CN113410879B - 储能电池健康状态智能管控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种储能电池健康状态智能管控方法及系统，获取各储能电池的健康状态，计算所有储能电池的平均预期健康状态；将每一个储能电池的健康状态与平均预期健康状态相比较，判断每一个电池应该采取的充放电深度；根据纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度，按照相应的最优值，进行电池健康状态均衡；对均衡后的每一个储能电池电池健康状态与平均预期作差，如果差值为零，则储能电池达到均衡；若不为零则重新执行判断，直到达到均衡。本发明能够实现储能电池老化速度一致，延长储能系统寿命、降低成本。

Description

储能电池健康状态智能管控方法及系统
技术领域
本发明属于电池状态控制技术领域，具体涉及一种储能电池健康状态智能管控方法及系统。
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。
随着大容量锂离子电池组在新能源汽车、储能系统中的应用越来越广泛。电动汽车对动力电池的性能要求也越来越高，当动力电池的容量下降到一定程度后，为了确保电动汽车的动力性能和安全性能，必须对其进行更换。通常，从新能源汽车上退役的动力电池，仍具有较高的剩余容量，可应用于运行环境相对良好、对电池性能要求较低的储能场合，使用退役电池时，最好将健康状态(StateofHealth，SOH)相同的电池组装在一起；但是退役电池SOH很难做到一致，特别是这种不一致性将会随着电池老化和运行环境的差异而不断增大，导致电池组可用容量和寿命加速衰减。均衡管理是电池组在使用过程中改善不一致性、提升容量利用率、延长使用寿命的唯一途径。
目前针对电池组不一致性均衡方法的研究主要分为两类，一类是通过串联电阻将剩余电量高的电池电量耗散的被动均衡；另一类则是通过能量在电池组内部转移的主动均衡。无论是被动均衡还是主动均衡，都需要获取准确的电池实际剩余电量，目前应用最多的是用荷电状态(StateofCharge，SOC)表示电池的剩余电量，但SOC要准确表示各个电池剩余电量的前提是各个单体电池的实际容量相同。由退役电池组成的储能系统中，电池组的SOH不一致性差异较大，迫切需要进行电池的健康状态不一致性均衡。
据发明人了解，目前的文献并没能解决上述问题，例如中国发明专利申请(申请号201910862535.2)提出了一种基于健康状态的电池组双目标自适应均衡控制方法，该发明以单体电池的SOH*SOC作为均衡系数，使电池的剩余电量趋于一致。虽然考虑到了SOH对SOC一致性的影响，但是没有对单体电池的SOH进行均衡，没有从根本上消除SOH对电池一致性的影响。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种储能电池健康状态智能管控方法及系统，本发明将各储能电池SOH一致性作为均衡目标，通过纳什均衡求得每个储能电池应采取的最佳充放电策略，最终实现储能电池老化速度一致，延长储能系统寿命、降低成本。
根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：
一种储能电池健康状态智能管控方法，包括以下步骤：
(1)获取各储能电池的健康状态，计算所有储能电池的平均预期健康状态；
(2)将每一个储能电池的健康状态与平均预期健康状态相比较，判断每一个电池应该采取的充放电深度；
(3)根据纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度，按照相应的最优值，进行电池健康状态均衡；
(4)对均衡后的每一个储能电池健康状态与平均预期作差，如果差值为零，则储能电池达到均衡；若不为零则重新执行步骤(2)，直到达到均衡。
作为可选择的实施方式，所述步骤(2)中，当储能电池的健康状态小于平均预期时，电池被施加第一等级的充放电深度；当储能电池的健康状态大于平均预期时，电池被施加第二等级的充放电深度。
作为进一步的限定，第二等级大于第一等级。
作为进一步的限定，健康状态越大的选取越大的充放电深度。
作为进一步的限定，第一等级的充放电深度的最小值大于等于设定阈值，第二等级的充放电深度的最大值为最大储能电池健康状态值。
作为可选择的实施方式，所述步骤(3)中，根据纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度的具体过程包括：建立以充放电深度为策略的纳什均衡模型，通过控制充放电深度的大小使电池健康状态趋于均衡；
计算相应均衡后的对应电池健康状态；
基于平均预期和相应均衡后的对应电池健康状态，计算效益函数；
根据效益函数和纳什均衡条件，计算最优充放电深度。
作为进一步的限定，计算相应均衡后的对应电池健康状态的具体过程包括：
假设SOHn0为初始健康状态，一次充放电循环后的SOHn为
Figure BDA0003064433120000041
其中a、b为通过电池衰减曲线拟合得到的常数参数，DOD为当前电池的充放电深度；
基于平均预期和相应均衡后的对应电池健康状态，计算效益函数：
Figure BDA0003064433120000042
N为电池个数值，使得效益函数最大的值为最优值。
一种储能电池健康状态智能管控系统，包括：
状态获取模块，被配置为获取各储能电池的健康状态，计算所有储能电池的平均预期健康状态；
判断模块，被配置为将每一个储能电池的健康状态与平均预期健康状态相比较，判断每一个电池应该采取的充放电深度；
博弈均衡模块，被配置为根据判断模块的结果，利用纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度，按照相应的最优值，进行电池健康状态均衡；
确定模块，被配置为对均衡后的每一个储能电池电池健康状态与平均预期作差，如果差值为零，则储能电池达到均衡；若不为零则发送信号给判断模块，判断模块根据最新值重新判断，直到达到均衡。
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述一种储能电池健康状态智能管控方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述一种储能电池健康状态智能管控方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明从根本上解决了储能电池SOH对SOC一致性的影响，为电池SOH一致性均衡提供了理论依据。
(2)从博弈论的思想出发，根据纳什均衡求得每一次循环所需的最优策略，即最佳充放电深度DOD，使得每个参与者的策略是对其他参与者策略的最优反应，实现了充放电深度的自适应调整，达到了储能电池SOH主动均衡的目标。
(3)本发明提高了能量的利用率，解决了储能电池实际容量不一致性问题，延长了储能电池使用寿命、降低了运行成本。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是纳什均衡控制策略流程图；
图2是储能电池初始SOH为95％、80％、65％仿真效果图；
图3是储能电池初始SOH为95％、80％、65％、60％仿真效果图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明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发明的示例性实施方式。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。
对于电池储能系统来说，充放电深度(DOD)已被证明是影响电池SOH的最主要因素，本发明中DOD的选取主要以电池SOH趋于一致为目的。收益函数的确定对博弈模型的构建至关重要，参与者、行动策略和效用函数为博弈论的三大要素。因此，电池DOD博弈理论模型的构建，需要对参与者、行动策略和效用函数(即收益)三大要素进行确定。三要素具体如下：
①参与者。由于退役电池的差异性，假设不存在充电过程中容量完全相同的电池，因此不存在需要采取相同策略的电池。所以每个储能电池可以作为独立的参与者。
②行动策略。电池DOD博弈模型中，每个参与者的博弈策略集合为自身的DOD,选择范围为{10％≤DODn≤max(SOHn)}。本发明提出的是一种解决方法，储能电池的充放电深度(DOD)可以通过控制电流的大小实现。
③效用函数。本发明均衡的目的是让各个储能电池的实际剩余容量趋于一致。那么，各单体电池的SOH与平均SOH值越接近越好。根据这个需求，令第N个储能电池的初始SOH为SOHn0,预期健康状态为SOHn，所有电池的预期平均健康状态为
Figure BDA0003064433120000071
将第N个电池的效用值定义为
Figure BDA0003064433120000072
在此定义下，单体电池的SOH与平均SOH的差值越小，效益越高。当达到最佳均衡点时，效益达到最大值0。
假设SOHn0为初始健康状态，而一次充放电循环后的SOHn为
Figure BDA0003064433120000073
其中a、b为通过电池衰减曲线拟合得到的常数参数，DOD为当前电池的充放电深度。
平均预期健康状态
Figure BDA0003064433120000074
理论值为
Figure BDA0003064433120000081
最终，效益函数为
Figure BDA0003064433120000082
该方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)首先获取各电池的健康状态，并且求得所有储能电池的平均预期健康状态。
(2)将每一个储能电池的健康状态与平均预期健康状态相比较，判断每一个电池应该采取的策略，即充放电深度DOD。
(3)当储能电池的健康状态(SOH)小于平均预期
Figure BDA0003064433120000083
时，电池被施加较小的DOD；当储能电池的SOH大于平均预期
Figure BDA0003064433120000084
时，电池被施加较大的DOD。
(4)每一个储能电池所选取的策略，即DOD，由纳什均衡求得最优解(使效益函数最大，见公式(3))。
(5)按照步骤(4)所求得的最佳策略，进行电池SOH均衡。一次循环后，每一个储能电池SOH与平均预期
Figure BDA0003064433120000085
作差。
(6)如果步骤(5)所得差值为零，则储能电池达到均衡；若不为零则重新执行步骤(3)，直到达到均衡。
作为本发明的优选方式之一，所述纳什均衡求解包括以下步骤：
(1)建立以DOD为策略的纳什均衡模型。通过控制DOD的大小使电池SOH趋于均衡。假设电池一直处于通电状态，充放电深度DOD的范围为{10％≤DODn≤max(SOHn)}，10％为限定的最小放电深度，最大为自身SOH的大小。
(2)根据以上假设得
Figure BDA0003064433120000091
(3)将其代入平均预期健康状态
Figure BDA0003064433120000092
公式得
Figure BDA0003064433120000093
(4)将上述所求
Figure BDA0003064433120000094
和SOHn代入效益函数得
Figure BDA0003064433120000095
(5)根据纳什均衡的定义，得到针对任意电池N的纳什均衡
Figure BDA0003064433120000096
必须满足
Figure BDA0003064433120000097
其中DODn取{10％≤DODn≤max(SOHn)}中的任意值。
分析以充放电深度(DOD)为策略的纳什均衡模型求解过程，这里我们选取四节电池并联模型进行实例分析。为了方便计算，省略了计算过程中的单位值。
步骤一：首先通过实验得四节电池的实际容量健康状态(SOH)分别为SOH1＝95％、SOH2＝80％、SOH3＝65％、SOH4＝60％；根据电池衰减曲线拟合得到的常数参数a＝694,b＝0.795。
