CN113394840B - 一种储能电池电量智能均衡控制方法及系统 - Google Patents
一种储能电池电量智能均衡控制方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种储能电池电量智能均衡控制方法及系统,包括:计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。本发明从博弈论的思想出发,为储能电池均衡管理提供了理论依据,根据纳什均衡求解得最优策略,即最佳充放电时间或电流大小,实现了电池均衡电流的自适应调整,对电池损伤小,实现了电池的快速、高效均衡。
Description
技术领域
本发明涉及储能电池能量均衡技术领域,尤其涉及一种储能电池电量智能均衡控制方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
无论是新能源汽车用动力电池组,还是新能源发电用储能电池系统,往往由成百上千节电池单体串并联组成。由于制作工艺的限制,电池单体的电压、荷电状态(SOC)、内阻、容量等参数存在细微差别,即不一致性。初始不一致性会随着动力电池的使用而不断恶化,进一步加剧电池性能衰减,甚至引发重大安全事故。均衡管理是改善电池组不一致性、提升容量利用率、延长使用寿命的唯一途径。
电池均衡控制策略一般分为基于电压和荷电状态(SOC)的方法。前者简单易行,但不能达到电池组均衡的最终目的;后者能够实现更准确的均衡,但是控制复杂。
现有技术公开的电池电压均衡方法,往往只能实现各个电池电压的一致,难以保证电池剩余电量的一致,不能最大化电池组可用容量和能量。而且,均衡电流的大小也是由各自电池电压决定,无法实现均衡电流的自适应调整,导致均衡速度慢、精度低。
现有技术将电池模块整体的SOC值与电池组内模块的平均SOC值进行比较,当任意电池模块SOC与电池组内模块的平均SOC存在差值时,通过相应的均衡控制策略,进行差值补偿,高SOC模块向电池组充电,电池组向低SOC模块进行充电,从而达到电池组SOC均衡。但是该方法未考虑到电池模块实际容量的不同,只能做到SOC数值意义上的均衡,无法实现电池模块剩余电量的真正均衡。
事实上,SOC均衡控制有两个难点,精准估计SOC和寻求最优均衡目标。由于电池容量的不同,即使SOC相同,所表示的剩余电量也是不一样的。显然,现有以SOC一致为目标的均衡控制方法不能实现电池组剩余电量的真正均衡。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提出了一种储能电池电量智能均衡控制方法及系统,采用博弈论作为寻求最优均衡目标策略的数学方法,在不损伤电池的前提下,通过纳什均衡求得实现该均衡目标应采取的最佳策略(电流大小),最终实现电池组快速、精准均衡。
为了实现上述目的,在一些实施方式中,采用如下技术方案:
一种储能电池电量智能均衡控制方法,包括:
计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;
将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;
基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。
其中,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略,具体包括:
以每一个储能电池的收益函数最大为目标,建立以电流值为策略的纳什均衡模型,通过控制电流的大小与方向使储能电池趋于均衡。
进一步地,所述纳什均衡模型具体为:
其中,un为第n个电池的收益函数,in为第n个电池的电流,Qn0为第n个电池的初始剩余电量,ηn为第n个电池的充放电效率,T为均衡周期,N为电池的个数;Qj0为第j个电池的初始电量;ηj为第j个电池的充放电效率;ij为第j个电池的充放电电流。
在另一些实施方式中,采用如下技术方案:
一种储能电池电量智能均衡控制系统,包括:
平均预期剩余电量计算模块,用于计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;
纳什均衡模块,用于将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;
电池能量均衡模块,用于基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。
在另一些实施方式中,采用如下技术方案:
一种终端设备,其包括处理器和存储器,处理器用于实现各指令;存储器用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行上述的储能电池电量智能均衡控制方法。
在另一些实施方式中,采用如下技术方案:
