CN111007420B - 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 PDFInfo
- Publication number
- CN111007420B CN111007420B CN201911366236.6A CN201911366236A CN111007420B CN 111007420 B CN111007420 B CN 111007420B CN 201911366236 A CN201911366236 A CN 201911366236A CN 111007420 B CN111007420 B CN 111007420B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- storage battery
- battery pack
- monomer
- internal resistance
- cell
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
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
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;
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:
其中,N为蓄电池组内单体电池的总节数;i为1,2,…,N,为蓄电池组内单体电池节数号;
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:
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;
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:
其中,N为蓄电池组内单体电池的总节数;i为1,2,…,N,为蓄电池组内单体电池节数号;
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:
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;
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。
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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911366236.6A CN111007420B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 蓄电池组内单体性能在线筛选方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911366236.6A CN111007420B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 蓄电池组内单体性能在线筛选方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111007420A CN111007420A (zh) | 2020-04-14 |
CN111007420B true CN111007420B (zh) | 2022-06-14 |
Family
ID=70118258
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911366236.6A Active CN111007420B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 蓄电池组内单体性能在线筛选方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111007420B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111562515B (zh) * | 2020-05-18 | 2021-03-12 | 北京理工大学 | 一种动力电池组特征单体的筛选方法 |
CN112014759B (zh) * | 2020-07-22 | 2023-04-14 | 量道(深圳)储能科技有限公司 | 基于分布式集群分析电池性能的方法及系统 |
KR102501421B1 (ko) * | 2020-09-01 | 2023-02-21 | 주식회사 에스티 | 농업용 전기 차량에 탑재된 배터리 팩의 원격 모니터링을 수행하는 모니터링 서버 및 그 동작 방법 |
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 |
CN115718259B (zh) * | 2022-08-24 | 2023-09-29 | 常州地铁集团有限公司运营分公司 | 一种蓄电池组中异常电池的筛选方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202905921U (zh) * | 2012-10-31 | 2013-04-24 | 浙江吉利汽车研究院有限公司杭州分公司 | 一种车载电池组冷却系统 |
CN204794202U (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-18 | 浙江科畅电子有限公司 | 一种变电站蓄电池组在线均衡装置 |
CN106329603A (zh) * | 2015-07-09 | 2017-01-11 | 浙江科畅电子有限公司 | 一种变电站蓄电池组在线均衡装置 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7430699B2 (en) * | 2006-02-07 | 2008-09-30 | International Business Machines Corporation | Trading propensity-based clustering of circuit elements in a circuit design |
CN103777091B (zh) * | 2013-12-13 | 2016-08-31 | 国家电网公司 | 一种基于k均值的高铁电能质量监测数据分类方法 |
CN104614684A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-13 | 国家电网公司 | 一种储能电池响应能力的工况评价方法 |
CN105807231B (zh) * | 2016-03-14 | 2018-10-19 | 深圳供电局有限公司 | 一种用于蓄电池剩余容量检测的方法及系统 |
CN106156485A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-11-23 | 广州供电局有限公司 | 电力变压器故障诊断方法及装置 |
JP6414580B2 (ja) * | 2016-10-14 | 2018-10-31 | トヨタ自動車株式会社 | リチウムイオン二次電池の容量回復システム |
CN106680723B (zh) * | 2016-12-09 | 2019-06-07 | 国网北京市电力公司 | 监测蓄电池组运行状态的方法和装置 |
CN108254689B (zh) * | 2016-12-29 | 2020-04-28 | 中国电信股份有限公司 | 电池组反极单体电池检测方法和系统 |
WO2019180714A1 (en) * | 2018-03-22 | 2019-09-26 | Optimal Plus Ltd. | Methods and systems for detecting defects on an electronic assembly |
CN109212429B (zh) * | 2018-08-14 | 2021-02-09 | 国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司 | 多参数加权判定蓄电池性能的方法 |
CN110531269B (zh) * | 2019-09-05 | 2022-06-17 | 许继集团有限公司 | 一种串并联组合式电池堆的soc估算方法及电池管理系统 |
-
2019
- 2019-12-26 CN CN201911366236.6A patent/CN111007420B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202905921U (zh) * | 2012-10-31 | 2013-04-24 | 浙江吉利汽车研究院有限公司杭州分公司 | 一种车载电池组冷却系统 |
CN204794202U (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-18 | 浙江科畅电子有限公司 | 一种变电站蓄电池组在线均衡装置 |
CN106329603A (zh) * | 2015-07-09 | 2017-01-11 | 浙江科畅电子有限公司 | 一种变电站蓄电池组在线均衡装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111007420A (zh) | 2020-04-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111007420B (zh) | 蓄电池组内单体性能在线筛选方法 | |
CN106384853B (zh) | 一种锂离子电池分步化成及一致性筛选方法 | |
CN103785629B (zh) | 一种梯次利用锂电池筛选成组方法 | |
CN103579700B (zh) | 一种锂离子电池分选配组方法 | |
CN103594742B (zh) | 一种动力铅酸蓄电池组的分选配组方法 | |
CN109193055A (zh) | 一种废旧锂离子动力电池梯次利用筛选方法 | |
CN110333463B (zh) | 一种电芯一致性筛选方法及其系统 | |
CN109004288B (zh) | 一种锂电池高soc附近小电流扰动循环化成方法 | |
CN112103570A (zh) | 一种动力电池配组工艺 | |
CN103176138A (zh) | 一种电池组维护检测方法 | |
CN112379283A (zh) | 一种动力电池自放电筛选方法 | |
CN112505557A (zh) | 一种动态评价电芯一致性的方法 | |
CN107078304A (zh) | 用于锂二次电池的电解铜箔及包含该电解铜箔的锂二次电池 | |
CN109116246B (zh) | 铅酸蓄电池滥用过放电性能评价方法及容量恢复方法 | |
CN207852740U (zh) | 一种磷酸铁锂动力电池组自放电一致性的筛选系统 | |
CN112114266A (zh) | 一步实现电池筛分配组的方法 | |
CN111762059A (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 | |
CN106984561B (zh) | 一种动力锂离子电池的筛选方法 | |
CN106252704B (zh) | 一种基于密度分布模型的铅酸蓄电池配组方法 | |
CN111384447A (zh) | 一种圆柱锂电池快速化成分容方法 | |
CN110350261A (zh) | 锂离子电池配组方法 | |
CN113884906B (zh) | 一种基于正态分布分析的动力蓄电池配组方法 | |
CN111562515B (zh) | 一种动力电池组特征单体的筛选方法 | |
CN113178624B (zh) | 电动道路车辆用动力电池高一致性配组方法 | |
CN115825755B (zh) | 一种储能电池电芯电压一致性评估方法 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |