CN110816356B - 一种动力电池充电电气控制系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种动力电池充电电气控制系统及方法，该系统包括多条充电支路、数据获取模块、SOC计算模块和充电管理模块；其中，每条充电支路分别对动力电池中的一个电池组充电，SOC计算模块根据各个单体电池的状态参数数据，计算出每个单体电池的SOC值，充电管理模块根据每个单体电池的SOC值，并通过控制相应的功率控制模块，使该功率控制模块对应充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电。因此，本发明通过对动力电池的每个电池组单独地差异化充电，并结合电池组内每个单体电池的SOC值，控制充电支路对电池组的充电功率，不仅能够避免在充电时对电池组造成损害，还能提高动力电池的整体充电效率。

Description

一种动力电池充电电气控制系统及方法
技术领域
本发明属于动力电池领域，具体涉及一种动力电池充电电气控制系统及方法。
背景技术
随着电动汽车的迅速发展，动力电池作为电动汽车的关键技术之一，其使用寿命和续航里程至关重要。而在动力电池中，所有单体电池必须以成组的方式为电动汽车提供足够的能量，具体的，单体电池成组时，通过串联来获得高压，通过并联来获得高容量。以特斯拉Model S的电池板为例，其由16个电池组串联而成，每个电池组由6个电池包串联组成，每个电池包由74节18650电芯并联组成。
然而，现有电力电池的充电方式主要是通过充电母线对各个电池组充电，由充电母线分流至各个电池组，各个电池组再进行分流，对每个电池包充电。由于在动力电池中，不仅电池组之间的性能存在差异，电池组中各个电池包也存在差异，虽然，可以在充电方式上采用整体限流限压的方式，能够一定程度上避免对电池组或电池包过充而造成永久性损害，减小动力电池的寿命，但随之而来，将带来充电效率的下降。
因此，需要提出一种既考虑到电池组之间性能差异，又能提高整个动力电池的充电效率的充电方案。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于：提供一种既考虑到电池组之间性能差异，又能提高整个动力电池的充电效率的充电方案。
一种动力电池充电电气控制系统，包括：
多条充电支路；每条所述充电支路上对应设置有功率控制模块，用于控制对应充电支路上的充电功率；
数据获取模块，用于获取待充电的动力电池中每个电池组内所有单体电池的状态参数数据；
SOC计算模块，用于根据每个单体电池的状态参数数据，计算出该单体电池对应的SOC 值；
充电管理模块，用于根据每个电池组内各个单体电池的SOC值，并通过控制相应的所述功率控制模块，使该功率控制模块对应充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电。
根据一种具体的实施方式，本发明的动力电池充电电气控制系统中，所述充电管理模块包括匹配单元、运算单元和信号生成单元；其中，
所述匹配单元，用于根据每个单体电池的SOC值，匹配出该单体电池的最优充电功率；
所述运算单元，用于运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率，计算出该电池组对应的最优充电功率；
所述信号生成单元，用于根据每个电池组对应的最优充电功率，生成相应的功率控制信号，以控制相应的所述功率控制模块。
优选地，所述运算单元用于运行所述粒子群优化算法，并以每个电池组的充电效率为适应度函数值，计算每个电池组充电效率最高时对应的充电功率；
其中，所述粒子群优化算法的适应度函数预先通过最小二乘法拟合得到，且所述最小二乘法拟合采用的数据集将所述电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将所述电池组的充电效率作为因变量数据。
进一步优选地，所述数据获取模块还用于获取动力电池中电池组的类型信息；而且，所述匹配单元，用于根据动力电池中电池组的类型信息，匹配该电池组对应的适应度函数，以作为所述运算单元运行的所述粒子群优化算法的适应度函数。
根据一种具体的实施方式，本发明的动力电池充电电气控制系统中，还包括识别模块，所述数据获取模块还用于获取动力电池中电池组的类型信息；而且，所述匹配单元，用于根据动力电池中电池组的类型信息，匹配该电池组对应的适应度函数，以作为所述运算单元运行的所述粒子群优化算法的适应度函数。