一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的储能电池电量智能均衡控制方法。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
(1)本发明从博弈论的思想出发,为储能电池均衡管理提供了理论依据,根据纳什均衡求解得最优策略,即最佳充放电时间或电流大小,实现了电池均衡电流的自适应调整,对电池损伤小,实现了电池的快速、高效均衡。
(2)本发明提高了电池能量利用率,解决了储能电池剩余电量不一致性问题,延长了储能电池的使用寿命。
(3)本发明具有很大的通用性,不仅可以应用在储能电池的不一致性均衡方面,亦可以应用于大容量储能电池的最优功率分配方面。
本发明的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本方面的实践了解到。
附图说明
图1是本发明实施例中纳什均衡控制方法流程图;
图2(a)是本发明实施例中三节电池初始电量为3300mAh、2750mAh、2700mAh仿真效果图;图2(b)是电池3对应的电流;
图3(a)是本发明实施例中三节电池初始电量为3300mAh、3150mAh、2700mAh仿真效果图;图3(b)是电池3对应的电流;
图4(a)是本发明实施例中四节电池初始电量为3300mAh、3150mAh、2750mAh、2700mAh仿真效果图;图4(b)是电池3和4对应的电流。
具体实施方式
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
假设第n个电池的初始剩余电量为Qn0且为已知值,而预期剩余电量Qn为
式中,充放电效率η为已知值,in为第n个电池的电流,t0为一次均衡的初始时刻,tf为终止时刻。
式中,Qj为电池的预期电量,N为电池的个数。
收益函数为
在此条件下,单体电池的剩余电量与平均剩余电量差值越小,收益越高。当达到最佳均衡点时,收益达到最大值0。
由于电池的不一致性,假设不存在充电过程中SOC和容量完全相同的电池,因此不存在采取完全相同策略的电池。每一个参与博弈的电池的SOC、剩余电量和电流情况,都可以及时获取,所以采取完全信息博弈,即纳什均衡。
因此,根据本发明的实施例,公开了一种储能电池电量智能均衡控制方法的实施例,参照图1,具体包括以下步骤:
(1)计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;
(2)将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;
当电池的剩余电量小于平均预期剩余电量时,电池将进行充电;当电池的剩余电量大于平均预期剩余电量时,电池将进行放电。
每一个电池所选取的策略,即充放电电流的大小和时间,由纳什均衡求得最优解。
(3)基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡;
(4)设定时间后,每一个电池的电量与前面计算的平均预期剩余电量作差;如果差值为零,则说明电池达到均衡;否则,返回步骤(2),直至达到均衡为止。
本实施例中,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略,具体过程包括:以每一个储能电池的收益函数最大为目标,建立以电流值为策略的纳什均衡模型,通过控制电流的大小与方向使储能电池趋于均衡。
假设电池一直处于通电状态,时间固定为T,电流i充电为正,放电为负,电流i的调解范围为{imin≤i≤imax}。
第n个电池的预期剩余电量Qn为
同样充放电效率η视作常数,而电流in为控制量,那么积分即为常数积分
Qn=Qn0+ηninT(5)
其中in取{imin≤i≤imax}中的任意值。
下面以四节电池为例对本发明方法进行详细说明。
首先通过计算得四节电池的剩余电量分别为Q1=3300、Q2=3150、Q3=2750、Q4=2700;电池的充电效率我们设置为η1=0.75、η2=0.8、η3=0.85、η4=0.9。根据经验我们得知,电池均衡需要一定的时间。在时间较短的情况下,电池组不可能达到均衡,这里我们假设一次均衡时间只有1s,电流最大为5A(即I为-5A到5A之间)。
计算平均预期剩余电量根据经验剩余电量大的电池需要放电,剩余电量小的需要充电。这里我们根据严格劣策略剔除法可以判断,必然是剩余电量小的用最大电流充电,剩余电量大的用最大电流放电(剩余电量居中的需要根据情况判断)。
将所求得的T、i和电量值代入
根据纳什均衡的定义,可以得到
根据上述结果进行电池充放电均衡。若各电池的剩余电量与预期平均剩余电量之差为零,则停止均衡;若不为零,则返回初始步骤,直到均衡为止。
图4(a)是本发明实施例中四节电池初始电量为3300mAh、3150mAh、2750mAh、2700mAh仿真效果图;图4(b)是电池3和4对应的电流。
另外,图2(a)给出了本发明实施例中三节电池初始电量为3300mAh、2750mAh、2700mAh仿真效果图;图2(b)是电池3对应的电流。
