CN113328498A - 一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法 - Google Patents

一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于云平台的电池组均衡算法的可视化评价方法，电池组包括N个电池单体，包括如下步骤：步骤S1，从电池管理系统BMS端上传数据到云端，该数据包括均衡相关数据和传统BMS数据；步骤S2，根据采用的不同的均衡方式对在云端对上传的数据进行相应的计算，得到均衡电流、单体容量以及单体SoC数据；步骤S3，对均衡电流进行均衡电流可视化动态显示，而后采用均衡效率e进行评价；步骤S4，对单体容量和单体SoC数据进行电池组状态动态显示，而后采用均衡效果b进行评价。

Description

一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法
技术领域
本发明属于动力电池技术领域，具体涉及一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法。
背景技术
纯电动汽车的功能系统中，由于局限于单体锂电池的电压和容量，必须将成百节的电池单体串并联形成电池组，给纯电动汽车提供足够的功率和能量以满足其加速爬坡和续航里程的要求。如果电池单体间不存在差异，那么纯电动汽车的电池组和电池单体在使用寿命和安全性上是一致的。然而，由于制造工艺的不一致和使用过程中环境的不一致，电池单体间总是存在不一致性。电池单体在电池成组后，其能量密度，耐久性和安全性等性能都会因为电池单体间的不一致性而下降。成组的电池单体间不一致性在使用过程中扩大会造成电池组容量和功率的下降，可能进一步导致安全问题。为了避免这一问题，除了在成组前对电池进行筛选以保证成组电池单体间有较好的一致性外，采用在线电池单体均衡技术是防止不一致性在使用过程中扩大的有效手段。
通常采用的均衡算法主要分为两类，即基于电压的均衡算法和基于荷电状态(State ofCharge，SoC)的均衡算法。
基于电压的均衡算法，由于电池单体电压可以直接测量得到，基于电压的均衡是最易于实现的，因而也为普遍采用。但目前基于电压的均衡方法和基于荷电状态的均衡方法均不能直接体现出均衡的最终目的，即保证电池容量的最大利用，因此又进一步提出基于容量的均衡算法。
无论是哪种均衡算法，其评价均衡算法的方法各有不同。事实上在众多算法评价中，某些信息之间的联系往往比其他信息之间的联系要紧密的多，比如容量和电量。针对这个特定的信息为目标，如何分析容量与电量之间的关联在评价均衡算法时往往更具有参考性。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法。
本发明提供了一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法，用于评价可视化，电池组包含N个电池单体，具有这样的特征，包括如下步骤：步骤S1，从电池管理系统BMS端上传数据到云端，该数据包括均衡相关数据和传统BMS数据；步骤S2，根据采用的不同的均衡方式对在云端对上传的数据进行相应的计算，得到均衡电流、单体容量以及单体SoC数据；步骤S3，对均衡电流进行均衡电流可视化动态显示，而后采用均衡效率e进行评价；步骤S4，对单体容量和单体SoC数据进行电池组状态动态显示，而后采用均衡效果b进行评价。
在本发明提供的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2中，均衡方式包括被动均衡和主动均衡，当均衡方式为被动均衡时，则需要计算均衡电流、单体容量以及单体SoC数据，当均衡方式为主动均衡时，则只需要计算单体容量和单体SoC数据。
在本发明提供的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤3中，均衡效率e的公式为：
Figure BDA0003126785720000031
当使用相同算法对不同电池组进行评价时，e的值越大代表电池组一致性越好，当使用不同算法对相同电池组进行评价时，e的值越大代表算法的效率越高，式中，Isum为均衡电流之和，t为均衡所用总时间，b为均衡效果，Cpack为电池组容量。
在本发明提供的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤4中，均衡效果b的公式为：
Figure BDA0003126785720000032
当0.9≤b≤1时，表示均衡效果好，当0.8≤b＜0.9时，表示均衡效果一般，当b＜0.8时，表示均衡效果差，式中，Cmin为电池组中容量最小的单体容量，Cpack为电池组容量。
发明的作用与效果
根据本法门的基于云平台电池组的均衡方法，均衡电流可视化和电池组状态可视化体现了均衡算法中均衡电流与其均衡电量、电池单体状态和电池组状态之间的动态变化情况，更加直观的呈现了均衡算法的思路、策略、过程及状态。同时，在均衡效果和均衡效率两个方面对均衡算法做出了客观的评价，对不同算法和不同电池组的情况都有很好的对比，并且方法简单，使用方便。
附图说明
图1是本发明的实施例中的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法流程图；
图2是本发明的实施例中的均衡电流可视化窗口图；
图3(a)是本发明的实施例中的均衡电流可视化窗口第2、3、4次循环图；
图3(b)是本发明的实施例中的均衡电流可视化窗口第94、95、96次循环图；
图4是本发明的实施例中的均衡电池组容量状态可视化窗口第1次循环图；
图5是本发明的实施例中的均衡电池组容量状态可视化窗口第4和96次循环图；
图6是本发明的实施例中的电池组容量状态有无均衡辅助可视化第4次循环图；
图7是本发明的实施例中的电池组容量状态有无均衡辅助可视化第96次循环图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段与功效易于明白了解，以下结合实施例及附图对本发明作具体阐述。
实施例：
图1是本发明的实施例中的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法流程图。
如图1所示，本发明提供一种基于云平台电池组均衡算法评价可视化，电池组包括N个电池单体，具体包括以下步骤：
本实施例中，电池组包含8个电池单体。
步骤S1，从电池管理系统BMS端上传数据到云端，包括均衡相关数据和传统BMS数据。
均衡相关数据包括均衡电流(主动均衡才有)、放电电阻阻值(被动均衡才有)、均衡开关信息、电池单体容量(如果没有就不用上传)、单体SoC数据(如果没有就不用上传)，传统BMS数据包括：单体充电电压、电池组充放电循环信息、充电电流等。
步骤S2，根据采用的不同的均衡方式对在云端对上传的所述数据进行相应的计算，得到均衡电流、单体容量以及单体SoC数据。
本实施例中，均衡方式包括被动均衡和主动均衡，当均衡方式为被动均衡时，则需要计算均衡电流、单体容量以及单体SoC数据，当均衡方式为主动均衡时，则只需要计算单体容量和单体SoC数据。
进一步地，被动均衡电流可用均衡开始时单体电压与放电电阻的比值来计算，主动均衡电流则是由BMS端上传得到，无需计算。单体容量和单体SoC数据如果BMS端如果不提供，则可采用开路电压法，遗传算法、安时积分法和基于充电电压曲线变换法等来估计，本实施例采用基于充电电压曲线变换法来估计。
步骤S3，将得到的均衡电流进行均衡电流可视化动态显示，而后采用均衡效率e进行评价，其中，均衡效率e的公式为：
Figure BDA0003126785720000061
当使用相同算法对不同电池组进行评价时，e的值越大代表电池组一致性越好，当使用不同算法对相同电池组进行评价时，e的值越大代表算法的效率越高，式中，Isum为均衡电流之和，t为均衡所用总时间，b为均衡效果，Cpack为电池组容量。
图2是本发明的实施例中的均衡电流可视化窗口图，图中，横坐标为时间，单位是秒，纵坐标为均衡电流，单位是毫安。
如图2所示，电池单体1到电池单体8这8条曲线分别表示8个单体的实时均衡电流，总计则表示电池组总的均衡电流，需要注意的是，为清晰的表示每个单体的均衡电流，每条曲线的都有自己独立的纵坐标，即每条曲线的起始点纵坐标都是0，图框右边显示的是均衡电量(由均衡电流在均衡操作时间上的积分得到)，单位是安时，表示各单体以及整个电池组到该时刻位置对应的已均衡电量，图框上方是循环数信息，表示当前电池组的循环情况。并且随着电池组循环次数的增加可观察到电池组均衡过程中均衡电流与其均衡电量的动态变化情况，但只能看到均衡过程的操作表象，无法了解电池组以及组内各单体在该时刻下的状态。图2中显示的是均衡还没有开始的状况，此时所有单体的均衡电流、电池组总均衡电流、均衡电量和循环数都为0。
图3(a)是本发明的实施例中的均衡电流可视化窗口第2、3、4次循环图。
