移。

A*算法考虑了均衡过程的时间以及能量损失，将均衡问题转化为路径搜索问题。在路径搜索算法中，合理设计用于估计当前节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，以此根据当前节点状态确定下一个节点。其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值。g(x)为初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)是从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价。

为了保证找到最短路径(最优解)，A*算法对h(x)的选取做出了限制，对所有的x均有：h(x)≤h^*(x)。其中，h^*(x)是从节点x到目标节点的最小代价，若有多个目标节点，则为其中最小值。

在实际的电池组均衡过程中，均衡前电池组SOC存在较大差异，各电池单元的SOC分别记为SOC₁，SOC₂，...，SOC_n。那么我们定义：

电池组平均SOC：n为电池单元的个数，

各电池单元的SOC与电池组平均SOC_average之差：

ΔSOC_i＝SOC_i-SOC_average(i＝1，2，...，n)；

由ΔSOC₁，ΔSOC₂，...，ΔSOC_n组成了多维向量E＝[ΔSOC₁，ΔSOC₂，...，ΔSOC_n]，我们定义E为均衡前的初始节点。均衡的目标向量G在理想条件下为零向量，也可以是向量的模满足|G|＜ε(ε为很小的正数)的向量，我们定义G为均衡后的目标节点。那么均衡问题转化为路径搜索问题：即在一定的约束条件下，搜索一条从起始E到目标节点G的路径，使路径中付出的代价较小。这里的代价表示为均衡时间或者能量损失。

然后按照我们设定的均衡目标，计算出能量在电池单元到电池组、电池组到电池单元之间的转移过程中的容量损失或者均衡时间，进而对估价函数进行构造：

若以最少的容量损失作为均衡的目标，g(x)等于每一步均衡的容量损失，将E中数值为正的电池单元向电池组总体转移剩余容量时所损耗的容量、电池组总体向E中数值为负的电池单元转移不足容量所时损耗的容量二者中的较小值作为h(x)，那么估价函数f(x)＝g(x)+h(x)。

若以均衡时间最短为目标时，g(x)等于每一步均衡的所用时间，将电池单元向电池组总体转移剩余容量时所用的时间、电池组总体向电池单元转移不足容量时所用的时间二者中的较小值作为h(x)，那么估价函数f(x)＝g(x)+h(x)。

搜索过程中设置有两个表：OPEN和CLOSED。OPEN表保存了所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点。算法中有一步是根据估价函数重排OPEN表。这样循环的每一步只考虑OPEN表中状态最好的节点。

图2是本发明的基于A*算法的电池均衡控制方法中A*算法的流程框图。A*算法流程包括如下步骤：

S1、建立OPEN表和CLOSE表，将初始节点添加到OPEN表中；

S2、进行步骤S21～S24：

S21、寻找OPEN表中估价函数f(x)值最小的节点m；

S22、若节点m是目标节点，把它放入CLOSED表，此时得到路径，转至S3；

S23、若节点m不是目标节点，则把该节点m放入CLOSED表，然后对该节点n的每个子节点x与OPEN表中其它节点进行比较：

i.忽略已经存在于CLOSED表中的所述子节点x；

ii.将不在OPEN表中的所述子节点x添加到OPEN表中，并记录该子节点x的估价函数f(x)、g(x)和h(x)值，g(x)为初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)是从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

iii.比较OPEN表中所有节点的g(x)值，令节点m为其中g(x)值最小节点的父节点，更新OPEN表中的估价函数f(x)的值；

S24、若OPEN表中无节点且CLOSED表中无目标节点，那么路径搜索失败，前进到步骤S3，否则返回步骤S21；

S3、保存从目标节点开始，经每一节点的父节点直至初始节点的路径，将该路径作为电池均衡控制的路径。

以n个串联的电池单元组成的电池组为对象，对每一步的均衡过程进行分析：

1)从单体到总体的过程中，假设第1个电池单元SOC高于平均SOC，其余电池单元低于平均SOC，由第一个电池单元向其他电池充电。那么，E_k中ΔSOC₁减小，其他增大。各电池单元SOC的变化为：

${\mathrm{\ΔSOC}}_1^{\′}={\mathrm{\ΔSOC}}_1-\frac{I_1{\mathrm{\Δt}}_1}{C},{\mathrm{\ΔSOC}}_i^{\′}={\mathrm{\ΔSOC}}_i+\frac{I_2{\mathrm{\Δt}}_1}{C}(i=\mathrm{2,3},...,n);$

