CN112467825A - 一种基于大数据的锂电池组均衡方法 - Google Patents

一种基于大数据的锂电池组均衡方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于大数据的锂电池组均衡方法。该基于大数据的锂电池组均衡方法，包括以下步骤，步骤S1，获取基于历史数据中动力电池的所有单体SOC数据CellSOC[n,m]，其中，n为历史数据的行数，m为单体数目；步骤S2，基于所有单体SOC数据CellSOC[n,m]进行充放电筛选，筛选出充电状态的所有单体SOC数据ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的所有单体SOC数据DischrgCellSOC[n2，m]，其中，n1为充电数据的行数，n2为放电数据的行数；步骤S3，基于充电状态ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的DischrgCellSOC[n2，m]，计算相应的均值，并获得每个单体与所有单体的均值偏差；该基于大数据的锂电池组均衡方法，通过历史数据的获取与分析，可以有效的应对电池的真实特性情况，从而实现较高效率的电池单体均衡，便于提高电池单体的使用寿命。

Description

一种基于大数据的锂电池组均衡方法
技术领域
本发明属于锂电池组均衡方法技术领域，具体涉及一种基于大数据的锂电池组均衡方法。
背景技术
新能源汽车产业已上升为国家战略，新能源汽车市场规模日益庞大，汽车产业也逐渐由燃油向电动化、智能化的方向发展，能解决能源短缺、环境污染的重要途径。动力电池是目前新能源汽车特别是纯电动汽车只最关键的部件，动力电池的好坏直接影响到汽车的续驶里程以及整车的故障率，其中由多个单体电池串并联成的电池组由于充放电的工况以及在整车中的摆放位置都可能会影响到单体电芯的一致性，从而影响到过充或者过放，影响整车的使用体验。目前的主要方式是通过对每个单体的均衡控制来维持单体间的一致性，由于电池的特性变化是一个缓变过程，导致均衡控制难以真正探测到电池的真实情形，所以目前的均衡控制均不太理想。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种结构简单，设计合理的基于大数据的锂电池组均衡方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
一种基于大数据的锂电池组均衡方法，包括以下步骤，步骤S1，获取基于历史数据中动力电池的所有单体SOC数据CellSOC[n,m]，其中，n为历史数据的行数，m为单体数目；
步骤S2，基于所有单体SOC数据CellSOC[n,m]进行充放电筛选，筛选出充电状态的所有单体SOC数据ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的所有单体SOC数据DischrgCellSOC[n2，m]，其中，n1为充电数据的行数，n2为放电数据的行数；
步骤S3，基于充电状态ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的DischrgCellSOC[n2，m]，计算相应的均值，并获得每个单体与所有单体的均值偏差；
步骤S4，基于单个单体的均值偏差结果选用相应的均衡策略进行均衡。
作为本发明的进一步优化方案，在步骤S3中，在充电状态下，对ChrgCellSOC[n1，m]按行求平均后获得相应的均值，计算并获得所有单体SOC与该均值的偏差ChrgCellSOCDiff[n1，m]；
在放电状态下，对DischrgCellSOC[n2，m]按行求平均后获得相应的均值，计算并获得所有单体SOC与该均值的偏差DischrgCellSOCDiff[n2，m]。
作为本发明的进一步优化方案，在步骤S4中，具体的，步骤S411，基于步骤S3中的ChrgCellSOCDiff[n1，m]，当某一单体SOC相对于所有单体SOC均值为偏高状态或偏低状态时，记为一致性差的单体ChrgCellSOCCons[S1]，其中S1为不一致单体序号数组，S1中为偏高状态的单体序号数组记为S1Hi，为偏低状态的单序号数组记为S1Lo。
作为本发明的进一步优化方案，步骤S412，对S1Hi个单体SOC偏高的单体序号计算其均衡开启的SOC阈值ChrgBalThr[S1Hi]，设定阈值为60。
作为本发明的进一步优化方案，步骤S413，当SOC小于阈值时，即均衡开启阈值无效，ChrgBalThr[S1Hi]中低于阈值的设为ChrgBalThr[TooLow]，其中，TooLow为S1Hi个单体中低于阈值的单体序号数组；
单体进行非耗散型均衡，将ChrgBalThr[TooLow]中对应的最高SOC的单体依次向最低SOC的单体进行一对一充电，并计算对应的ChrgBalThr[TooLow]与阈值60的偏差，获得所需的充电容量。