图3(a)表示充放电进行到第2、3和4次循环时各单体以电池组均衡电流的情况，从图中可以明显看出，电池组总的均衡电流曲线的非零值部分(均衡算法工作时段)从左到右分成了3个部分，这三个部分分别表示第2次到第4次循环，此时电池组还未达到均衡稳定状态，均衡电流非零值曲线段较多，均衡时间较长，从第2次到第4次循环，均衡过程用时分别约为2.22h、1.39h和0.83h。另外，由于电池组总均衡电流为单体均衡电流的两倍，所以图像上总计的曲线非零时段的高度也为其它单体的两倍。电池单体7在这4次循环中均衡电流曲线和均衡电量都为0，则可以推断该单体在这一阶段，每次充电完成后其剩余充电电量都是组内最小，成为其它单体进行均衡的参照，随着均衡的进行，均衡过程持续的时长明显缩短，电池组在第4次循环时达到均衡稳定状态。
图3(b)是本发明的实施例中的均衡电流可视化窗口第94、95、96次循环图。
图3(b)为电池组在均衡进行到第94、95和96次循环时，均衡电流以及均衡电量的信息，此时电池组处于均衡稳定状态，每次循环中，均衡过程的持续时长都很短，每个单体在第一轮放电耗散电量的过程中就可以完成自身的均衡，而整个电池组在2000秒即0.56h左右即可完成当前循环的均衡操作。电池单体1由于容量衰减或是自放电，剩余充电电量为组内最小，成为其它单体均衡的参照，所以均衡电流为零。
结合图2和图3虽然可观察到电池组均衡过程中均衡电流与其均衡电量的动态变化情况，但只能看到均衡过程的操作表象，无法了解电池组以及组内各单体在该时刻下的状态。
步骤S4，对所述单体容量和所述单体SoC数据进行电池组状态动态显示，而后采用均衡效果b进行评价，其中，均衡效果b的公式为：
Figure BDA0003126785720000081
当0.9≤b≤1时，表示均衡效果好，当0.8≤b＜0.9时，表示均衡效果一般，当b＜0.8时，表示均衡效果差，式中，Cmin为电池组中容量最小的单体容量，Cpack为电池组容量。
图4是本发明的实施例中的均衡电池组容量状态可视化窗口第1次循环图。
如图4所示，电池组状态可视化的图像分成上下两部分：上半部分图4(a)为容量-电量关系图，横坐标表示电池单体的容量，纵坐标则表示电池单体的电量。图中散落的8个小点代表电池组中的8个电池单体，位置不同则表示它们的容量和剩余电量都存在差异，图中的斜虚线与充电截止电压线平行，这条线上的小点则表示该时刻下，电池组中剩余充电电量最小的单体，水平的虚线表示最低放电电量线，在这条线上的单体状态点表示剩余放电电量最少的点，这两条虚线的交点，稍大的黑色状态点，也就是组内的最小充电电量和最小放电电量的相交的位置，即整个电池组的状态，而本实施例采用的耗散型均衡算法的目标，就是把所有单体的剩余充电电量均衡到一致状态，在图中的直观表现即所有表示单体状态的小点在均衡后都移动到斜线附近；下半部分图4(b)为电池组容量-时间关系图，其是电池组状态的数据显示，即单独把电池组容量的实时变化数据以曲线的方式显示出来，并且随着电池组循环次数的增加可观察到电池组均衡过程中单体状态和电池组状态之间动态联系，更直观的展现了电池组均衡各时刻下的状态。图4中所示为电池组还未开启均衡，各单体成组后电池组容量在7.23安时左右。
图5是本发明的实施例中的均衡电池组容量状态可视化窗口第4和96次循环图。
如图5所示是均衡进行过程中，电池组状态的可视化图像，图5(a)是均衡进行到第4次循环时，电池组各单体的状态(容量-电量关系图)，可以看到，相比均衡开始前，除参照单体外即图中纵坐标电量无变化的电池单体，电池组各单体的状态点都有一定的下落，这是由于本实施例采用的是耗散型均衡，电池单体电量被耗散导致，而此时表示电池组状态的黑色状态点，较图4中的位置也发生了往右下角的偏移。要知道，在容量-电量图中该点的右移则表示电池组容量增大。电池组状态在纵坐标方向上的偏移是不会影响电池组容量的。这是因为电池组容量状态点在横坐标确定的情况下，其值等于充电截止电压线上，相同横坐标点的纵坐标值，而这一值是确定的，所以图5(a)中，在经过4个循环的均衡后，电池组容量提升了约0.05安时。这一点从图5(a)的下半部分电量-时间关系图像中可以更加直观的看到。
图5(b)是444小时电池组状态的可视化图像即容量-时间关系图，从上半部分容量-电量图中可以看到，在第四个循环电池组达到均衡稳定状态后，各电池单体状态点的下落明显减缓，说明均衡过程对电池单体耗散掉的电量大幅减少，而随着时间的推移，电池各单体的容量衰减反而更加明显的在图像上体现出来。图5中的下半部分图5(b)的电池组电量-时间关系图中也很好的反应了电池组容量在达到均衡稳定状态后，随着各单体容量衰减而逐渐减少的现象。在444小时的实验中，有均衡算法辅助的电池组容量仅仅较成组时下降了0.03安时左右，较电池组刚达到均衡稳定状态时的组容量(整个实验中电池组容量最大值)也只下降了不到0.1安时。