图3(a)给出了本发明实施例中三节电池初始电量为3300mAh、3150mAh、2700mAh仿真效果图;图3(b)是电池3对应的电流。
通过上述附图可以看出,本实施例方法对于不同电池数目的均衡效果,以及对于相同电池数目时不同电量情况的均衡效果。
实施例二
在一个或多个实施方式中,公开了一种储能电池电量智能均衡控制系统,包括:
平均预期剩余电量计算模块,用于计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;
纳什均衡模块,用于将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;
电池能量均衡模块,用于基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。
需要说明的是,上述各模块的具体实现方式已经在实施例一中进行了说明,此处不再赘述。
实施例三
在一个或多个实施方式中,公开了一种终端设备,其包括处理器和存储器,处理器用于实现各指令;存储器用于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行上述的储能电池电量智能均衡控制方法。
实施例四
在一个或多个实施方式中,公开了一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的储能电池电量智能均衡控制方法。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (8)
1.一种储能电池电量智能均衡控制方法,其特征在于,包括:
计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;
将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;具体包括:
以每一个储能电池的收益函数最大为目标,建立以电流值为策略的纳什均衡模型,通过控制电流的大小与方向使储能电池趋于均衡;
所述纳什均衡模型具体为:
其中,un为第n个电池的收益函数,in为第n个电池的电流,Qn0为第n个电池的初始剩余电量,ηn为第n个电池的充放电效率,T为均衡周期,N为电池的个数;Qj0为第j个电池的初始电量;ηj为第j个电池的充放电效率;ij为第j个电池的充放电电流;
基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。
2.如权利要求1所述一种储能电池电量智能均衡控制方法,其特征在于,基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡;设定时间后,判断电池电量是否达到均衡;若是,控制过程结束;否则,继续基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。
3.如权利要求1所述一种储能电池电量智能均衡控制方法,其特征在于,所述最优充放电策略包括:充放电电流的大小和时间。
4.如权利要求1所述一种储能电池电量智能均衡控制方法,其特征在于,设定时间后,判断电池电量是否达到均衡,具体过程为:
设定时间后,将各储能电池的当前电量与所述的平均预期剩余电量作差;如果差值为零,则电池达到均衡。
6.一种储能电池电量智能均衡控制系统,其特征在于,包括:
平均预期剩余电量计算模块,用于计算各储能电池的剩余电量,获得所有储能电池的平均预期剩余电量;
纳什均衡模块,用于将每一个储能电池的剩余电量与平均预期剩余电量相比较,通过纳什均衡方法求得每一个储能电池所采取的最优充放电策略;具体包括:
以每一个储能电池的收益函数最大为目标,建立以电流值为策略的纳什均衡模型,通过控制电流的大小与方向使储能电池趋于均衡;
所述纳什均衡模型具体为:
其中,un为第n个电池的收益函数,in为第n个电池的电流,Qn0为第n个电池的初始剩余电量,ηn为第n个电池的充放电效率,T为均衡周期,N为电池的个数;Qj0为第j个电池的初始电量;ηj为第j个电池的充放电效率;ij为第j个电池的充放电电流;
电池能量均衡模块,用于基于所述最优充放电策略进行电池能量均衡。
7.一种终端设备,其包括处理器和存储器,处理器用于实现各指令;存储器用于存储多条指令,其特征在于,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-5任一项所述的储能电池电量智能均衡控制方法。
8.一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,其特征在于,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-5任一项所述的储能电池电量智能均衡控制方法。
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