作为本发明的进一步优化方案，步骤S414，基于步骤S413中非耗散型均衡后，对所有的ChrgBalThr[S1Hi]开启耗散型均衡，使单体间达成均衡一致性状态；
步骤S415，记录非耗散型均衡单体以及耗散型均衡单体的编号与充电容量，更新均衡策略。
作为本发明的进一步优化方案，步骤S421，基于步骤S3中的DischrgCellSOCDiff[n2，m]，当某一单体SOC相对于所有单体SOC均值为偏高状态或偏低状态时，记为一致性差的单体DischrgCellSOCCons[S2]，其中S2为不一致单体序号数组，S2中为偏高状态的单体序号数组记为S2Hi，序号个数为S2HiNum，偏低状态的单序号数组记为S2Lo，序号个数为S2LoNum。
作为本发明的进一步优化方案，步骤S422，判断S2LoNum是否大于0，当S2LoNum大于0时，进入步骤S423，反之则进入步骤S426；
步骤S423，判断放电状态下的SOC中偏高状态的S2HiNum是否大于5，若是，则进入步骤S424，否则进入步骤S425；
步骤S424，将S2Lo中最高SOC的单体向最低SOC的单体进行一对一充电，次高SOC的单体向次底SOC的单体充电，以此类推，若S2HiNum大于S2LoNum，则S2HiNum-S2LoNum个剩下的SOC单体采用耗散型均衡方式；若S2HiNum小于等于S2LoNum时，仅通过非耗散型均衡方式将S2HiNum中以高到低排序的SOC单体向S2LoNum中以低到高排序的S2HiNum个SOC单体一一对应充电；
步骤S425，当S2HiNum的个数大于S2LoNum的个数时，对S2LoNum个偏低状态的单体进行非耗散型充电，计算S2HiNum个单体的SOC与均值的偏差，计算得到S2LoNum个偏高状态的单体向S2LoNum个偏低状态的单体的充电量DisChrgBalCap[S2Lo]；对于S2HiNum-S2LoNum个进行耗散型放电的单体，计算所需均衡开启的SOC阈值DisChrgBal[S2HiNum-S2LoNum]，若S2HiNum-S2LoNum>5，采用S2HiNum-S2LoNum个单体，选择其中SOC最高的5个一次进行动态均衡，直至S2HiNum-S2LoNum个SOC高状态的单体均衡完成；若S2HiNum-S2LoNum<＝5，则对S2HiNum-S2LoNum个SOC高状态的单体计算均衡SOC开启阈值；
步骤S426，采用耗散型均衡方式对SOC高状态的单体进行均衡，计算S2HiNum个高状态的单体的均衡SOC开启阈值，若S2HiNum大于5，则采取S2HiNum个单体中SOC最高的5个依次进行动态均衡，直至所有S2HiNum个SOC高状态的单体均衡完成。
本发明的有益效果在于：本发明分析出在放电状态与充电状态时单体电池与所有单体的均值偏差，从而将自身SOC与均值对比，判断该单体为偏高状态或偏低状态，进而选择相应的均衡方案；整个方法通过历史数据的获取与分析，可以有效的应对电池的真实特性情况，从而实现较高效率的电池单体均衡，便于提高电池单体的使用寿命。
附图说明
图1是本发明的整体流程示意图；
图2是本发明的对于充电单体的均衡策略示意图；
图3是本发明的对于充电单体的均衡策略示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述，有必要在此指出的是，以下具体实施方式只用于对本申请进行进一步的说明，不能理解为对本申请保护范围的限制，该领域的技术人员可以根据上述申请内容对本申请作出一些非本质的改进和调整。
实施例1
如图1-3所示，一种基于大数据的锂电池组均衡方法，包括如下步骤，
包括以下步骤，步骤S1，获取基于历史数据中动力电池的所有单体SOC数据CellSOC[n,m]，其中，n为历史数据的行数，m为单体数目；
步骤S2，基于所有单体SOC数据CellSOC[n,m]进行充放电筛选，筛选出充电状态的所有单体SOC数据ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的所有单体SOC数据DischrgCellSOC[n2，m]，其中，n1为充电数据的行数，n2为放电数据的行数；
步骤S3，基于充电状态ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的DischrgCellSOC[n2，m]，计算相应的均值，并获得每个单体与所有单体的均值偏差；
步骤S4，基于单个单体的均值偏差结果选用相应的均衡策略进行均衡。
在步骤S3中，在充电状态下，对ChrgCellSOC[n1，m]按行求平均后获得相应的均值，计算并获得所有单体SOC与该均值的偏差ChrgCellSOCDiff[n1，m]；
在放电状态下，对DischrgCellSOC[n2，m]按行求平均后获得相应的均值，计算并获得所有单体SOC与该均值的偏差DischrgCellSOCDiff[n2，m]；
