CN107834620A - 一种多目标优化控制的锂电池组充电方法 - Google Patents

一种多目标优化控制的锂电池组充电方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多目标优化控制的锂电池组充电方法。以内阻等效模型作为单体电池模型，将串联电池组的模型等效为n个单体电池模型的串联，从而建立串联电池组模型；设定充电目标，建立预设充电SOC、电池温度和电池均衡三个子目标构成的目标函数并设定约束条件，求解得到问题在预计充电时间下各时刻的最优充电电流表，充电时实时检测端电压来调整预设充电电流。本发明提出的充电方法在实现用户设定目标的同时，还可以降低电池之间的差异。

Description

一种多目标优化控制的锂电池组充电方法
技术领域
本发明涉及了一种多目标优化控制的锂电池组充电方法，尤其是涉及了一种多目标优化控制的锂电池组充电方法。
背景技术
可充电锂电池能量密度高、价格低廉，在混合动力汽车中已得到广泛应用。目前，使用最为广泛的充电技术为恒流恒压充电。即对电池以恒定电流充电至截止电压后，再在截止电压下进行恒压充电。考虑到电池在大电流充电过程中可能会引起过热现象，电池本身存在一定内阻，电池充电电压可能会超过安全电压，电池不均衡在电池系统中也很常见，不带电池能量管理(BMS)的充电循环可能会使电池间的差异变大。
所以在实现快速充电的同时，还需要考虑安全保护和充电均衡的充电控制方法。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种多目标优化控制的锂电池组充电方法。
如图2所示，本发明的技术方案包括以下步骤：
针对串联电池组进行多目标优化控制，确定最优充电电流表，根据最优充电电流表在线调节充电电流，具体过程为：
所述针对串联电池组进行多目标优化控制过程为：
步骤1)以内阻等效模型作为单体电池模型，如图1所示，UOC表示电池的开路电压，R表示电池的等效内阻，U表示电池的端电压，将串联电池组的模型等效为n个单体电池模型的串联，从而建立串联电池组模型，n表示电池组中单体电池的数量；
步骤2)设定充电目标，充电目标包括预计充电时间和预设充电SOC，并且建立预设充电SOC、电池温度和电池均衡的三个子目标的目标函数，由三个子目标的目标函数构成最终目标函数，并设定约束条件；
本发明考虑在充电过程中的各单体电池温度应适当控制，应该在充电过程中实现电池均衡，因此采用上述主要由预设充电SOC、电池温度和电池均衡的三个子目标函数构成的最终目标函数。本发明所述的电池均衡是指串联电池组中各个单体电池的SOC趋于一致。
所述确定最优充电电流表的过程为：
步骤3)：由步骤2)获得的最终目标函数及其约束条件作为一个带约束的非线性优化问题，运用梯度下降法求解，得到问题在预计充电时间下各时刻的最优充电电流表；
所述在线调节充电电流过程为：
步骤4)：在充电过程中，实时检测串联电池组中各单体电池的端电压，如果端电压超过最高电池开路电压阈值，则将此单体电池在最优充电电流表中的预设充电电流调小5％，进而控制。
所述步骤2)中，最终目标函数表达式为：
其中，N表示充电周期数，SOCs(N)表示用户设定的SOC，SOC(N)表示在N 时刻各单体电池实际的SOC列向量，I(k)表示各单体电池的充电电流列向量， SOC(k)表示在k时刻各单体电池的SOC列向量，表示在k时刻各单体电池的SOC平均值，T表示矩阵的转置，λ1、λ2和λ3分别表示预设充电SOC、电池温度和电池均衡的权重系数；
充电过程满足以下约束条件，包括：
(1)在k时刻电池组中串联电池的SOC列向量SOC(k)满足：
SOC(k)≤SOCu
其中，SOC(k)和SOCu都是长度为n的列向量，SOCu表示电池组SOC的上界值；
(2)在k时刻电池组中各单体电池的充电电流列向量I(k)满足：
I(k)≤IM
其中，I(k)和IM都是长度为n的列向量，IM表示电池组各单体电池充电电流的上界值；
