CN111007420A - 蓄电池组内单体性能在线筛选方法 - Google Patents

蓄电池组内单体性能在线筛选方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电池监测技术领域，具体涉及一种蓄电池组内单体性能在线筛选方法，采集蓄电池组中每节电池的单体电压、单体温度和单体内阻，构成原始数据结构体[电池编号，单体电压，单体温度，单体内阻]，记为[i,Vi,Ti,Ri]；计算4个聚类的质心与蓄电池组质心的欧几里得距离di，距离最远的质心所在聚类即为性能最差的电池；本发明结合蓄电池的可精确测量参数单体电压、单体温度和单体内阻进行聚类分析，准确度高，易实施，可用于进一步的蓄电池组内性能较差电池的更换或均衡，可扩展的用于蓄电池组一致性分析。

Description

蓄电池组内单体性能在线筛选方法
技术领域
本发明涉及电池监测技术领域，具体涉及一种蓄电池组内单体性能在线筛选方法。
背景技术
电池组中由于生产工艺过程的复杂因素及使用环境的复杂因素共同作用，导致相同的电池单元在使用后，存在性能的劣化，且程度不同，甚至刚出厂的电池也会存在一定的性能差异，在长时间的使用过程中，其劣化程度会继续增加，电池组的综合性能所受影响极大。根据木桶效应理论，劣化程度最大的电池会成为最大的负载，导致电池组提前报废，极大地缩减电池组的使用寿命。
传统的做法是把不满足性能的电池组全部进行替换，将旧电池组进行物理、化学方法回收或直接进入二级市场使用，即便是直接进入二级市场使用，依然会存在性能完好的电池无法进一步发挥作用，劣化程度大的电池仍然是一个负载，存在资源的浪费。少数做法是更换部分性能差的电池或对性能差的电池进行均衡处理，其采用的电池性能筛选方法主要有单体电压判断法、单体内阻判断法、单体SOC/SOH判断法等，其中单体电压判断法和单体内阻判断法，操作简单，可实施性强，但是由于蓄电池本身负载的特性，无法但从单体电压或单体内阻就可判断蓄电池的好坏，因此准确度较低，单体SOC/SOH判断法需首先对电池进行充放电处理得到蓄电池的SOC/SOH，该方法对在线运行的蓄电池可实施性较差。
发明内容
为了解决上述技术问题中的不足，本发明的目的在于：提供一种蓄电池组内单体性能在线筛选方法,能够筛选出蓄电池组内单体性能较差的电池，以便进行进一步的或更换或均衡处理。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为：
所述蓄电池组内单体性能在线筛选方法，包括以下步骤：
a、采集蓄电池组中每节电池的单体电压、单体温度和单体内阻，构成原始数据结构体[电池编号，单体电压，单体温度，单体内阻]，记为[i,Vi,Ti,Ri]；
其中i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数；
b、计算蓄电池组单体电压、单体温度和单体内阻所构成的原始数据的质心，记为
Figure BDA0002338493260000011
c、将蓄电池组原始数据按单体内阻由小到大进行排序，并将排序后的数据进行4等分，记为I类、II类、III类和IV类；
d、分别选取I类、II类、III类和IV类的中间电池所对应的[i,Vi,Ti,Ri]记为该类的初始质心；
e、使用k-mean对蓄电池原始数据进行聚类，直至所有质心不再变化，并将各聚类对应的质心分别记为[V1’,T1’，R1’]、[V2’,T2’，R2’]、[V3’,T3’，R3’]和[V4’,T4’，R4’]；
f、计算4个聚类的质心与蓄电池组质心的欧几里得距离di，距离最远的质心所在聚类即为性能最差的电池。
优选的，步骤b中所述计算蓄电池组单体电压、单体温度和单体内阻所构成的原始数据的质心计算方式如下：
Figure BDA0002338493260000021
其中，N为蓄电池组内单体电池的节数；i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数；
优选的，步骤c中所述I类、II类、III类和IV类，依次为单体内阻由小到大等分后对应的电池，若电池无法等分，则采用优先前分的方式，例如53节电池，则4类分别对应1～14、15～27、28～40和41～53，107节电池，则4类分别对应1～27、28～54、55～81和82～107。
优选的，步骤f中的欧几里得距离计算方法如下：
Figure BDA0002338493260000022
其中，i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明结合蓄电池的可精确测量参数单体电压、单体温度和单体内阻进行聚类分析，准确度高，易实施，可用于进一步的蓄电池组内性能较差电池的更换或均衡，可扩展的用于蓄电池组一致性分析。
具体实施方式
下面对本发明实施例做进一步描述：
实施例1
本发明所述蓄电池组内单体性能在线筛选方法，包括以下步骤：
a、采集蓄电池组中每节电池的单体电压、单体温度和单体内阻，构成原始数据结构体[电池编号，单体电压，单体温度，单体内阻]，记为[i,Vi,Ti,Ri]；
其中i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数；
b、计算蓄电池组单体电压、单体温度和单体内阻所构成的原始数据的质心，记为
Figure BDA0002338493260000031
步骤b中所述计算蓄电池组单体电压、单体温度和单体内阻所构成的原始数据的质心计算方式如下：
Figure BDA0002338493260000032
其中，N为蓄电池组内单体电池的节数；i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数；
c、将蓄电池组原始数据按单体内阻由小到大进行排序，并将排序后的数据进行4等分，记为I类、II类、III类和IV类；
步骤c中所述I类、II类、III类和IV类，依次为单体内阻由小到大等分后对应的电池，若电池无法等分，则采用优先前分的方式，例如53节电池，则4类分别对应1～14、15～27、28～40和41～53，107节电池，则4类分别对应1～27、28～54、55～81和82～107。
d、分别选取I类、II类、III类和IV类的中间电池所对应的[i,Vi,Ti,Ri]记为该类的初始质心；
e、使用k-mean对蓄电池原始数据进行聚类，直至所有质心不再变化，并将各聚类对应的质心分别记为[V1’,T1’，R1’]、[V2’,T2’，R2’]、[V3’,T3’，R3’]和[V4’,T4’，R4’]；
f、计算4个聚类的质心与蓄电池组质心的欧几里得距离di，距离最远的质心所在聚类即为性能最差的电池。
步骤f中的欧几里得距离计算方法如下：
Figure BDA0002338493260000033
其中，i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数。

Claims (4)

1.一种蓄电池组内单体性能在线筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、采集蓄电池组中每节电池的单体电压、单体温度和单体内阻，构成原始数据结构体[电池编号，单体电压，单体温度，单体内阻]，记为[i,Vi,Ti,Ri]；
其中i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数；
b、计算蓄电池组单体电压、单体温度和单体内阻所构成的原始数据的质心，记为[V，T，R]；
c、将蓄电池组原始数据按单体内阻由小到大进行排序，并将排序后的数据进行4等分，记为I类、II类、III类和IV类；
d、分别选取I类、II类、III类和IV类的中间电池所对应的[i,Vi,Ti,Ri]记为该类的初始质心；
e、使用k-mean对蓄电池原始数据进行聚类，直至所有质心不再变化，并将各聚类对应的质心分别记为[V1’,T1’，R1’]、[V2’,T2’，R2’]、[V3’,T3’，R3’]和[V4’,T4’，R4’]；
f、计算4个聚类的质心与蓄电池组质心的欧几里得距离di，距离最远的质心所在聚类即为性能最差的电池。
2.根据权利要求1所述的蓄电池组内单体性能在线筛选方法，其特征在于，步骤b中所述计算蓄电池组单体电压、单体温度和单体内阻所构成的原始数据的质心计算方式如下：
Figure FDA0002338493250000011
其中，N为蓄电池组内单体电池的节数；i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数。
3.根据权利要求1所述的蓄电池组内单体性能在线筛选方法，其特征在于，步骤c中所述I类、II类、III类和IV类，依次为单体内阻由小到大等分后对应的电池，若电池无法等分，则采用优先前分的方式。
4.根据权利要求1所述的蓄电池组内单体性能在线筛选方法，其特征在于，步骤f中的欧几里得距离计算方法如下：
Figure FDA0002338493250000012
其中，i为1，2，…,N,为蓄电池组内单体电池节数。
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