在步骤S4中，具体的，步骤S411，基于步骤S3中的ChrgCellSOCDiff[n1，m]，当某一单体SOC相对于所有单体SOC均值为偏高状态或偏低状态时，记为一致性差的单体ChrgCellSOCCons[S1]，其中S1为不一致单体序号数组，S1中为偏高状态的单体序号数组记为S1Hi，为偏低状态的单序号数组记为S1Lo；
步骤S412，对S1Hi个单体SOC偏高的单体序号计算其均衡开启的SOC阈值ChrgBalThr[S1Hi]，设定阈值为60，以使所有单体能同时充满，通过耗散型均衡方式来满足同时充满条件；
步骤S413，步骤S413，当SOC小于阈值时，即均衡开启阈值无效，ChrgBalThr[S1Hi]中低于阈值的设为ChrgBalThr[TooLow]，其中，TooLow为S1Hi个单体中低于阈值的单体序号数组；
单体进行非耗散型均衡，将ChrgBalThr[S1Hi]中对应的最高SOC的单体依次向最低SOC的单体进行一对一充电，并计算对应的ChrgBalThr[TooLow]与阈值60的偏差，获得所需的充电容量；使最高单体容量减小，最低单体容量增加，从而避免因最高单体电压过充导致容量利用率低的问题。
步骤S414，基于步骤S413中非耗散型均衡后，ChrgBalThr[S1Hi]中小于60的均衡开启阈值为60，对所有的ChrgBalThr[S1Hi]开启耗散型均衡，使单体间达成均衡一致性状态；
步骤S415，记录经过非耗散型均衡的ChrgBalThr[S1Hi]均衡开启阈值以及需要非耗散型均衡的最高最低一对一单体编号与充电容量，更新BMS均衡策略；
步骤S421，基于步骤S3中的DischrgCellSOC[n2，m]，获得某一单体SOC相对于所有单体SOC均值为偏高状态或偏低状态；设充电一致性差的单体为DischrgCellSOCCons[S2]，其中S2为不一致单体序号数组，S2中为偏高状态的单体序号数组记为S2Hi，序号个数为S2HiNum，偏低状态的单序号数组记为S2Lo，序号个数为S2LoNum；
步骤S422，判断S2LoNum是否大于0，当S2LoNum大于0时，进入步骤S423，反之则进入步骤S426；
步骤S423，判断放电状态下的SOC中偏高状态的S2HiNum是否大于5，若是，则进入步骤S424，否则进入步骤S425；
步骤S424，将S2Lo中最高SOC的单体向最低SOC的单体进行一对一充电，次高SOC的单体向次底SOC的单体充电，以此类推，若S2HiNum大于S2LoNum，则S2HiNum-S2LoNum个剩下的SOC单体采用耗散型均衡方式；若S2HiNum小于等于S2LoNum时，仅通过非耗散型均衡方式将S2HiNum中以高到低排序的SOC单体向S2LoNum中以低到高排序的S2HiNum个SOC单体一一对应充电；
步骤S425，当S2HiNum的个数大于S2LoNum的个数时，对S2LoNum个偏低状态的单体进行非耗散型充电，计算S2HiNum个单体的SOC与均值的偏差，基于该偏差计算得到S2LoNum个偏高状态的单体向S2LoNum个偏低状态的单体的充电量DisChrgBalCap[S2Lo](记录使用)；对于S2HiNum-S2LoNum个进行耗散型放电的单体，计算所需均衡开启的SOC阈值DisChrgBal[S2HiNum-S2LoNum]，若S2HiNum-S2LoNum>5，采用S2HiNum-S2LoNum个单体，选择其中SOC最高的5个一次进行动态均衡，直至S2HiNum-S2LoNum个SOC高状态的单体均衡完成；若S2HiNum-S2LoNum<＝5，则直接对S2HiNum-S2LoNum个SOC高状态的单体计算均衡SOC开启阈值；从而可以保证SOC低的单体能与SOC高的单体一致性保持较高的水平，从而可以使放电的电量最大化；
步骤S426，采用耗散型均衡方式对SOC高状态的单体进行均衡，计算S2HiNum个高状态的单体的均衡SOC开启阈值，若S2HiNum大于5，则采取S2HiNum个单体中SOC最高的5个依次进行动态均衡，直至所有S2HiNum个SOC高状态的单体均衡完成。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤S1，获取基于历史数据中动力电池的所有单体SOC数据CellSOC[n,m]，其中，n为历史数据的行数，m为单体数目；
步骤S2，基于所有单体SOC数据CellSOC[n,m]进行充放电筛选，筛选出充电状态的所有单体SOC数据ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的所有单体SOC数据DischrgCellSOC[n2，m]，其中，n1为充电数据的行数，n2为放电数据的行数；
步骤S3，基于充电状态ChrgCellSOC[n1，m]与放电状态的DischrgCellSOC[n2，m]，计算相应的均值，并获得每个单体与所有单体的均值偏差；