(3)在k时刻电池组中各单体电池的端电压列向量U(k)满足：
U(k)≤UM
其中，U(k)和UM都是长度为n的列向量，UM表示电池组各单体电池端电压的上界值。
所述时刻k取值为k＝1-N，充电周期数N采用以下公式定义：
T0＝Nt
其中，T0表示预计充电时间，t表示预设充电系统工作周期，N表示充电周期数。
本发明的有益效果是：
在实现快速充电的同时，本发明还考虑了电池的安全电压、安全电流保护以及温度控制，在充电控制方法中实现了良好的充电均衡，降低电池之间的差异。
附图说明
图1是本发明的单体电池模型示意图；
图2是本发明控制示意框图；
图3是仿真实验结果五节单体电池的实时SOC曲线；
图4是仿真实验结果五节单体电池的实时充电电流曲线；
图5是仿真实验结果五节单体电池的实时电压曲线；
图6是仿真实验结果五节单体电池的实时电芯温度曲线。
具体实施方式
下面结合按照发明内容处描述的本发明方法实施的仿真实施例进一步说明本发明。
本发明的实施例及其实施过程如下：
步骤1)以内阻等效模型作为单体电池模型，单体电池模型中的模型参数是利用已知样本进行实验通过拟合法确定模型参数，将串联电池组的模型等效为n 个单体电池模型的串联，从而建立串联电池组模型，n表示电池组中单体电池的数量；
实施例使用由5节锂电池组成的电池组进行仿真实验。5节电池的容量分别设置为2.07Ah，1.91Ah，1.93Ah，1.96Ah，1.97Ah，初始SOC分别设置为 22％，30％，28％，29％，26％。
步骤2)设定充电目标，充电目标包括预计充电时间和预设充电SOC，并且建立预设充电SOC、电池温度和电池均衡的三个子目标的目标函数，由三个子目标的目标函数构成最终目标函数，并设定约束条件；
最终目标函数表达式为：
约束条件为：
(1)在k时刻电池组中串联电池的SOC列向量SOC(k)满足：
SOC(k)≤SOCu
其中，SOC(k)和SOCu都是长度为n的列向量，SOCu表示电池组SOC的上界值；
(2)在k时刻电池组中各单体电池的充电电流列向量I(k)满足：
I(k)≤IM
其中，I(k)和IM都是长度为n的列向量，IM表示电池组各单体电池充电电流的上界值；
(3)在k时刻电池组中各单体电池的端电压列向量U(k)满足：
U(k)≤UM
其中，U(k)和UM都是长度为n的列向量，UM表示电池组各单体电池端电压的上界值。
上述最终目标函数中的参数是利用已知样本进行实验或仿真通过拟合法确定。
步骤3)：由步骤2)获得的最终目标函数及其约束条件作为一个带约束的非线性优化问题，运用梯度下降法求解，得到问题在预计充电时间下各时刻的最优充电电流表；
步骤4)：在充电过程中，实时检测串联电池组中各单体电池的端电压，如果端电压超过最高电池开路电压阈值，则将此单体电池在最优充电电流表中的预设充电电流调小5％，进而控制。
具体实施中，最高电池开路电压阈值取为4.2V。
本实施例实时计算获得最优解的充电电流表以对电池组进行充电控制，结果如图3-6所示，横坐标都表示时间(单位为分钟)。
图3中，纵坐标表示电池的SOC，带标识的5根线分别表示5节电池的实时SOC。在充电结束时各节电池SOC的差异变小，实现了充电均衡。
图4中，纵坐标表示电池的充电电流，带标识的5根线分别表示5节电池的实时测量的充电电流。在充电前期，各节电池的充电电流和相互间的差值较大，实现快速充电和均衡的功能，在电池快充满电的时候，为了保护电池，充电电流较小且最后有实时变化的情况。
图5中，纵坐标表示电池的端电压，带标识的5根线分别表示5节电池的实时测量的端电压。在检测到电池端电压超过4.2V的时候，马上调节充电电流，使各节电池的电压都稳定在4.2V以下。
图6中，纵坐标表示电池的电芯温度，带标识的5根线分别表示5节电池的实时电芯温度。整个充电过程中各节电池的电芯温度变化幅度较小，都小于 1.4摄氏度。
由此可见，本发明充电方法在快速充电的同时实现了良好的充电均衡，降低了电池之间的差异，同时还有保护电池的作用。

Claims (3)

1.一种多目标优化控制的锂电池组充电方法，其特征在于，包括：
针对串联电池组进行多目标优化控制，确定最优充电电流表，根据最优充电电流表在线调节充电电流，具体过程为：
步骤1)以内阻等效模型作为单体电池模型，将串联电池组的模型等效为n个单体电池模型的串联，从而建立串联电池组模型，n表示电池组中单体电池的数量；
步骤2)设定充电目标，充电目标包括预计充电时间和预设充电SOC，并且建立预设充电SOC、电池温度和电池均衡的三个子目标的目标函数，由三个子目标的目标函数构成最终目标函数，并设定约束条件；
步骤3)：由步骤2)获得的最终目标函数及其约束条件作为一个带约束的非线性优化问题，运用梯度下降法求解，得到问题在预计充电时间下各时刻的最优充电电流表；
步骤4)：在充电过程中，实时检测串联电池组中各单体电池的端电压，如果端电压超过最高电池开路电压阈值，则将此单体电池在最优充电电流表中的预设充电电流调小5％，进而控制。
2.根据权利要求1所述的一种多目标优化控制的锂电池组充电方法，其特征在于：所述步骤2)中，最终目标函数表达式为：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>J</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mn>2</mn> </mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>SOC</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>SOC</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>(</mo> <mi>N</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mrow> <mn>2</mn> <mi>N</mi> </mrow> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msup> <mi>I</mi> <mi>T</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>&amp;lambda;</mi> <mn>3</mn> </msub> <mrow> <mn>2</mn> <mi>N</mi> </mrow> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mover> <mrow> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> </mrow> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> <mo>-</mo> <mover> <mrow> <mi>S</mi> <mi>O</mi> <mi>C</mi> </mrow> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中，N表示充电周期数，SOCs(N)表示用户设定的SOC，SOC(N)表示在N时刻各单体电池实际的SOC列向量，I(k)表示各单体电池的充电电流列向量，SOC(k)表示在k时刻各单体电池的SOC列向量，表示在k时刻各单体电池的SOC平均值，T表示矩阵的转置，λ1、λ2和λ3分别表示预设充电SOC、电池温度和电池均衡的权重系数；
充电过程满足以下约束条件，包括：
(1)在k时刻电池组中串联电池的SOC列向量SOC(k)满足：
SOC(k)≤SOCu
其中，SOC(k)和SOCu都是长度为n的列向量，SOCu表示电池组SOC的上界值；
(2)在k时刻电池组中各单体电池的充电电流列向量I(k)满足：
I(k)≤IM
其中，I(k)和IM都是长度为n的列向量，IM表示电池组各单体电池充电电流的上界值；
(3)在k时刻电池组中各单体电池的端电压列向量U(k)满足：
U(k)≤UM
其中，U(k)和UM都是长度为n的列向量，UM表示电池组各单体电池端电压的上界值。
3.根据权利要求2所述的一种多目标优化控制的锂电池组充电方法，其特征在于：所述时刻k取值为k＝1-N，充电周期数N采用以下公式定义：
T0＝Nt
其中，T0表示预计充电时间，t表示预设充电系统工作周期，N表示充电周期数。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109802190A (zh) * 2019-01-31 2019-05-24 南京理工大学 一种电池组多目标充电方法
CN110053496A (zh) * 2019-04-03 2019-07-26 中国科学院电工研究所 一种电池充电电流选择方法
CN110843607A (zh) * 2019-12-09 2020-02-28 四川嘉垭汽车科技有限公司 锂电池双向均衡电路设计参数的优化方法
CN111082174A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 湖南大学 一种锂离子电池三段式充电方法
CN111668894A (zh) * 2020-05-21 2020-09-15 南京航空航天大学 基于充电与均衡组合优化的锂电池组快速充电控制方法
CN113937842A (zh) * 2019-10-22 2022-01-14 华为技术有限公司 一种电子设备、充电方法及充电系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013081316A (ja) * 2011-10-04 2013-05-02 Toyota Motor Corp 直並列電池システムの充電制御装置
CN203387282U (zh) * 2013-08-28 2014-01-08 国家电网公司 一种箱级电池管理系统
CN105429236A (zh) * 2015-12-25 2016-03-23 华南理工大学 一种基于电流预测的动力电池组均衡控制方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013081316A (ja) * 2011-10-04 2013-05-02 Toyota Motor Corp 直並列電池システムの充電制御装置
CN203387282U (zh) * 2013-08-28 2014-01-08 国家电网公司 一种箱级电池管理系统
CN105429236A (zh) * 2015-12-25 2016-03-23 华南理工大学 一种基于电流预测的动力电池组均衡控制方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109802190A (zh) * 2019-01-31 2019-05-24 南京理工大学 一种电池组多目标充电方法
CN110053496A (zh) * 2019-04-03 2019-07-26 中国科学院电工研究所 一种电池充电电流选择方法
CN113937842A (zh) * 2019-10-22 2022-01-14 华为技术有限公司 一种电子设备、充电方法及充电系统
CN110843607A (zh) * 2019-12-09 2020-02-28 四川嘉垭汽车科技有限公司 锂电池双向均衡电路设计参数的优化方法
CN111082174A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 湖南大学 一种锂离子电池三段式充电方法
CN111082174B (zh) * 2019-12-18 2023-04-18 湖南大学 一种锂离子电池三段式充电方法
CN111668894A (zh) * 2020-05-21 2020-09-15 南京航空航天大学 基于充电与均衡组合优化的锂电池组快速充电控制方法
CN111668894B (zh) * 2020-05-21 2023-06-20 南京航空航天大学 基于充电与均衡组合优化的锂电池组快速充电控制方法

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