CN111200168B - 一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法 - Google Patents

一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法。电池组中单体电池的不一致性是造成动力电池组使用寿命缩短以及性能严重衰减的主要原因。通过对充放电曲线的配组是目前提高电池组内单体电池一致性最有效的方法。但是充放电曲线大量的数据使得配组的速度变得十分缓慢，因此本发明提出的方法可以很好的改善数据过多的状况。根据电池的放电曲线，采用数据预处理、数据分类和数据后处理这一系列步骤，将电池的配组成功率和配组性能进行了改善和提高。

Description

一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法
技术领域
本发明涉及铅酸蓄电池生产配组领域，尤其是涉及一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法。
背景技术
随着社会的进步与发展，人们对车辆需求呈爆发式增长，同时针对汽车碳排放量的逐渐增加，许多国家开始着眼于电动车的开发以及投入使用，对于电动车的需求日益增加，而作为电动车能源供应的来源-电池就显得尤为重要。电动车的电池主要是铅酸蓄电池，而铅酸蓄电池的实际使用寿命以及容量一直是电动车发展的难点，也是当今电动车生产商最为关注的问题之一。
在实际应用中，一节电池很难提供电动车所需的电压，同样容量也有限，因此铅酸蓄电池组通常是通过n(根据需要而定)节电池串联/并联组成。而铅酸电池个体参数会不一致，这些参数包括容量、开路电压、内阻等，由于参数的不一致性导致配组的电池组受到极大的影响，例如，当高容量电池和低容量电池配组在一起，在充放电的过程中，低容量的电池将会先结束充放电过程，导致高容量电池在大电压下进行充放电极大影响高容量电池的容量和寿命，从而导致整个电池组寿命下降，容量减小。
当今国内外已经有人提出了根据静态电压和终止电压来进行电池配组，将配组工作交给计算机进行处理，相比于传统工厂人工匹配，这种方法不仅速度快效率高，同时也节省了大量的成本。但是这种根据静态点和动态点进行配组的方法仍有很大的局限性，静态电压和终止电压只能粗略代表电池性能的某一部分。而电池的放电曲线更能完整体现电池的真实性能。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法。根据电池的放电曲线，采用数据预处理、数据分类和数据后处理这一系列步骤，将电池的配组成功率和配组性能进行了改善和提高。
本发明提出的配组方法主要包括以下步骤：
步骤(1)、获取若干个电池放电曲线上的若干个时间点上的电池电压值，作为预配组电池的电压数据。
对充电完成的铅酸蓄电池在固定放电电流下进行放电，从起始电压点开始每隔一定时间采集当前所有电池的电压到终止电压为止，得到每个电池的放电曲线；
步骤(2)、将步骤(1)得到的电压数据以矩阵形式进行主成分分析降维
2.1将上述x只电池的数据组成x行y列的矩阵L：
Figure BDA0002361652600000021
其中每一行表示一只电池的不同时间的电压值数据，x行表示有x个电池进行配组，每一列表示该电池在电池充放电曲线上某个时间的电压值，y列即表示一只电池的一条完整的充放电曲线上的y个时间点的电压；
2.2将矩阵L的每一列进行零均值化，得到一个零均值化的矩阵m；将零均值化的矩阵m乘以矩阵m的转置矩阵—mT即得到电池数据的协方差矩阵J；求出电池数据的协方差矩阵J的特征值以及每一个特征值所对应的特征向量；
所述的零均值化操作为每一列的每一个电压值减去该列的均值，其中均值的计算为该列所有电压值求和除以电池总数(即行数x)；
2.3将电池数据的所有特征值从大到小进行排列，根据需要选出前d(d可以为2)个特征向量与矩阵L进行矩阵乘法运算，得到的结果作为降维后的输出。