式中，I₁为单体侧均衡电流，I₂为总体侧流过各单体的电流，C表示电池的标称容量。这一过程的容量损失ΔE₁为：ΔE₁＝I₁Δt₁-(n-1)I₂Δt₂；

容量损失率η₁为：

均衡所用时间Δt₁为：

2)从总体到单体的过程中，假设第n个电池单元SOC低于平均SOC，其余电池单元高于平均SOC，由总体向该电池单元充电。那么，E_k中ΔSOC_n增大，其他减小。各电池单元SOC的变化为：

${\mathrm{\ΔSOC}}_n^{\′}={\mathrm{\ΔSOC}}_n+\frac{I_3{\mathrm{\Δt}}_2}{C},{\mathrm{\ΔSOC}}_j^{\′}={\mathrm{\ΔSOC}}_j-\frac{I_4{\mathrm{\Δt}}_2}{C}(j=1,2,...,n-1);$

式中，I₃为电池单元侧均衡电流，I₄为总体测流过各单体的电流。这一过程的容量损失ΔE₂为：ΔE₂＝(n-1)I₄Δt₂-I₃Δt₂；

容量损失率η₂为：

均衡所用时间为Δt₂：

接下来按照所设定的均衡目标，对估价函数进行构造：

当以最少的容量损失作为均衡的目标时，将每一步均衡的容量损失ΔE作为g（x)，h（x)设为如下函数：

h(x)＝min(∑SOC⁺*C*η₁，∑SOC^-*C*η₂)；

式中，SOC⁺表示E_k中数值为正的单体SOC，∑SOC⁺*C*η₁表示单体向总体转移ΣSOC⁺*C容量时损耗的容量；SOC^-表示E_k中数值为负的单体SOC，ΣSOC^-*C*η₁表示总体向单体转移ΣSOC^-*C容量时损耗的容量。取最小值是为了保证g（x)小于实际代价。

当以均衡时间最短为目标时，将每一步均衡的所用时间Δt取作g（x)，仿照上面h（x)的构造，这里设为如下函数：

$h\left(x\right)=\min (\mathrm{\Σ}\frac{(n+{\mathrm{\η}}_1)*{\mathrm{SOC}}^{+}*C}{{\mathrm{nI}}_1},\mathrm{\Σ}\frac{-(n+{\mathrm{\η}}_1*{\mathrm{SOC}}^{-}*C)}{{\mathrm{nI}}_3})$

式中，min()中前半部分表示单体向总体转移ΣSOC⁺*C容量时所用的时间，后半部分表示总体向单体转移∑SOC^-*C容量时所用的时间。取最小值是为了保证g(x)小于实际代价。

根据上面所构造的估价函数，依照前述A*算法均衡应用流程，可求取最优均衡路径，按照此路径即可实现最优均衡目标。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于A*算法的电池均衡控制方法，用于对由多个电池单元构成的电池组进行均衡控制，其特征在于，所述方法包括：

在一个均衡目标的约束条件下，搜索一条从初始节点到目标节点的路径，使路径中付出的代价较小，所述节点是表示各电池单元状态的向量，所述代价表示为均衡时间或者能量损失。

2.根据权利要求1所述的基于A*算法的电池均衡控制方法，其特征在于：所述方法包括：

构造用于估计节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值；g(x)表示初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)表示从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

以最少的能量损失作为均衡的目标，g(x)等于每一步均衡的能量损失，求出初始节点E中数值为正的电池单元向电组总体转移剩余容量时所损耗的能量以及电池组总体向初始节点E中数值为负的电池单元转移不足容量所时损耗的能量，将二者中的较小值作为h(x)。

3.根据权利要求1所述的基于A*算法的电池均衡控制方法，其特征在于：所述方法包括：

构造用于估计节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值；g(x)表示初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)表示从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

以均衡时间最短为目标时，g(x)等于每一步均衡的所用时间，求出电池单元向电池组总体转移剩余容量时所用的时间以及电池组总体向电池单元转移不足容量时所用的时间，将二者中的较小值作为h(x)。

4.根据权利要求2或3所述的基于A*算法的电池均衡控制方法，其特征在于：

初始节点E为定义为E＝[ΔSOC₁，ΔSOC₂，...，ΔSOC_n]，ΔSOC_i＝SOC_i-SOC_average(i＝1，2，...，n)，

其中SOC₁，SOC₂，...，SOC_n是各电池单元的SOC，SOC表示为电池的荷电状态或剩余电量，代表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，n为电池单元的个数。

