CN110962688B - 一种电池组能量管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种电池组能量管理方法，属于电池控制领域。本发明在放电过程中，监测电池单元SOC，当任一电池单元SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC时，进行一次管理过程：首先估算电池组SOC，并且获取负载需求电流；然后根据电池组SOC和负载需求电流，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC，并且更新投入数量N和触发阈值ΔSOC；所述投入数量N表示当前需要投入放电的电池单元数量；最后将SOC较大的前N个电池单元投入放电，其他电池单元不投入放电。本发明按照实际情况，计算出合理的触发阈值ΔSOC，只有当任一电池单元SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC时，才重新对电池单元进行能量管理，从而避免了电池单元频繁地进行投入切出操作，提高了电池组放电效率。

Description

一种电池组能量管理方法
技术领域
本发明涉及一种电池组能量管理方法，属于电池控制领域。
背景技术
锂离子电池具有能量密度高，容量大的优点，备受人们关注，在电动汽车领域被认为是最主要的能源存储介质。为了满足电动汽车功率和续驶里程的要求，需要将小的锂电池单体并联和串联起来形成一个大的电池组。但是，因为单体电池之间内阻的差异，容量的不同和环境温度不一样，导致单体电池之间的剩余容量差异或者电压差异是不可避免的。如图1所示为一种现有使用过一段时间后的电池组示意图，经过长期的循环之后，有的电池容量(SOC)偏高，有的电池容量偏低，单体电池的容量以及当前SOC存在不一致性。而并联单体电池之间由于这些不一致的存在，就会产生不受控制的循环电流(如图2所示为并联单体电池之间产生循环电流的示意图，其中箭头方向为电流方向)，这样将进一步扩大电池之间的差异。而由于工作电流的不同，导致单体的温度也不一样，温度的差异，进一步增大了单体电池的容量差异，这些容量上的差异又会导致更大的循环电流的产生，加快单体电池老化的速度，进而减少电池组的使用寿命。
申请公布号为CN108382556A的中国发明专利申请公开了一种基于模糊控制理论的混合动力船舶电池组均衡管理方法，该方案基于模糊控制理论控制混合动力船舶并联电池组中的单个电池的充放电，对电池组进行均衡管理，当某个单体电池的SOC与其他单体电池相比过高或者过低时，通过控制信号对控制开关进行控制，实现该条支路的关断，从而避免单体电池间的SOC产生过大的差值，减少了并联电池间的循环电流，提高单体电池间的一致性。但该方案并未考虑单体电池的投入切出频率，如果当前负载需要投入一定数量的单体电池，那么随着使用，SOC稍低同时又相近的单体电池将会被频繁地投入切出，进而影响整个电池组的放电效率。
发明内容
本发明的目的是提供一种电池组能量管理方法，以解决目前并联电池单元投入切出过于频繁的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种电池组能量管理方法，该电池组包括若干串并联连接的电池单元，在放电过程中，监测电池单元SOC，当任一电池单元SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC时，进行一次管理过程：
(一)估算电池组SOC，并且获取负载需求电流；
(二)根据电池组SOC和负载需求电流，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC，并且更新投入数量N和触发阈值ΔSOC；所述投入数量N表示当前需要投入放电的电池单元数量；