步骤二：计算平均预期剩余电量
Figure BDA0003064433120000101
当储能电池的健康状态(SOH)小于平均预期
Figure BDA0003064433120000102
时，电池被施加较小的DOD；当储能电池的SOH大于平均预期
Figure BDA0003064433120000103
时，电池被施加较大的DOD。这里我们根据严格劣策略剔除法可以判断，必然是健康状态最大的选取最大充放电深度；健康状态最小的我们规定10％的充放电深度；(居中的由纳什均衡求解判断)。
步骤三：将步骤一二所得参数代入
Figure BDA0003064433120000104
根据纳什均衡的定义，可以得到
Figure BDA0003064433120000105
步骤四：求得纳什均衡解
Figure BDA0003064433120000106
结果与严格劣策略剔除的结果相符。
步骤五：根据步骤四求得的纳什均衡最优解进行电池充放电均衡。若各电池的健康状态与预期平均健康状态之差小于最小误差，则停止均衡；否则，回到步骤一，直到均衡。
如图2、图3所示，可以看出，本发明从博弈论的思想出发，根据纳什均衡求得每一次循环所需的最优策略，即最佳充放电深度DOD，使得每个参与者的策略是对其他参与者策略的最优反应，实现了充放电深度的自适应调整，达到了储能电池SOH主动均衡的目标，解决了储能电池SOH对SOC一致性的影响，提高了能量的利用率，解决了储能电池实际容量不一致性问题，延长了储能电池使用寿命、降低了运行成本。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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 (9)

1.一种储能电池健康状态智能管控方法，其特征是：包括以下步骤：
(1)获取各储能电池的健康状态，计算所有储能电池的平均预期健康状态；
(2)将每一个储能电池的健康状态与平均预期健康状态相比较，判断每一个电池应该采取的充放电深度；
(3)根据纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度，按照相应的最优值，进行电池健康状态均衡；
(4)对均衡后的每一个储能电池电池健康状态与平均预期作差，如果差值为零，则储能电池达到均衡；若不为零则重新执行步骤(2)，直到达到均衡；
所述步骤(3)中，根据纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度的具体过程包括：建立以充放电深度为策略的纳什均衡模型，通过控制充放电深度的大小使电池健康状态趋于均衡；
计算相应均衡后的对应电池健康状态；
基于平均预期和相应均衡后的对应电池健康状态，计算效益函数；
根据效益函数和纳什均衡条件，计算最优充放电深度。
2.如权利要求1所述的一种储能电池健康状态智能管控方法，其特征是：所述步骤(2)中，当储能电池的健康状态小于平均预期时，电池被施加第一等级的充放电深度；当储能电池的健康状态大于平均预期时，电池被施加第二等级的充放电深度。
3.如权利要求2所述的一种储能电池健康状态智能管控方法，其特征是：第二等级大于第一等级，健康状态越大的选取越大的充放电深度。
4.如权利要求2所述的一种储能电池健康状态智能管控方法，其特征是：第一等级的充放电深度的最小值大于等于设定阈值，第二等级的充放电深度的最大值为最大储能电池电池健康状态值。
5.如权利要求1所述的一种储能电池健康状态智能管控方法，其特征是：计算相应均衡后的对应电池健康状态的具体过程包括：
假设SOHn0为初始健康状态，一次充放电循环后的SOHn为
Figure FDA0003653766400000021
其中a、b为通过电池衰减曲线拟合得到的常数参数，DOD为当前电池的充放电深度。
6.如权利要求1所述的一种储能电池健康状态智能管控方法，其特征是：基于平均预期和相应均衡后的对应电池健康状态，计算效益函数：
Figure FDA0003653766400000022
N为电池个数值，使得效益函数最大的值为最优值。
7.一种储能电池健康状态智能管控系统，其特征是：包括：
状态获取模块，被配置为获取各储能电池的健康状态，计算所有储能电池的平均预期健康状态；
判断模块，被配置为将每一个储能电池的健康状态与平均预期健康状态相比较，判断每一个电池应该采取的充放电深度；
博弈均衡模块，被配置为根据判断模块的结果，利用纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度，按照相应的最优值，进行电池健康状态均衡；
确定模块，被配置为对均衡后的每一个储能电池电池健康状态与平均预期作差，如果差值为零，则储能电池达到均衡；若不为零则发送信号给判断模块，判断模块根据最新值重新判断，直到达到均衡；
根据纳什均衡计算每一个储能电池所选取的最优充放电深度的具体过程包括：建立以充放电深度为策略的纳什均衡模型，通过控制充放电深度的大小使电池健康状态趋于均衡；
计算相应均衡后的对应电池健康状态；
基于平均预期和相应均衡后的对应电池健康状态，计算效益函数；
根据效益函数和纳什均衡条件，计算最优充放电深度。
8.一种电子设备，其特征是：包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-6中任一项所述的一种储能电池健康状态智能管控方法中的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是：用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-6中任一项所述的一种储能电池健康状态智能管控方法中的步骤。
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