5.根据权利要求4所述的基于A*算法的电池均衡控制方法，其特征在于：

所述A*算法的流程包括如下步骤：

S1、建立OPEN表和CLOSE表，将初始节点添加到OPEN表中；

S2、进行步骤S21～S24：

S21、寻找OPEN表中估价函数f(x)值最小的节点m；

S22、若节点m是目标节点，把它放入CLOSED表，此时得到路径，转至S3；

S23、若节点m不是目标节点，则把该节点m放入CLOSED表，然后对该节点m的每个子节点x与OPEN表中其它节点进行比较：

i.忽略已经存在于CLOSED表中的所述子节点x；

ii.将不在OPEN表中的所述子节点x添加到OPEN表中，并记录该子节点x的估价函数f(x)、g(x)和h(x)值，g(x)为初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)是从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

iii.比较OPEN表中所有节点的g(x)值，令节点m为其中g(x)值最小节点的父节点，更新OPEN表中的估价函数f(x)的值；

S24、若OPEN表中无节点且CLOSED表中无目标节点，那么路径搜索失败，前进到步骤S3，否则返回步骤S21；

S3、保存从目标节点开始，经每一节点的父节点直至初始节点的路径，将该路径作为电池均衡控制的路径。

6.一种基于A*算法的电池均衡控制系统，用于对由多个电池单元构成的电池组进行均衡控制，其特征在于，包括数据采集模块、A*主控模块、均衡控制模块和均衡电路模块，其中，

所述数据采集模块用于采集各电池单元的状态信息，然后将所述状态信息发送给A*主控模块；

所述A*主控模块用于根据所述状态信息进行权利要求1所述的电池均衡控制方法，获得均衡控制指令，然后将这些均衡控制指令发送给均衡控制模块；

所述均衡控制模块接收A*主控模块发送的均衡控制指令，实现对均衡电路模块中各个开关的导通或者关断，进而达到电池单元间能量转移的目的。

7.根据权利要求6所述的基于A*算法的电池均衡控制系统，其特征在于：所述电池均衡控制方法包括：

构造用于估计节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值；g(x)表示初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)表示从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

以最少的能量损失作为均衡的目标，g(x)等于每一步均衡的能量损失，求出初始节点E中数值为正的电池单元向电组总体转移剩余容量时所损耗的能量以及电池组总体向初始节点E中数值为负的电池单元转移不足容量所时损耗的能量，将二者中的较小值作为h(x)。

8.根据权利要求6所述的基于A*算法的电池均衡控制系统，其特征在于：所述电池均衡控制方法包括：

构造用于估计节点重要性的估价函数f(x)＝g(x)+h(x)，其中f(x)表示从初始节点到达目标节点的最低耗散路径的代价估计值；g(x)表示初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)表示从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

以均衡时间最短为目标时，g(x)等于每一步均衡的所用时间，求出电池单元向电池组总体转移剩余容量时所用的时间以及电池组总体向电池单元转移不足容量时所用的时间，将二者中的较小值作为h(x)。

9.根据权利要求7或8所述的基于A*算法的电池均衡控制系统，其特征在于：

初始节点E为定义为E＝[ΔSOC₁，ΔSOC₂，...，ΔSOC_n]，ΔSOC_i＝SOC_i-SOC_average(i＝1，2，...，n)，

其中SOC₁，SOC₂，...，SOC_n是各电池单元的SOC，SOC表示为电池的荷电状态或剩余电量，代表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，n为电池单元的个数。

10.根据权利要求9所述的基于A*算法的电池均衡控制系统，其特征在于：

所述A*算法的流程包括如下步骤：

S1、建立OPEN表和CLOSE表，将初始节点添加到OPEN表中；

S2、进行步骤S21～S24：

S21、寻找OPEN表中估价函数f(x)值最小的节点m；

S22、若节点m是目标节点，把它放入CLOSED表，此时得到路径，转至S3；

S23、若节点m不是目标节点，则把该节点m放入CLOSED表，然后对该节点m的每个子节点x与OPEN表中其它节点进行比较：

i.忽略已经存在于CLOSED表中的所述子节点x；

ii.将不在OPEN表中的所述子节点x添加到OPEN表中，并记录该子节点x的估价函数f(x)、g(x)和h(x)值，g(x)为初始节点到节点x的实际路径耗散；h(x)是从节点x到目标节点的最低耗散路径的估计代价；

iii.比较OPEN表中所有节点的g(x)值，令节点m为其中g(x)值最小节点的父节点，更新OPEN表中的估价函数f(x)的值；

S24、若OPEN表中无节点且CLOSED表中无目标节点，那么路径搜索失败，前进到步骤S3，否则返回步骤S21；

S3、保存从目标节点开始，经每一节点的父节点直至初始节点的路径，将该路径作为电池均衡控制的路径。