CN110707771B - 基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法 - Google Patents

基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110707771B
CN110707771B CN201910826125.2A CN201910826125A CN110707771B CN 110707771 B CN110707771 B CN 110707771B CN 201910826125 A CN201910826125 A CN 201910826125A CN 110707771 B CN110707771 B CN 110707771B
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery pack
soc
central point
current
battery
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910826125.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110707771A (zh
Inventor
孙金磊
刘瑞航
刘威
唐传雨
王天如
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Science and Technology
Original Assignee
Nanjing University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Science and Technology filed Critical Nanjing University of Science and Technology
Priority to CN201910826125.2A priority Critical patent/CN110707771B/zh
Publication of CN110707771A publication Critical patent/CN110707771A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110707771B publication Critical patent/CN110707771B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0013—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries acting upon several batteries simultaneously or sequentially
    • H02J7/0014—Circuits for equalisation of charge between batteries
    • H02J7/0016—Circuits for equalisation of charge between batteries using shunting, discharge or bypass circuits
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/44—Methods for charging or discharging
    • H01M10/441—Methods for charging or discharging for several batteries or cells simultaneously or sequentially
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，包括荷电状态分布估计、基于中心漂移的聚类分析、针对不同工况优化聚类算法、基于一致性判断的均衡结束条件。本发明适用于电池组主动均衡的系统，通过均衡控制SOC的均匀分布，保证了电池组内各单体电池的一致程度、优化了电池组整体性能；基于中心漂移的聚类分析，保证了需要均衡的单体电池数量最少、同时保证了均衡结束一致性的效果，提高了均衡过程的效率；考虑到不同工况下，限制电池组性能的原因不同，针对性的优化目标函数和中心点更新概率函数，简化了聚类过程、优化了均衡对电池组性能的提升效果。