其中，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC的规则为：电池组SOC越大，投入数量N的取值越小，触发阈值ΔSOC的取值越大；电池组SOC越小，投入数量N的取值越大，触发阈值ΔSOC的取值越小；负载需求电流越大，投入数量N的取值越大，触发阈值ΔSOC的取值越大；负载需求电流越小，投入数量N的取值越小，触发阈值ΔSOC的取值越小；
(三)将SOC较大的前N个电池单元投入放电，其他电池单元不投入放电。
本发明的有益效果是：
本发明根据电池组SOC以及负载需求电流的大小，依据合适的规则得到投入数量N和触发阈值ΔSOC，只有当任一电池单元SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC时，才重新对电池单元进行能量管理，更新投入数量N和触发阈值ΔSOC，更换投入的电池单元。本发明按照实际情况，计算出合理的触发阈值ΔSOC，从而避免了电池单元频繁地进行投入切出操作，提高了电池组放电效率。同时本发明将SOC较高的电池单元投入放电，而控制其他电池单元不投入放电，此时，较低SOC的电池单元和较高SOC的电池单元之间没有电气上的连接，它们之间也就没有循环电流，使各电池单元性能保持一致。
进一步的，为了方便投入数量N和触发阈值ΔSOC的获取，本发明根据电池组SOC和负载需求电流，通过查取数据表的内容，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC；所述数据表根据所述得到投入数量N和触发阈值ΔSOC的规则制定。
进一步的，为了准确计算投入数量N和触发阈值ΔSOC的取值，本发明根据电池组SOC和负载需求电流，通过模糊控制算法计算，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC，具体计算过程如下：
S01：输入电池组SOC和负载需求电流；
S02：根据通过规则库对电池组SOC和负载需求电流进行模糊化分级；
S03：根据电池组SOC和负载需求电流的模糊化等级进行合成运算，得到输出量的隶属度；
S04：对输出量的隶属度解模糊，计算得到投入数量N和触发阈值ΔSOC。
进一步的，为了提供一种更优的模糊化处理方案，本发明通过隶属度函数将输入量和输出量模糊化得到所述规则库中的模糊化等级，输入的电池组SOC模糊化为3个等级：分别是“低电量(L)”、“中电量(M)”和“高电量(H)”；输入的负载需求电流模糊化为3个等级：分别是“小电流(S)”、“一般电流(G)”和“大电流(B)”；输出的投入数量N模糊化为7个等级：“零接入(O)”、“很少(I)”、“少(II)”、“中(III)”、“多(IV)”、“很多(V)”和“全部(VI)”；输出的触发阈值ΔSOC模糊化为8个等级：“零阈值(o)”、“很低(i)”、“低(ii)”、“中等(iii)”、“中等偏上(iv)”、“高(v)”、“很高(vi)”和“最高(vii)”。
进一步的，为了提供一种更优的规则库，本发明规则库为：
Figure BDA0001816137970000031
Figure BDA0001816137970000041
进一步的，为了增加电池单元工作的可靠性，当电池单元当前SOC小于等于最低设定值时，隔离该电池单元，并发出报警信号。
附图说明
图1为一种现有使用过一段时间后的电池组示意图；
图2为并联单体电池之间产生循环电流的示意图；
图3为本发明实施例一电池组能量管理方法的流程图；
图4为本发明实施例二输入的电池组SOC的隶属度函数；
图5为本发明实施例二输入的负载需求电流的隶属度函数；
图6为本发明实施例二投入数量N的决策曲面；
图7为本发明实施例二触发阈值ΔSOC的决策曲面。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。
实施例一：
如图3所示为本发明实施例一电池组能量管理方法的流程图，具体步骤如下所示：
1、初始化，将当前需要并入的投入数量N0和触发阈值ΔSOC0均设为0。
2、监测各单体电池当前SOC，若单体电池的电池容量小于等于最低设定值(本实施例取0)，通过控制开关将其从电池组中隔离，并通过发送报警信号，提醒车主更换。