本发明还提供的一种动力电池充电电气控制方法，其包括以下步骤：
获取待充电的动力电池中每个电池组内所有单体电池的状态参数数据；
根据每个单体电池的状态参数数据，计算出该单体电池对应的SOC值；
根据每个电池组内各个单体电池的SOC值，并控制相应的充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电。
优选地，本发明提供的动力电池充电电气控制方法中，根据每个单体电池的SOC值，匹配出该单体电池的最优充电功率；运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率，计算出该电池组对应的最优充电功率；
进一步优选地，本发明提供的动力电池充电电气控制方法中，所述粒子群优化算法以每个电池组的充电效率为适应度函数值，计算每个电池组充电效率最高时对应的充电功率；
其中，所述粒子群优化算法的适应度函数预先通过最小二乘法拟合得到，且所述最小二乘法拟合采用的数据集将所述电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将所述电池组的充电效率作为因变量数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、本发明的动力电池充电电气控制系统包括多条充电支路、数据获取模块、SOC计算模块和充电管理模块；其中，每条充电支路分别对动力电池中的一个电池组充电，SOC计算模块根据各个单体电池的状态参数数据，计算出每个单体电池的SOC值，充电管理模块根据每个单体电池的SOC值，并通过控制相应的功率控制模块，使该功率控制模块对应充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电。因此，本发明通过对动力电池的每个电池组单独地差异化充电，并结合电池组内每个单体电池的SOC值，控制充电支路对电池组的充电功率，不仅能够避免在充电时对电池组造成损害，还能提高动力电池的整体充电效率。
2、本发明的动力电池充电电气控制系统中，匹配单元根据每个单体电池的SOC值，匹配出该单体电池的最优充电功率；运算单元运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率进行优化求解，计算出该电池组对应的最优充电功率；信号生成单元根据每个电池组对应的最优充电功率，生成相应的功率控制信号，以控制相应的功率控制模块。而且，粒子群优化算法以每个电池组的充电效率为适应度函数值，因此，本发明能够基于电池组内各个单体电池的最优充电功率，得到适合电池组的最优充电功率，从而有效地提高动力电池中各个电池组的充电效率。
附图说明
图1为本发明的动力电池充电电气控制系统的结构示意图；
图2为本发明充电管理模块的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
如图1所示，本发明的动力电池充电电气控制系统包括N条充电支路、数据获取模块、 SOC计算模块和充电管理模块。N大于等于2。其中，每条充电支路分别对动力电池中的一个电池组充电。充电电源通过充电母线分别与充电支路上的功率控制模块连接，在实施时，功率控制模块采用PWM功率控制器。
新能源汽车上的具有检测动力电池的电流、温度等信息的传感器网络，并由BMS系统实时采集该动力电池中各个单体电池的状态参数数据，本发明中的数据获取模块通过与BMS 系统进行通信，而获取该动力电池中各个单体电池的状态参数数据。在实施时，数据获取模块为蓝牙模块或WiFi模块，以无线方式与BMS系统进行通信。
数据获取模块获取到动力电池中各个单体电池的状态参数数据后，SOC计算模块根据各个单体电池的状态参数数据，计算出每个单体电池的SOC值。具体的，SOC计算模块采用改进型的电流积分法，在充放电过程SOC估算中增加了库仑效率因子以及以其为基础计算出的动态恢复电量部分，从而提高了电流积分法的准确性。当然，本领域技术人员还可以根据单体电池的状态参数数据如充电电流、温度等信息，利用其它的SOC估算方法计算出单体电池的SOC值。