步骤S4，基于单个单体的均值偏差结果选用相应的均衡策略进行均衡。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：在步骤S3中，在充电状态下，对ChrgCellSOC[n1，m]按行求平均后获得相应的均值，计算并获得所有单体SOC与该均值的偏差ChrgCellSOCDiff[n1，m]；
在放电状态下，对DischrgCellSOC[n2，m]按行求平均后获得相应的均值，计算并获得所有单体SOC与该均值的偏差DischrgCellSOCDiff[n2，m]。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：在步骤S4中，具体的，步骤S411，基于步骤S3中的ChrgCellSOCDiff[n1，m]，当某一单体SOC相对于所有单体SOC均值为偏高状态或偏低状态时，记为一致性差的单体ChrgCellSOCCons[S1]，其中S1为不一致单体序号数组，S1中为偏高状态的单体序号数组记为S1Hi，为偏低状态的单序号数组记为S1Lo。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：步骤S412，对S1Hi个单体SOC偏高的单体序号计算其均衡开启的SOC阈值ChrgBalThr[S1Hi]，设定阈值为60。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：步骤S413，当SOC小于阈值时，即均衡开启阈值无效，ChrgBalThr[S1Hi]中低于阈值的设为ChrgBalThr[TooLow]，其中，TooLow为S1Hi个单体中低于阈值的单体序号数组；
单体进行非耗散型均衡，将ChrgBalThr[TooLow]中对应的最高SOC的单体依次向最低SOC的单体进行一对一充电，并计算对应的ChrgBalThr[TooLow]与阈值60的偏差，获得所需的充电容量。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：步骤S414，基于步骤S413中非耗散型均衡后，对所有的ChrgBalThr[S1Hi]开启耗散型均衡，使单体间达成均衡一致性状态；
步骤S415，记录非耗散型均衡单体以及耗散型均衡单体的编号与充电容量，更新均衡策略。
7.根据权利要求2所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：步骤S421，基于步骤S3中的DischrgCellSOCDiff[n2，m]，当某一单体SOC相对于所有单体SOC均值为偏高状态或偏低状态时，记为一致性差的单体DischrgCellSOCCons[S2]，其中S2为不一致单体序号数组，S2中为偏高状态的单体序号数组记为S2Hi，序号个数为S2HiNum，偏低状态的单序号数组记为S2Lo，序号个数为S2LoNum。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的锂电池组均衡方法，其特征在于：步骤S422，判断S2LoNum是否大于0，当S2LoNum大于0时，进入步骤S423，反之则进入步骤S426；
步骤S423，判断放电状态下的SOC中偏高状态的S2HiNum是否大于5，若是，则进入步骤S424，否则进入步骤S425；
步骤S424，将S2Lo中最高SOC的单体向最低SOC的单体进行一对一充电，次高SOC的单体向次底SOC的单体充电，以此类推，若S2HiNum大于S2LoNum，则S2HiNum-S2LoNum个剩下的SOC单体采用耗散型均衡方式；若S2HiNum小于等于S2LoNum时，仅通过非耗散型均衡方式将S2HiNum中以高到低排序的SOC单体向S2LoNum中以低到高排序的S2HiNum个SOC单体一一对应充电；
步骤S425，当S2HiNum的个数大于S2LoNum的个数时，对S2LoNum个偏低状态的单体进行非耗散型充电，计算S2HiNum个单体的SOC与均值的偏差，基于该偏差计算得到S2LoNum个偏高状态的单体向S2LoNum个偏低状态的单体的充电量DisChrgBalCap[S2Lo]；对于S2HiNum-S2LoNum个进行耗散型放电的单体，计算所需均衡开启的SOC阈值DisChrgBal[S2HiNum-S2LoNum]，若S2HiNum-S2LoNum>5，采用S2HiNum-S2LoNum个单体，选择其中SOC最高的5个一次进行动态均衡，直至S2HiNum-S2LoNum个SOC高状态的单体均衡完成；若S2HiNum-S2LoNum<＝5，则对S2HiNum-S2LoNum个SOC高状态的单体计算均衡SOC开启阈值；
步骤S426，采用耗散型均衡方式对SOC高状态的单体进行均衡，计算S2HiNum个高状态的单体的均衡SOC开启阈值，若S2HiNum大于5，则采取S2HiNum个单体中SOC最高的5个依次进行动态均衡，直至所有S2HiNum个SOC高状态的单体均衡完成。
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