步骤(3)、根据步骤(2)计算得到的前d个主成分分量进行N次k++聚类分组，并计算每次配组结果的聚类性能(聚类性能度量选择Calinski-Harabasz Index系数—一种计算类别分类结果的参数)，选取聚类性能最佳的结果：
3.1随机选取k个初始聚类中心点作为最初的k个类中心点。k为要分成的类别数。
3.2将降维后的电池数据分别与k个类中心点进行欧式距离比较，并将其归属于距离最近的初始聚类中心所在的类。
欧式距离表达式为：
Figure BDA0002361652600000022
其中xxi'表示x行i列降维后电池数据,xj"表示第j个类中心点，j＝1,…，k；
3.3重新计算类中心：即将步骤3.2中得到的每一类的电池数据点进行求均值，得到新的类中心；返回至步骤3.2，直至类中心点不再变化；
第j类电池数据的均值计算公式为：
Figure BDA0002361652600000031
其中n表示第j类的元素数目；
3.4当类中心点不再变化时，通过公式(1)计算Calinski-Harabasz Index系数并记录分类结果后，返回步骤3.1再次开始分类；直至重复步骤(3)N次时结束，并选取Calinski-Harabasz Index系数最大的分类结果作为最终的分类结果。
Figure BDA0002361652600000032
其中trB(j)表示第j类类间离差矩阵的迹，trW(j)表示第j类类内离差矩阵的迹。
步骤(4)、对类中心边缘点进行处理
4.1根据步骤(3)k类所有数据的中心点，获取k类中类中心点与其欧式距离最大的类作为第一类；剩余其他类按照以下规律进行排序，分别命名为第二至k类：第i类与第i-1类的类中心点欧式距离最近，其中2≤i≤k,i、k为正整数；
4.2对每一类的电池进行重新分配
1)获取当前类的电池总数h，根据公式(4)获取得到余数m；
m＝MOD(h,C) 式(4)
其中C为电池的配组数，MOD()为余数函数；
2)从第i类中筛选出与第i-1类的类中心欧式距离最小的C-m个数据点；并将上述数据分割到第i-1类，构成新的第i-1类、第i类。
步骤(5)、对每一类的电池进行配组
根据层次聚类的思想，将第i类中的数据点与当前类类中心进行欧式距离比较，筛选出距离最大的点xkT'。
然后进一步筛选出与上述点xkT'欧式距离最小的C个电池，然后将上述C个电池配组，同时从该类中删除；重复操作直接该类内无电池为止。
为了使得组内电池差异性较小，以尽可能保证每个电池组中电池性能相近的同时又可以通过分散总体电池数据从而降低时间消耗。
步骤(6)、优化
为保证组内电池曲线接近，需要排出一些差异性个体，计算步骤(5)配成的每组电池的个体方差，判断是否存在方差大于阈值的个体，若是则将其从整体电池数据中剔除，若否则保存所有的电池序号对应的配组结果，存入本地文件或数据库中。
本发明的有益效果如下：
基于本发明方法的自动配组结果与已有方法的结果进行比较，提高了配组成功率，同时配组的电池组效果也有所提高。同时本方法不仅能使用于铅酸蓄电池的配组，同样对于其他种类的电池也有很好的适应性。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实现做进一步说明，能够使科研人员对本发明的思想有一个更加深刻的理解。
如图1一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法包括以下步骤：
步骤(1)、获取若干个电池放电曲线上的若干个时间点上的电池电压值，作为预配组电池的电压数据。
对充电完成的铅酸蓄电池在固定放电电流下进行放电，从起始电压点开始每隔一定时间采集当前所有电池的电压到终止电压为止，得到每个电池的放电曲线；
步骤(2)、将步骤(1)得到的电压数据以矩阵形式进行主成分分析降维
2.1将上述x只电池的数据组成x行y列的矩阵L：
Figure BDA0002361652600000041