SOC计算模块计算出每个单体电池的SOC值后，充电管理模块根据每个单体电池的SOC 值，并通过控制相应的功率控制模块，使该功率控制模块对应充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电。因此，本发明通过对动力电池的每个电池组单独地差异化充电，并结合电池组内每个单体电池的SOC值，控制充电支路对电池组的充电功率，不仅能够避免在充电时对电池组造成损害，还能提高动力电池的整体充电效率。
如图2所示，本发明的动力电池充电电气控制系统中，充电管理模块包括匹配单元、运算单元和信号生成单元；其中，
匹配单元根据SOC计算模块计算出每个单体电池的SOC值，匹配出每个单体电池对应的最优充电功率。通常而言，在动力电池所采用的电芯的型号与材料是统一的，通过在不同温度或不同SOC值的条件下测试，该电芯的最优充电功率曲线是不同的，因此，通过预先测量动力电池所的电芯在不同温度不同SOC值的条件下对应的最优充电功率曲线，再结合实际计算出的SOC值，即可匹配出最优充电功率。
匹配单元匹配出每个单体电池的最优充电功率后，运算单元运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率进行优化求解，计算出该电池组对应的最优充电功率。
具体的，运算单元运行粒子群优化算法，以每个电池组的充电效率为适应度函数值，计算每个电池组充电效率最高时对应的充电功率；而且，粒子群优化算法的适应度函数预先通过最小二乘法拟合得到，且所述最小二乘法拟合采用的数据集将所述电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将所述电池组的充电效率作为因变量数据。
粒子群优化算法是一种进化计算技术，已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。应用在本发明中时，根据实际需求，设定种群大小，迭代次数，学习因子c1和c2，以及惯性因子ω的值，并根据电池组的单体电池的最优充电功率的大小范围设定粒子速度更新范围，然后，随机初始化，再通过迭代，依次更新每个粒子的速度和位置，评估适应度函数值，更新粒子最优位置，更新群体的全局最优位置，直至满足迭代结束条件，得到最终优化结果。由于粒子群优化算法为现有技术，其具体运算过程此处不再赘述。
同时，最小二乘法也是一种常用的数学优化方法，通过最小化误差的平方和来寻找合适的数据拟合函数。应用在本发明中时，通过具体的测试实验，将电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将电池组的充电效率作为因变量数据，得到相应的数据集。采用最小二乘法来拟合多元函数，最终得到能够应用在粒子群算法中的适应度函数。由于最小二乘法来拟合多元函数的方式为现有技术，其具体运算过程此处不再赘述。
在实施时，由于不同串并联结构的电池组以及构成电池组的电芯类型不同，其对应的适应度函数有所不同，因此，数据获取模块还需要获取动力电池中电池组的类型信息；而且，匹配单元根据动力电池中电池组的类型信息，匹配该电池组对应的适应度函数，以作为运算单元运行的所述粒子群优化算法的适应度函数。
运算单元计算出每个电池组的最优充电功率后，信号生成单元根据每个电池组对应的最优充电功率，生成相应的功率控制信号，以控制相应的功率控制模块。在实施时，本发明中的该信号生成单元可采用多路数模转换器，来实现数据-功率控制信号的转换。
本发明由于采用粒子群优化算法，并以每个电池组的充电效率为适应度函数值，优化求解电池组的最优充电功率，能够有效地提高动力电池中各个电池组的充电效率。
为了方便充电的应用，本发明的动力电池充电电气控制系统还包括识别模块，识别模块用于识别每个所述电池组的充电接口ID信息；而且，所述充电管理模块，用于根据每个所述电池组的充电接口ID信息，确定其对各个所述功率控制模块的控制关系。
具体的，识别模块为条码识别枪，在每个电池组上均设置有条码。在使用时，用户手持条码识别枪识别电池组的条码，然后，将充电支路上对应的充电接头连接在电池组的充电接口处。如此，充电管理模块完成内部数据处理和运算后，能够将其生成的控制信号传输给相应的功率控制模块，从而控制连接在对应电池组的充电支路上的充电功率。
本发明中，SOC计算模块、充电管理中的匹配单元和运算单元均可以独立地设置成处理器+存储器的基础架构。具体的，存储器上存储有处理器可执行的指令；存储器可以进行片内存储，也可以进行片外存储；处理器包括多个处理器核，每一处理器核可以通过内总线进行通信，执行不同的任务。
本发明还提供一种动力电池充电电气控制方法，其包括以下步骤：