3、估算电池组SOC，获取负载需求电流。
4、根据电池组SOC和负载需求电流，通过查取数据表的内容，选取当前需要投入的投入数量N1和触发阈值ΔSOC1。
5、使用从数据表中读取的投入数量N1和触发阈值ΔSOC1来代替先前设定的投入数量N0和触发阈值ΔSOC0，完成对投入数量N和触发阈值ΔSOC取值的更新。
6、将各单体电池按SOC大小由大到小排序，将前N1个单体电池接入供电电路，其他单体电池与供电电路电气隔离。
7、然后持续监测接入电路的N1个单体电池的SOC，当任一接入电路的单体电池SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC1时，则需要重新估算当前的电池组SOC，以及获取当前的负载需求电流。
8、根据重新得到的电池组SOC和负载需求电流，通过查取数据表的内容，选取当前需要投入的投入数量N2和触发阈值ΔSOC2。
9、使用从数据表中读取的投入数量N2和触发阈值ΔSOC2来代替先前设定的投入数量N1和触发阈值ΔSOC1，完成对投入数量N和触发阈值ΔSOC取值的更新。
10、将各单体电池按SOC大小由大到小排序，将前N2个单体电池接入供电电路，其他单体电池与供电电路电气隔离。
11、继续监测接入电路的N2个单体电池的SOC，一旦其中任意一个单体电池SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC2时，则再次重复以上步骤。
本实施例通过电池组的电池管理系统测量电池组当前温度以及各单体电池当前电压和电流，然后根据这些数据检测出各单体电池当前SOC，再估算出电池组SOC；然后根据整车控制器的指令获取负载需求电流。具体方案步骤均属于现有技术，在此不予以赘述。
本实施例中的数据表详细记载了不同的电池组SOC和负载需求电流对应的不同的投入数量N和触发阈值ΔSOC。而该数据表本身则是通过一定的规则制定的，该规则是技术人员通过大量的分析试验以及技术经验总结得到的，具体为电池组SOC越大，投入数量N的取值越小，触发阈值ΔSOC的取值越大，电池组SOC越小，投入数量N的取值越大，触发阈值ΔSOC的取值越小，负载需求电流越大，投入数量N的取值越大，触发阈值ΔSOC的取值越大；负载需求电流越小，投入数量N的取值越小，触发阈值ΔSOC的取值越小。
实施例二
本实施例与实施例一的区别仅在于，为了精确获得单体电池具体接入数量以及SOC排序的触发条件，避免不必要的单体电池切入切出操作，本实施例是根据电池组SOC和负载需求电流，通过模糊控制算法计算，选取当前需要并入的投入数量N和触发阈值ΔSOC。具体步骤如下所示：
1、选定隶属度函数将输入量与输出量模糊化，通过试验和经验设置规则库。
常用的模糊控制算法隶属度函数有高斯形隶属度函数、广义钟形隶属度函数、梯形隶属度函数以及S形隶属度函数等，本实施例从中选出最适合电池组能量管理的梯形隶属度函数来对电池组相关输入输出量进行模糊化。
本实施例中模糊控制算法的输入量为电池组SOC(以电池组剩余电量与电池组额定总电量百分比来表示)和负载需求电流(单位为A)，输出量为当前需要并入的投入数量N和触发阈值ΔSOC。
输入的电池组SOC模糊化为3个等级，分别是“低电量(L)”、“中电量(M)”和“高电量(H)”，如图4所示为输入的电池组SOC的隶属度函数。
输入的负载需求电流模糊化为3个等级：分别是“小电流(S)”、“一般电流(G)”和“大电流(B)”，如图5所示为输入的负载需求电流的隶属度函数。
输出的当前需要并入的投入数量N模糊化为7个等级：“零接入(O)”、“很少(I)”、“少(II)”、“中(III)”、“多(IV)”、“很多(V)”和“全部(VI)”。
输出的触发阈值ΔSOC模糊化为8个等级：“零阈值(o)”、“很低(i)”、“低(ii)”、“中等(iii)”、“中等偏上(iv)”、“高(v)”、“很高(vi)”和“最高(vii)”。
上述输入量的隶属度函数均是根据大量的实验数据和理论分析后得到的最优的隶属度函数。