其中每一行表示一只电池的不同时间的电压值数据，x行表示有x个电池进行配组，每一列表示该电池在电池充放电曲线上某个时间的电压值，y列即表示一只电池的一条完整的充放电曲线上的y个时间点的电压；
2.2将矩阵L的每一列进行零均值化，得到一个零均值化的矩阵m；将零均值化的矩阵m乘以矩阵m的转置矩阵—mT即得到电池数据的协方差矩阵J；求出电池数据的协方差矩阵J的特征值以及每一个特征值所对应的特征向量；
所述的零均值化操作为每一列的每一个电压值减去该列的均值，其中均值的计算为该列所有电压值求和除以电池总数(即行数x)；
2.3将电池数据的所有特征值从大到小进行排列，根据需要选出前d(d可以为2)个特征向量与矩阵L进行矩阵乘法运算，得到的结果作为降维后的输出。
步骤(3)、根据步骤(2)计算得到的前d个主成分分量进行5次k++聚类分组，并计算每次配组结果的聚类性能(聚类性能度量选择Calinski-Harabasz Index系数—一种计算类别分类结果的参数)，选取聚类性能最佳的结果：
3.1随机选取k个初始聚类中心点作为最初的k个类中心点。k为要分成的类别数。
3.2将降维后的电池数据分别与k个类中心点进行欧式距离比较，并将其归属于距离最近的初始聚类中心所在的类。
欧式距离表达式为：
Figure BDA0002361652600000051
其中xxi'表示x行i列降维后电池数据,xj"表示第j个类中心点，j＝1,…，k；
3.3重新计算类中心：即将步骤3.2中得到的每一类的电池数据点进行求均值，得到新的类中心；返回至步骤3.2，直至类中心点不再变化；
第j类电池数据的均值计算公式为：
Figure BDA0002361652600000052
其中n表示第j类的元素数目；
3.4当类中心点不再变化时，通过公式(1)计算Calinski-Harabasz Index系数并记录分类结果后，返回步骤3.1再次开始分类；直至重复步骤(3)5次时结束，并选取Calinski-Harabasz Index系数最大的分类结果作为最终的分类结果。
Figure BDA0002361652600000053
其中trB(j)表示第j类类间离差矩阵的迹，trW(j)表示第j类类内离差矩阵的迹。
步骤(4)、对类中心边缘点进行处理
4.1根据步骤(3)k类所有数据的中心点，获取k类中类中心点与其欧式距离最大的类作为第一类；剩余其他类按照以下规律进行排序，分别命名为第二至k类：第i类与第i-1类的类中心点欧式距离最近，其中2≤i≤k,i、k为正整数；
4.2对每一类的电池进行重新分配
1)获取当前类的电池总数h，根据公式(4)获取得到余数m；
m＝MOD(h,C) 式(4)
其中C为电池的配组数，MOD()为余数函数；
2)从第i类中筛选出与第i-1类的类中心欧式距离最小的C-m个数据点；并将上述数据分割到第i-1类，构成新的第i-1类、第i类。
步骤(5)、对每一类的电池进行配组
根据层次聚类的思想，将第i类中的数据点与当前类类中心进行欧式距离比较，筛选出距离最大的点xkT'。
然后进一步筛选出与上述点xkT'欧式距离最小的C个电池，然后将上述C个电池配组，同时从该类中删除；重复操作直接该类内无电池为止。
为了使得组内电池差异性较小，以尽可能保证每个电池组中电池性能相近的同时又可以通过分散总体电池数据从而降低时间消耗。
步骤(6)、优化
为保证组内电池曲线接近，需要排出一些差异性个体，计算步骤(5)配成的每组电池的个体方差，判断是否存在方差大于阈值的个体，若是则将其从整体电池数据中剔除，若否则保存所有的电池序号对应的配组结果，存入本地文件或数据库中。
本发明配组方法与已有方法配组结果对比如表1所示：
表1配组结果对比
配组方法 电池总数 配组数 方差总和 方差最小值 方差最大值
本发明方法配组 432 102 0.25283 1.35E-05 0.04495
图割法配组 432 92 0.26984 2.19E-06 0.00906

Claims (2)

1.一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法，其特征在于主要包括以下步骤：
步骤(1)、获取若干个电池放电曲线上的若干个时间点上的电池电压值，作为预配组电池的电压数据；
步骤(2)、将步骤(1)得到的电压数据以矩阵形式进行主成分分析降维；具体是：
2.1将x只电池的数据组成x行y列的矩阵L：
Figure FDA0002753495180000011
其中每一行表示一只电池的不同时间的电压值数据，x行表示有x个电池进行配组，每一列表示该电池在电池放电曲线上某个时间的电压值，y列表示一只电池的一条完整的放电曲线上的y个时间点的电压；
2.2将矩阵L的每一列进行零均值化，然后将零均值化的矩阵m乘以矩阵m的转置矩阵得到电池数据的协方差矩阵J；求出电池数据的协方差矩阵J的特征值以及每一个特征值所对应的特征向量；
2.3将电池数据的所有特征值从大到小进行排列，根据需要选出前d个特征向量与矩阵L进行矩阵乘法运算，得到前d个主成分分量；
步骤(3)、根据步骤(2)计算得到的前d个主成分分量进行N次k++聚类分组，并计算每次配组结果的聚类性能，选取聚类性能最佳的结果：
3.1随机选取k个初始聚类中心点作为最初的k个类中心点；
3.2将降维后的电池数据分别与k个类中心点进行欧式距离比较，并将其归属于距离最近的初始聚类中心所在的类；
欧式距离表达式为：
Figure FDA0002753495180000012
其中xxi'表示x行i列降维后电池数据,xj"表示第j个类中心点，j＝1,…，k；
3.3重新计算类中心：即将步骤3.2中得到的每一类的电池数据点进行求均值，得到新的类中心；返回至步骤3.2，直至类中心点不再变化；
第j类电池数据的均值计算公式为：
Figure FDA0002753495180000021
其中n表示第j类的元素数目；
3.4当类中心点不再变化时，通过公式(1)计算Calinski-Harabasz Index系数并记录分类结果后，返回步骤3.1再次开始分类；直至重复步骤(3)N次时结束，并选取Calinski-Harabasz Index系数最大的分类结果作为最终的分类结果；
Figure FDA0002753495180000022
其中trB(j)表示第j类类间离差矩阵的迹，trW(j)表示第j类类内离差矩阵的迹；
步骤(4)、对类中心边缘点进行处理
4.1根据步骤(3)k类所有数据的中心点，获取k类中类中心点与其欧式距离最大的类作为第一类；剩余其他类按照以下规律进行排序，分别命名为第二至k类：第i类与第i-1类的类中心点欧式距离最近，其中2≤i≤k,i、k为正整数；
4.2对每一类的电池进行重新分配
1)获取当前类的电池总数h，根据公式(4)获取得到余数m；
m＝MOD(h,C) 式(4)
其中C为电池的配组数，MOD()为余数函数；
2)从第i类中筛选出与第i-1类的类中心欧式距离最小的C-m个数据点；并将上述数据分割到第i-1类，构成新的第i-1类、第i类；
步骤(5)、对每一类的电池进行配组
将第i类中的数据点与当前类类中心进行欧式距离比较，筛选出距离最大的点xkT'；然后进一步筛选出与上述点xkT'欧式距离最小的C个电池，然后将上述C个电池配组，同时从该类中删除；重复操作直接该类内无电池为止；
步骤(6)、优化
获取步骤(5)配成的每组电池的个体方差，判断是否存在方差大于阈值的个体，若是则将其从整体电池数据中剔除，若否则保存所有的电池序号对应的配组结果，存入本地文件或数据库中。
2.如权利要求1所述的一种基于放电曲线分析的铅蓄电池自动配组方法，其特征在于所述的零均值化操作为每一列的每一个电压值减去该列的均值，其中均值的计算为该列所有电压值求和除以电池总数x。
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