图6是本发明的实施例中的电池组容量状态有无均衡辅助可视化第4次循环图。图6中，图6(a)是第4次循环时有均衡电池组容量-电量图；图6(b)是第4次循环时无均衡电池组容量-电量图；图6(c)是第4次循环时有无均衡两种状态下电池组电量-时间关系图。图7是本发明的实施例中的电池组容量状态有无均衡辅助可视化第96次循环图。图7中，图7(a)是是第96次循环时有均衡电池组容量-电量图；图7(b)是第96次循环时无均衡电池组容量-电量图；图7(c)是第96次循环时有无均衡两种状态下电池组电量-时间关系图。
为了对比有均衡算法辅助跟无均衡算法辅助两种情况下的电池组状态与其容量变化，在原来图5的基础上加上了无均衡算法辅助的电池组状态可视化图像。无均衡算法数据是将均衡电量重新加回每个单体得到的，从图6中间部分的图6(b)中可以很明显的看到，在4个充放电循环后，有均衡算法辅助的电池组已经达到均衡稳定状态，所有单体的状态点都在充电截止电压线平行线附近，而没有均衡算法辅助的电池组中，各单体的状态点与实验刚开始时的位置只有轻微的向左下角移动，这是由于电池单体的自放电和通量衰减导致，这一对照组的电池组容量也是较之前有相同趋势的降低。如图7所示是实验进行444小时之后两组电池组状态的可视化图像，从中间部分的图7(b)我们可以很明显的看到，在长时间的循环充放电下，组内各电池单体的容量衰减与自放电都被放大，在这两种现象的影响下，电池组容量从原来的7.2安时左右直接左移到了6.7安时附近，电池组容量衰减接近0.5安时，是有均衡算法辅助的电池组容量衰减量的5倍左右。
结合图4、图5、图6和图7可观察到电池组均衡过程中单体状态和电池组状态之间动态联系，更直观的展现了电池组均衡各时刻下的状态。
实施例的作用与效果
根据本实施例的基于云平台电池组的均衡方法，均衡电流可视化和电池组状态可视化体现了均衡算法中均衡电流与其均衡电量、电池单体状态和电池组状态之间的动态变化情况，更加直观的呈现了均衡算法的思路、策略、过程及状态。同时，在均衡效果和均衡效率两个方面对均衡算法做出了客观的评价，对不同算法和不同电池组的情况都有很好的对比，并且方法简单，使用方便。
上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法，电池组包括N个电池单体，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，从电池管理系统BMS端上传数据到云端，该数据包括均衡相关数据和传统BMS数据；
步骤S2，根据采用的不同的均衡方式对在云端对上传的所述数据进行相应的计算，得到均衡电流、单体容量以及单体SoC数据；
步骤S3，对所述均衡电流进行均衡电流可视化动态显示，而后采用均衡效率e进行评价；
步骤S4，对所述单体容量和所述单体SoC数据进行电池组状态动态显示，而后采用均衡效果b进行评价。
2.根据权利要求1所述的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤2中，均衡方式包括被动均衡和主动均衡，
当均衡方式为被动均衡时，则需要计算均衡电流、单体容量以及单体SoC数据，
当均衡方式为主动均衡时，则只需要计算单体容量和单体SoC数据。
3.根据权利要求1所述的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤3中，均衡效率e的公式为：
Figure FDA0003126785710000021
当使用相同算法对不同电池组进行评价时，e的值越大代表电池组一致性越好，当使用不同算法对相同电池组进行评价时，e的值越大代表算法的效率越高，
式中，Isum为均衡电流之和，t为均衡所用总时间，b为均衡效果，Cpack为电池组容量。
4.根据权利要求1所述的基于云平台电池组均衡算法的可视化评价方法，其特征在于：
其中，所述步骤4中，均衡效果b的公式为：
Figure FDA0003126785710000022
当0.9≤b≤1时，表示均衡效果好，当0.8≤b＜0.9时，表示均衡效果一般，当b＜0.8时，表示均衡效果差，
式中，Cmin为电池组中容量最小的单体容量，Cpack为电池组容量。
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