之后通过对电池组能量管理过程深入分析研究，本实施例给出了一种根据输入的电池组SOC与负载需求电流计算出输出的当前需要并入的投入数量N和触发阈值ΔSOC规则库，其一般规则库如表1和表2所示：
表1
Figure BDA0001816137970000071
表2
Figure BDA0001816137970000072
本实施例以包含8个单体电池的电池组为例，输出的当前需要并入的投入数量N具体的7个等级就设为：“零接入(0)”、“很少(1)”、“少(2)”、“中(5)”、“多(6)”、“很多(7)”和“全部(8)”；输出的触发阈值ΔSOC具体的8个等级就设为：“零阈值(0％)”、“很低(1％)”、“低(2％)”、“中等(3％)”、“中等偏上(4％)”、“高(5％)”、“很高(7％)”和“最高(8％)”。因此具体的规则库如表3和表4所示：
表3
Figure BDA0001816137970000081
表4
Figure BDA0001816137970000082
这个步骤可以提前完成，实际模糊计算时，直接使用上述规则库即可。
2、输入电池组SOC和负载需求电流。
3、根据先前设置的规则库对电池组SOC和负载需求电流进行模糊化分级。
4、根据电池组SOC和负载需求电流的等级进行合成运算，得到输出量的隶属度；
5、对输出量的隶属度解模糊，计算得到当前需要并入的投入数量N和当前触发阈值ΔSOC。
本实施例投入数量N的决策曲面如图6所示，本实施例触发阈值ΔSOC的决策曲面如图7所示。
上述模糊控制算法的思想是：
负载需求电流和电池组SOC决定了当前需要投入的单体电池最小个数N；并联单体电池SOC的大小顺序决定了哪些单体电池接入电路。也就是说，负载大小和该单体电池状况决定了该单体电池是否接入到电路中。根据负载需求，只接入SOC较高的单体电池，此时，较低SOC的单体电池和较高SOC的单体电池之间没有电气上的连接，也就没有不可控的循环电流。这些较低SOC单体电池可以从系统中隔离出来暂停放电，获得休息，同时在开环的状态下，可以更加准确地估算出其SOC和SOH(电池寿命值)；当随着负载的增加，应当逐渐接入剩下的较高SOC的单体电池，在负载达到最大的时候，接入全部的单体电池。同时当电池组SOC偏低的时候，应该适当增大接入的单体电池数目，以减少电池组内阻，防止电池压降过大导致提前达到放电截止电压；当功率需求达到最大等级的时候，应该并入所有的单体电池，因为投入的电池越多，电池组的内阻就会越小，消耗的能量也越少。
为将单体电池SOC投入切出频率控制在一个合理的范围内，本实施例引入一个变量触发阈值△SOC，当任何一个单体电池的SOC变化量超过触发阈值△SOC时，才重新对单体电池进行能量管理，更新投入数量N和触发阈值ΔSOC，更换投入的单体电池，以确保按照SOC大小前N个电池放电；但负载需求电流比较大的时候，单体电池SOC变化比较快，这时我们希望触发阈值△SOC大一点，而当负载需求电流比较小的时候，又期望触发阈值△SOC小一点。同时希望当电池组SOC比较高时，触发阈值△SOC大一点，这样可以降低开关开断频率，当电池组SOC比较低时，触发阈值△SOC也随之减少，这样就可以使电池组更快地交换放电，防止电池组提前达到放电截止电压；在重负载的时候，所有的单体电池都并入总线，此时就没有必要控制电流分配了；但是，对于轻负载和中度负载，控制主机就可以通过模糊控制策略控制每个单体电池的放电电流。
本实施例采用模糊控制算法计算投入数量N和触发阈值ΔSOC仅仅是一种最优的选择，在实际应用中还可以使用阶梯函数等函数计算的方式来计算投入数量N和触发阈值ΔSOC，这种变化、修改、替换和变型应当仍落入本发明的保护范围内。
上述实施例中也可采用实施例二中的模糊控制算法或其他函数计算的方式预先计算得到数据表，然后再应用实施例一的方式来进行管理。这种变化、修改、替换和变型应当仍落入本发明的保护范围内。
上述实施例当中，当需求负载电流和电池组SOC变化的时候，单体电池可以在控制开关的控制下迅速动作，使相应的单体电池并到总线上去或者断开与总线的连接。具体控制可使用可控开关、IGBT等实现，由于该控制属于现有技术，在此不予以赘述。