获取待充电的动力电池中每个电池组内所有单体电池的状态参数数据；
根据每个单体电池的状态参数数据，计算出该单体电池对应的SOC值；
根据每个电池组内各个单体电池的SOC值，并控制相应的充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电。
具体的，电池组对应最优充电功率计算方式为：根据每个单体电池的SOC值，匹配出该单体电池的最优充电功率；运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率，计算出该电池组对应的最优充电功率。
在实施时，粒子群优化算法以每个电池组的充电效率为适应度函数值，计算每个电池组充电效率最高时对应的充电功率；
其中，所述粒子群优化算法的适应度函数预先通过最小二乘法拟合得到，且所述最小二乘法拟合采用的数据集将所述电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将所述电池组的充电效率作为因变量数据。具体的粒子群优化算法和最小二乘法的应用方式与过程在上述内容中已有详细描述，此处不再赘述。

Claims (4)

1.一种动力电池充电电气控制系统，其特征在于，包括：
多条充电支路；每条所述充电支路上对应设置有功率控制模块，用于控制对应充电支路上的充电功率；
数据获取模块，用于获取待充电的动力电池中每个电池组内所有单体电池的状态参数数据；
SOC计算模块，用于根据每个单体电池的状态参数数据，计算出该单体电池对应的SOC值；
充电管理模块，用于根据每个电池组内各个单体电池的SOC值，并通过控制相应的所述功率控制模块，使该功率控制模块对应充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电；
而且，所述充电管理模块包括匹配单元、运算单元和信号生成单元；其中，
所述匹配单元，用于根据每个单体电池的SOC值，匹配出该单体电池的最优充电功率；
所述运算单元，用于运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率进行优化求解，计算出该电池组对应的最优充电功率；而且，运行粒子群优化算法，并以每个电池组的充电效率为适应度函数值，计算每个电池组充电效率最高时对应的充电功率；其中，所述粒子群优化算法的适应度函数预先通过最小二乘法拟合得到，且所述最小二乘法拟合采用的数据集将所述电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将所述电池组的充电效率作为因变量数据；
所述信号生成单元，用于根据每个电池组对应的最优充电功率，生成相应的功率控制信号，以控制相应的所述功率控制模块。
2.如权利要求1所述的一种动力电池充电电气控制系统，其特征在于，所述数据获取模块还用于获取动力电池中电池组的类型信息；而且，所述匹配单元，用于根据动力电池中电池组的类型信息，匹配该电池组对应的适应度函数，以作为所述运算单元运行的所述粒子群优化算法的适应度函数。
3.如权利要求1或2所述的一种动力电池充电电气控制系统，其特征在于，还包括识别模块，用于识别每个所述电池组的充电接口ID信息；而且，所述充电管理模块，用于根据每个所述电池组的充电接口ID信息，确定其对各个所述功率控制模块的控制关系。
4.一种动力电池充电电气控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待充电的动力电池中每个电池组内所有单体电池的状态参数数据；
根据每个单体电池的状态参数数据，计算出该单体电池对应的SOC值；
根据每个电池组内各个单体电池的SOC值，并控制相应的充电支路能够以最优充电功率对该电池组充电；
而且，根据每个单体电池的SOC值，匹配出该单体电池的最优充电功率；运行粒子群优化算法对每个电池组内各个单体电池的最优充电功率，计算出该电池组对应的最优充电功率；其中，所述粒子群优化算法以每个电池组的充电效率为适应度函数值，计算每个电池组充电效率最高时对应的充电功率；而且，所述粒子群优化算法的适应度函数预先通过最小二乘法拟合得到，且所述最小二乘法拟合采用的数据集将所述电池组的SOC值、温度数据、充电功率数据作为变量数据，将所述电池组的充电效率作为因变量数据。
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