Description

基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法
技术领域
本发明属于电池均衡技术领域，特别是一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法。
背景技术
由于电池单体容量的限制，为了满足大能量的应用需求，需要将大量的电池单体进行串并联连接，构成电池组。由于电池单体间库伦效率的差别，随着电池组使用次数的增加，各电池单体间剩余容量将出现显著的不一致性，严重限制了电池组整体充放电过程中的可用容量。因此，需要在电池组使用过程中对单体电池进行均衡，以提高电池组的性能。
目前，电池均衡的电路拓扑已经有了大量的研究，但相关控制方法研究较少。常用的控制方法是根据电压一致性进行均衡控制，能量由电压最高的电池单体向电压最低的电池单体传输，方法简单，但是能量仅在电压最高和电压最低的两个电池单体间传输，均衡效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，提高均衡过程的效率。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，包含如下步骤：
(1)对荷电状态进行分布估计；
(2)基于中心漂移的聚类分析；
(3)针对静态系统、电池组充电、电池组放电三种工况进行优化聚类；
(4)基于一致性判断作为均衡结束条件。
与现有的技术相比，本发明的有益效果为：(1)SOC反映了当前单体电池的电量，通过均衡控制SOC的均匀分布，保证了电池组内各单体电池的一致程度、优化了电池组整体性能；(2)基于中心漂移的聚类分析，保证了需要均衡的单体电池数量最少、同时保证了均衡结束一致性的效果，提高了均衡过程的效率，算法简单、可靠；(3)考虑到不同工况下，限制电池组性能的原因不同，针对性的优化目标函数和中心点更新概率函数，简化了聚类过程、优化了均衡对电池组性能的提升效果。
附图说明
图1为本发明所述基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法流程图。
图2为基于中心漂移聚类算法的流程图。
图3为基于中心漂移聚类算法的原始数据分布图。
图4为基于中心漂移聚类算法的静态工况下聚类结果分布图。
图5为基于中心漂移聚类算法的静态工况下均衡结果分布图。
图6为基于中心漂移聚类算法的充电工况下聚类结果分布图。
图7为基于中心漂移聚类算法的充电工况下均衡结果分布图。
图8为基于中心漂移聚类算法的放电工况下聚类结果分布图。
图9为基于中心漂移聚类算法的放电工况下均衡结果分布图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，该方法用于电池组主动均衡系统，包含如下步骤：
S1、荷电状态分布估计；
S2、基于中心漂移的聚类分析；
S3、针对不同工况优化聚类算法；
S4、基于一致性判断的均衡结束条件。
荷电状态分布估计具体为：根据开路电压、荷电状态函数关系，即OCV-SOC函数曲线，进行SOC估计。
聚类过程中，通过中心点的更新迭代，逐渐优化、直至收敛。具体步骤如下：
(1)对当前时刻SOC分布排序，若SOC最大值、最小值之间差异小于或等于设定的阈值，则不需要均衡；若差异大于设定的阈值，则继续下述步骤；
(2)在当前时刻SOC数据集中随机选取一点为中心点，计算满足边界条件的数据点即为当前点的密度；
(3)更新中心点，计算密度，直至密度达到最大并收敛。中心点更新概率，与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离，成反比。
针对不同工况，包括静态系统、电池组充电、电池组放电三种工况，进一步优化目标函数和中心点更新概率函数。
(1)静态系统：聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离有关；
(2)电池组充电：为了避免具有较大SOC的单体电池限制系统的充电过程，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少且为SOC较大的单体电池(充电时，电池组可用容量主要受SOC较高的电池单体限制，因此应该选择SOC较大的单体电池进行均衡，若有需要均衡的电池单体数量相同的情况应选择均衡SOC大的单体电池的均衡方案)，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比，且位于当前中心点下方的数据点概率大。
(3)电池组放电：为了避免具有较小SOC的单体电池限制系统的放电过程，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少且为SOC较小的单体电池，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比，且位于当前中心点上方的数据点概率大。
均衡结束的条件是基于电池组一致性的判断，即SOC分布的峰峰值：SOC最大值与SOC最小值差异小于或等于设定的阈值。
实施例
结合图1、图2，一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，该方法用于通过主动均衡优化单体电池间电量一致性、优化电池组性能，所述方法包括荷电状态分布估计、基于中心漂移的聚类分析、针对不同工况优化聚类算法、基于一致性判断的均衡结束条件。
SOC分布估计，是根据开路电压(OCV)、荷电状态(SOC)函数关系，即OCV-SOC函数曲线，进行估计并作为SOC初值，系统运行时采集电流、利用安时积分法计算SOC。若系统静置5h以上，由OCV-SOC函数曲线进行SOC估计作为SOC初值；若系统静置小于5h，则读取上一次系统工作时保存的SOC作为SOC初值。
基于中心漂移的聚类分析，将电池单体分为两类，第一类是电池单体间SOC分布差异小于或等于设定的阈值、不需要均衡的电池单体；第二类是电池单体间SOC分布差异大于设定的阈值、需要均衡的电池单体。聚类的边界条件为SOC分布峰峰值的限制，即SOC最大值与SOC最小值差异小于设定的阈值；聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少、提高均衡效率。
聚类过程中，通过中心点的更新迭代，逐渐优化、直至收敛。具体步骤如下：(1)对当前时刻SOC分布排序，若SOC最大值、最小值之间差异小于或等于设定的阈值，则不需要均衡；若差异大于设定的阈值，则继续下述步骤；(2)在当前时刻SOC数据集中随机选取一点为中心点，计算满足边界条件的数据点即为当前点的密度；(3)更新中心点，计算密度，直至密度达到最大并收敛。中心点更新概率，与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离，成反比。
针对不同工况，包括静态系统、电池组充电、电池组放电三种工况，进一步优化边界条件：
(1)静态系统：聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离有关；
(2)电池组充电：为了避免具有较大SOC的单体电池限制系统的充电过程，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少且为SOC较大的单体电池，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比，且位于当前中心点下方的数据点概率大；
(3)电池组放电：为了避免具有较小SOC的单体电池限制系统的放电过程，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少且为SOC较小的单体电池，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比，且位于当前中心点上方的数据点概率大。
均衡结束的条件是基于电池组一致性的判断，即SOC分布的峰峰值：SOC最大值与SOC最小值差异小于设定的阈值。
针对该聚类方法进行仿真实验，结果如图3-图9所示。图3为原始数据分布图，横坐标对应电池编号1-12，纵坐标对应各电池单体的SOC值；图4为静态工况的聚类结果，其中星号对应的是需要均衡的电池单体，圆形对应的是不需要均衡的电池单体，加号对应的是聚类中心；图5为预期的均衡结果，即星号标示的、需要均衡的电池单体在均衡结束后预期的SOC值；图6为充电工况的聚类结果，其中星号对应的是需要均衡的电池单体，圆形对应的是不需要均衡的电池单体，加号对应的是聚类中心；图7为预期的均衡结果，即星号标示的、需要均衡的电池单体在均衡结束后预期的SOC值；图8为放电工况的聚类结果，其中星号对应的是需要均衡的电池单体，圆形对应的是不需要均衡的电池单体，加号对应的是聚类中心；图9为预期的均衡结果，即星号标示的、需要均衡的电池单体在均衡结束后预期的SOC值。考虑到电池组充电过程中可用容量主要受SOC较大的电池单体的限制，放电过程中可用容量主要受SOC较小的电池单体的限制，由不同工况下聚类结果对比可知，本方法针对不同工况下设定不同的目标函数和概率更新函数是有效的。

Claims (3)