以上实施例中，单体电池作为一个独立的电池单元进行投入或者切出，还可以将两个以上单体电池形成的电池模组作为一个独立的电池单元进行操作。这种变化、修改、替换和变型应当仍落入本发明的保护范围内。
上述实施例中，只考虑了电池组的放电阶段，对于电池组的充电阶段，最理想的情况是，先对电池电量比较低的单体电池进行充电，等到所有的电池组电量一致之后，再对所有的单体电池进行充电，这样能提高充电效率，避免并联单体电池之间的充放电，减少单体电池产生的热量。但是由于充电电流不容易控制，特别是制动能量回收的电流波动更大，如果投入的单体电池过少，对低SOC的单体电池充电电流有可能过大，所以，这里采用将单体电池全部投入进行充电。当然还可以使用其他合理的方式来对电池组进行充电。

Claims (6)

1.一种电池组能量管理方法，该电池组包括若干串并联连接的电池单元，其特征在于，在放电过程中，监测电池单元SOC，当任一电池单元SOC变化量大于等于触发阈值ΔSOC时，进行一次管理过程：
(一)估算电池组SOC，并且获取负载需求电流；
(二)根据电池组SOC和负载需求电流，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC，并且更新投入数量N和触发阈值ΔSOC；所述投入数量N表示当前需要投入放电的电池单元数量；
其中，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC的规则为：电池组SOC越大，投入数量N的取值越小，触发阈值ΔSOC的取值越大；电池组SOC越小，投入数量N的取值越大，触发阈值ΔSOC的取值越小；负载需求电流越大，投入数量N的取值越大，触发阈值ΔSOC的取值越大；负载需求电流越小，投入数量N的取值越小，触发阈值ΔSOC的取值越小；
(三)将SOC较大的前N个电池单元投入放电，其他电池单元不投入放电。
2.根据权利要求1所述的电池组能量管理方法，其特征在于，根据电池组SOC和负载需求电流，通过查取数据表的内容，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC；所述数据表根据所述得到投入数量N和触发阈值ΔSOC的规则制定。
3.根据权利要求1所述的电池组能量管理方法，其特征在于，根据电池组SOC和负载需求电流，通过模糊控制算法计算，得到投入数量N和触发阈值ΔSOC，具体计算过程如下：
S01：输入电池组SOC和负载需求电流；
S02：根据通过规则库对电池组SOC和负载需求电流进行模糊化分级；
S03：根据电池组SOC和负载需求电流的模糊化等级进行合成运算，得到输出量的隶属度；
S04：对输出量的隶属度解模糊，计算得到投入数量N和触发阈值ΔSOC。
4.根据权利要求3所述的电池组能量管理方法，其特征在于，通过隶属度函数将输入量和输出量模糊化得到所述规则库中的模糊化等级，输入的电池组SOC模糊化为3个等级：分别是“低电量(L)”、“中电量(M)”和“高电量(H)”；输入的负载需求电流模糊化为3个等级：分别是“小电流(S)”、“一般电流(G)”和“大电流(B)”；输出的投入数量N模糊化为7个等级：“零接入(O)”、“很少(I)”、“少(II)”、“中(III)”、“多(IV)”、“很多(V)”和“全部(VI)”；输出的触发阈值ΔSOC模糊化为8个等级：“零阈值(o)”、“很低(i)”、“低(ii)”、“中等(iii)”、“中等偏上(iv)”、“高(v)”、“很高(vi)”和“最高(vii)”。
5.根据权利要求4所述的电池组能量管理方法，其特征在于，所述规则库为：
Figure FDA0002762853810000021
Figure FDA0002762853810000022
6.根据权利要求1所述的电池组能量管理方法，其特征在于，当电池单元当前SOC小于等于最低设定值时，隔离该电池单元，并发出报警信号。
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