1.一种基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，其特征在于，包含如下步骤：
(1)对荷电状态进行分布估计；
(2)基于中心漂移的聚类分析；基于中心漂移的聚类分析是在聚类过程中，通过中心点的更新迭代，逐渐优化、直至收敛，具体为：
(2-1)对当前时刻SOC分布排序，若SOC最大值、最小值之间差异小于或等于设定的阈值，则不需要均衡；否则继续下一步骤；
(2-2)在当前时刻SOC数据集中随机选取一点为中心点，计算满足边界条件的数据点即为当前点的密度；
(2-3)更新中心点，计算密度，直至密度达到最大并收敛；中心点更新概率，与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比；
(3)针对静态系统、电池组充电、电池组放电三种工况进行优化聚类；
针对静态系统、电池组充电、电池组放电三种不同工况，优化目标函数和中心点更新概率函数；
对于静态系统，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离有关；
对于电池组充电，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少且为SOC较大的单体电池，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比，且位于当前中心点下方的数据点概率大；
对于电池组放电，聚类的目标函数为需要均衡的电池单体数量最少且为SOC较小的单体电池，中心点更新概率与当前满足边界条件的数据点和当前中心点间的距离成反比，且位于当前中心点上方的数据点概率大；
(4)基于一致性判断作为均衡结束条件。
2.根据权利要求1所述的基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，其特征在于，荷电状态分布估计具体为：根据开路电压、荷电状态函数关系，即OCV-SOC函数曲线，进行SOC估计。
3.根据权利要求1所述的基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法，其特征在于，均衡结束的条件是基于电池组一致性的判断，即SOC分布的峰峰值：SOC最大值与SOC最小值差异小于或等于设定的阈值。
CN201910826125.2A 2019-09-03 2019-09-03 基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法 Active CN110707771B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910826125.2A CN110707771B (zh) 2019-09-03 2019-09-03 基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910826125.2A CN110707771B (zh) 2019-09-03 2019-09-03 基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110707771A CN110707771A (zh) 2020-01-17
CN110707771B true CN110707771B (zh) 2022-09-27

Family

ID=69193574

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910826125.2A Active CN110707771B (zh) 2019-09-03 2019-09-03 基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110707771B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112039171B (zh) * 2020-09-29 2022-07-15 珠海格力电器股份有限公司 电池组均衡方法、装置、设备和存储介质
CN113206307B (zh) * 2021-05-06 2022-08-09 福建工程学院 结合K-means聚类的遗传算法的冗余均衡锂电池管理电路和方法
CN114024349B (zh) * 2021-11-04 2024-06-18 许继集团有限公司 一种串并联组合式电池簇的均衡保护控制方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103269096A (zh) * 2013-05-14 2013-08-28 国家电网公司 一种基于聚类分析的电池组均衡方法
CN109783902A (zh) * 2018-12-28 2019-05-21 合肥工业大学 一种面向均衡控制的电池动态分组方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103269096A (zh) * 2013-05-14 2013-08-28 国家电网公司 一种基于聚类分析的电池组均衡方法
CN109783902A (zh) * 2018-12-28 2019-05-21 合肥工业大学 一种面向均衡控制的电池动态分组方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110707771A (zh) 2020-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110707771B (zh) 基于中心漂移聚类分析的电池组主动均衡方法
CN107612076A (zh) 电池充电方法、装置、设备和存储介质
CN101882699B (zh) 动力电池组充放电均衡控制方法
CN107132490B (zh) 一种实现锂电池组荷电状态估计的方法
CN110247451B (zh) 一种锂离子动力电池组全寿命周期均衡控制方法
CN110492185B (zh) 一种锂电池组均衡方法及系统
CN110854959B (zh) 电池系统被动均衡方法
CN107196371A (zh) 电池充电方法、装置、设备和存储介质
CN113410879B (zh) 储能电池健康状态智能管控方法及系统
CN110362897B (zh) 一种串联电池组多目标优化均衡方法
CN109273787B (zh) 一种调整串联锂离子电池组的荷电状态soc的方法、装置
CN107359376A (zh) 电池充电方法、装置和设备
CN110729520A (zh) 一种电池快速充电方法
CN113394840A (zh) 一种储能电池电量智能均衡控制方法及系统
CN108336435B (zh) 一种考虑充电能量效率的锂离子电池充电方法
CN115986843A (zh) 一种应用数字孪生技术的储能电站功率分配方法
CN114156552A (zh) 一种考虑老化的串联电池组的均衡控制策略
CN115799678A (zh) 一种基于电压soc和温度的分段均衡模糊控制方法
CN112467851B (zh) 一种磷酸铁锂电池组均衡控制方法
CN112467825B (zh) 一种基于大数据的锂电池组均衡方法
CN111762059B (zh) 一种考虑电池充放电工况的多变量融合电池组的均衡方法
CN109638906A (zh) 一种电池管理方法、系统及存储介质
CN111416165B (zh) 一种液态金属电池充电方法及系统
CN116365669B (zh) 一种锂电池的网络管理优化方法及系统
CN115693847A (zh) 基于K-means聚类的串联电池组群组均衡控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Sun Jinlei

Inventor after: Liu Ruihang

Inventor after: Liu Wei

Inventor after: Tang Chuanyu

Inventor after: Wang Tianru

Inventor before: Liu Ruihang

Inventor before: Liu Wei

Inventor before: Tang Chuanyu

Inventor before: Wang Tianru

Inventor before: Sun Jinlei

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant