CN115514063B - 一种储能电池充放电功率调节设备 - Google Patents

一种储能电池充放电功率调节设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种储能电池充放电功率调节设备，若干电池模组的输出端与主控BMS连接，电池模组各自独立连接；电池模组包含多个电池PACK、从控BMS，每个电池PACK都配有从控BMS，从控BMS采集电池PACK的电流、电压、压差、SOC以及SOH数据，并传输给主控BMS；监控模块实时监控电池模组的各项数据，并传输至控制模块；充放电功率调节策略设计单元基于电池模组采集的电池PACK各项数据以及电池PACK的出厂数据采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算，控制模块根据充放电功率调节策略设计单元优化计算结果并向电池模组下达功率调节指令。本发明能够检测出各电池模组的差异化情况，对各电池模组充放电功率进行优化计算，保障电池循环次数以及延长电池模组工作寿命。

Description

一种储能电池充放电功率调节设备
技术领域
本发明涉及电池功率调节技术领域，具体涉及一种储能电池充放电功率调节设备。
背景技术
现如今我国对新能源产业的发展更加注重，而随着电动汽车的日益普及，电池管理系统的作用也变得越来越重要。电动汽车加入电池管理系统是为了更好的保护电池，延长电池使用寿命。若动力电池管理系统发生故障，就失去了对电池的监控，不能估计电池的荷电状态，容易造成电池过充、过放、过载、过热以及不一致性问题的增加，影响电池的性能、使用寿命甚至影响行车安全。而随着电动汽车市场化的普及，电池爆炸事故不断频频发生，原因在于在电池使用过程中存在过充和过放电对电池的原因，在过充时会出现大量气体，容易自燃和爆炸，外观强烈，过充外观变化平缓，但故障速度极快，在正常使用时应严格预防。如果一个电池一直保持是过度充电或者过量放电在充电和放电状态，它会导致一系列的问题，如电池的内部阻力的增加、锂阳极的能力降低等。对于一个电池模型而言，单个电池Pack在分组前的电性能就会有微小的差异，在使用过程中这种差异会逐渐加大，进而会导致整个电池模组的寿命降低，与国外相比，我国BMS在数据采集的可靠性、电池的SOC、SOH、SOP等重要参数的估算精度、均衡、安全管理等方面有很大不足。
因此需要一种功率调节设备，既能够调节储能单元电池模组的充放电功率，又能延长电池模组使用寿命，且保障电池模组循环次数，在实际情况下保障储能设备高效稳定运行。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种储能电池充放电功率调节设备，能够调节电池模组的充放电功率，并且利用HPO算法优化充放电功率调节，保障电池模组循环次数，延长电池模组使用寿命。
技术方案：本发明公开了一种储能电池充放电功率调节设备，包括若干电池模组、主控BMS、充放电功率调节策略设计单元以及充放电功率调节控制单元，所述充放电功率调节控制单元包括监控模块、控制模块；
若干所述电池模组的输出端与所述主控BMS连接，所述电池模组各自独立连接；所述电池模组包含多个电池PACK、从控BMS，每个电池PACK都配有从控BMS，从控BMS采集电池PACK的电流、电压、压差、SOC以及SOH数据，并传输给所述主控BMS；所述监控模块实时监控所述电池模组的各项数据，并传输至所述控制模块，所述控制模块与监控模块以及所述充放电功率调节策略设计单元连接；
所述充放电功率调节策略设计单元基于所述电池模组采集的电池PACK各项数据以及电池PACK的出厂数据采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算，所述控制模块根据所述充放电功率调节策略设计单元优化计算结果并向所述电池模组下达功率调节指令。
进一步地，每个所述电池模组上还包括温度传感器，所述充放电功率调节控制单元还包括报警模块，所述温度传感器采集的温度数据传输给所述主控BMS，所述报警模块实时接受所述电池模组的温度数据，所述电池模组温度超过预设值时，所述报警模块及时传达报警信号，所述控制模块接受报警信号并断开相应的电池模组；所述报警模块与监控模块协同作用传达储能电池异常情况。
进一步地，所述充放电功率调节策略设计单元采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算并不是对所有的电池模组，而是针对所需的单个电池模组，采用差异化分析，进行功率优化判断并进行功率优化计算。
进一步地，进行功率优化判断及判断单个电池模组是否需要功率优化计算，需要优化计算的单个电池模组是指根据出厂数据以及储能单元标准，根据每个模组的电流、电压，判断低于标准功率即需要调节。
进一步地，所述充放电功率调节策略设计单元中基于所述电池模组采集的电池PACK各项数据以及电池PACK的出厂数据采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算，由算法控制，主要包括如下步骤：
步骤1：初始化，初始群体中每个成员的位置由公式(1)在搜索空间随机生成；
xi＝rand(1，d)·*(ub-lb)+lb (1)
其中，xi为猎人或猎物的位置，lb为变量的下界，ub为变量的上界，d为变量的维度；
步骤2：输入电池SOP相关参数，所述公式目标函数如下：
sop＝Pc+(Pf-Pc)*M
其中，Pa、Pf、Pc分别表示实际放电功率、峰值放电功率、常值放电功率，y1表示计算截至到t0时刻计算实际功率超出常值功率的积分值，y2表示计算截至到t0时刻计算峰值功率超出常值功率的积分值，M表示y1和y2的接近程度，数值越接近1，表示可用能量越多，越接近0，表示可用能量越少，当M等于0时，电池的可用功率等于常值功率；
步骤3：设置算法相关参数由公式(2)-(6)计算所得；
其中，P是的索引值，Z是自适应参数，/>和/>为[0，1]内的随机向量，R2是[0，1]内的随机数，IDX是满足条件(P＝＝0)的向量/>的索引值，C是探索和开发之间的平衡参数，μ是所有位置的平均值，Deuc(i)是所有位置到平均位置的欧几里得距离，/>是猎物的位置；
步骤4：计算适应度值，并记录最优位置；
步骤5：由公式(2)更新C；
其中，M为最大迭代次数；
步骤6：根据R5的值更新位置；
其中，xi(t)是猎物的当前位置，xi(t+1)是猎物的下一次迭代位置，Tpos是全局最优位置，R4是[0，1]内的随机数，R5是[0，1]内的随机数，β是调节参数；
步骤7：再次计算适应度值，并记录最优位置；
步骤8：判断是否满足终止条件，如果满足则输出最优解，否则重复步骤5到步骤7；
步骤9：将得到最优电池功率解传输给控制模块下达调节指令。
有益效果：
本发明对储能电池模组采用主从式控制，实现对储能电池模组的精准管理，独立成组，精准隐患切除，且不影响其他模组正常运作。本发明对电池模组进行差异化分析，只调节有功率调节需求的电池模组，避免调节正常运作的电池模组导致其寿命缩短。本发明还利用HPO算法生成控制策略，求解有功率调节需求的电池模组的当前最优充放电功率，对电池模组进行功率调节可以延长电池模组使用寿命，保障电池模组的循环次数，在实际应用中更稳定高效。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的算法流程图；
图3为硬件运行逻辑图；
图4为本发明功率调节器较传统功率调节器的循环次数对比图；
图5为本发明功率调节器较传统功率调节器的寿命曲线对比图；
图6为发明功率调节器较传统功率调节器的SOP曲线对比图；
其中，1-电池模组、2-主控BMS、3-报警模块、4-监控模块、5-控制模块、6-充放电功率调节策略设计单元。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
参见图1、2，本发明公开了一种储能电池充放电功率调节设备，包括若干电池模组1、主控BMS2、充放电功率调节控制单元以及充放电功率调节策略设计单元6，充放电功率调节控制单元包括报警模块3、监控模块4、控制模块5。
若干电池模组1的输出端与主控BMS2连接，电池模组1各自独立连接；报警模块3与监控模块4协同作用传达储能电池异常情况，控制模块5与监控模块4以及充放电功率调节策略设计单元6连接。
电池模组1包含多个电池PACK、从控BMS以及温度传感器，每个电池PACK都配有从控BMS，从控BMS采集电池PACK的电流、电压、压差、SOC以及SOH等数据，并传输给主控BMS2，同时温度传感器采集的温度数据也传输给主控BMS2。
报警模块3与监控模块4协同作用，其中，报警模块3实时接受电池模组1的温度数据，电池模组1温度超过预设值时，报警模块3及时传达报警信号，控制模块5接受报警信号并断开相应的电池模组1。控制模块5与监控模块4以及充放电功率调节策略设计单元6连接，监控模块4实时监控电池模组1的各项数据，控制模块5接受各项指令并下达。
充放电功率调节策略设计单元6基于电池模组1采集的电池PACK各项数据以及电池PACK的出厂数据采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算，所述控制模块根据所述充放电功率调节策略设计单元6优化计算结果并向所述电池模组1下达功率调节指令。
充放电功率调节策略设计单元6进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算并不是对所有的电池模组1，而是针对所需的单个电池模组，采用差异化分析，并且先进行功率优化判断，判断是否需要优化计算，再对需要优化的电池模组1进行功率优化计算。差异化是指对每一个电池模组1都分析，不是对一整个储能单元，每个电池模组1之间都存在性能差异。在储能单元的使用过程中，某些电池模组1可能因为外部情况导致功率非正常水平下降，这些就是有功率调节需求的电池模组1。
进行功率优化判断及判断单个电池模组是否需要功率优化计算，需要优化计算的单个电池模组是指根据出厂数据以及储能单元标准，根据每个模组的电流、电压，判断低于标准功率即需要调节。
通过图3所示本发明还通过利用HPO算法进行最优解的求解，通过寻求最优解配以适合的控制策略，再通过控制单元执行该最优控制策略对有调节需求的电池模组进行功率调控以此延长储能电池模组寿命。本发明采用HPO算法进行电池功率优化并对SOP优化计算，较传统SOP计算方法而言，可以对SOP实时更新并不断的重复计算，使SOP最大限度的保持电池的利用效率，提供了整体电池组的使用效率。
HPO算法具体如下：
步骤1：初始化，初始群体中每个成员的位置由公式(1)在搜索空间随机生成；
xi＝rand(1，d)·*(ub-lb)+lb (1)
其中，xi为猎人或猎物的位置，lb为变量的下界，ub为变量的上界，d为变量的维度；
步骤2：输入电池SOP相关参数，所述公式目标函数如下：
sop＝Pc+(Pf-Pc)*M
其中，Pa、Pf、Pc分别表示实际放电功率、峰值放电功率、常值放电功率，y1表示计算截至到t0时刻计算实际功率超出常值功率的积分值，y2表示计算截至到t0时刻计算峰值功率超出常值功率的积分值，M表示y1和y2的接近程度，数值越接近1，表示可用能量越多，越接近0，表示可用能量越少，当M等于0时，电池的可用功率等于常值功率。
步骤3：设置算法相关参数由公式(2)-(6)计算所得；
其中，P是的索引值，Z是自适应参数，/>和/>为[0，1]内的随机向量，R2是[0，1]内的随机数，IDX是满足条件(P＝＝0)的向量/>的索引值，C是探索和开发之间的平衡参数，μ是所有位置的平均值，Deuc(i)是所有位置到平均位置的欧几里得距离，/>是猎物的位置。
步骤4：计算适应度值，并记录最优位置；
步骤5：由公式(2)更新C；
其中，M为最大迭代次数；
步骤6：根据R5的值更新位置；
其中，xi(t)是猎物的当前位置，xi(t+1)是猎物的下一次迭代位置，Tpos是全局最优位置，R4是[0，1]内的随机数，R5是[0，1]内的随机数，β是调节参数。
步骤7：再次计算适应度值，并记录最优位置。
步骤8：判断是否满足终止条件，如果满足则输出最优解，否则重复步骤5到步骤7。
步骤9：将得到最优电池功率解传输给控制模块下达调节指令。
进一步地，本发明提出的优化方法及策略，较传统电池模组优化方法所遇到的同一批次生产出来的电芯在容量、电压、内阻和自放电率都会存在微小的差异，并随着电池使用时间越长，电池差异性越来越强的问题，本发明针对单个电池Pack进行优化，对每个电池Pack进行差异化处理，保障了每个电池Pack之间的均衡化，进而提高了电池模组1的使用寿命。
通过图4所示对于两种功率调控设备的可用容量衰减对比中，本发明的功率调控设备可用容量的衰减速度明显慢于传统功率调控设备，传统的功率调控设备仅对整体电池模组进行优化，随着循环次数的参加会导致单体电池的差异会越来越大，而本发明的功率调控设备考虑到了电池单体之间的差异化，对每个电池Pack结合控制策略做出针对性操作，大大减慢了电池可用容量的衰减速度。
通过图5所示对于两种功率调控设备的的寿命SOH衰减对比中，本发明的功率调控设备寿命SOH的衰减速度明显慢于传统功率调控设备，本发明所述的功率调控设备针对单个电池Pack进行优化，对每个电池Pack进行差异化处理，保障了每个电池Pack之间的均衡化，进而提高了电池模组的使用寿命。
通过图6所示对于两种功率调控设备的的SOP对比图中，较传统的功率调控设备而言，没有，当功率曲线发生波动时，不会进行针对性的策略操作，所功率曲线平滑到所需的值，而对本发明而言，当功率发生波动时，如在20s-30S发生功率波动时，本调控设备采用HPO算法进行电池功率优化判断使功率平缓，使之保持最优充放电功率。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种储能电池充放电功率调节设备，其特征在于，包括若干电池模组(1)、主控BMS(2)、充放电功率调节策略设计单元(6)以及充放电功率调节控制单元，所述充放电功率调节控制单元包括监控模块(4)、控制模块(5)；
若干所述电池模组(1)的输出端与所述主控BMS(2)连接，所述电池模组(1)各自独立连接；所述电池模组(1)包含多个电池PACK、从控BMS，每个电池PACK都配有从控BMS，从控BMS采集电池PACK的电流、电压、压差、SOC以及SOH数据，并传输给所述主控BMS(2)；所述监控模块(4)实时监控所述电池模组(1)的各项数据，并传输至所述控制模块(5)，所述控制模块(5)与监控模块(4)以及所述充放电功率调节策略设计单元(6)连接；
所述充放电功率调节策略设计单元(6)基于所述电池模组(1)采集的电池PACK各项数据以及电池PACK的出厂数据采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算，所述充放电功率调节策略设计单元(6)采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算并不是对所有的电池模组(1)，而是针对所需的单个电池模组，采用差异化分析，进行功率优化判断并进行功率优化计算；进行功率优化判断及判断单个电池模组是否需要功率优化计算，需要优化计算的单个电池模组是指根据出厂数据以及储能单元标准，根据每个模组的电流、电压，判断低于标准功率即需要调节；
所述控制模块根据所述充放电功率调节策略设计单元(6)优化计算结果并向所述电池模组(1)下达功率调节指令；
所述充放电功率调节策略设计单元(6)的公式目标函数如下：
sop＝Pc+(Pf-Pc)*M
其中，Pa、Pf、Pc分别表示实际放电功率、峰值放电功率、常值放电功率，y1表示计算截至到t0时刻计算实际功率超出常值功率的积分值，y2表示计算截至到t0时刻计算峰值功率超出常值功率的积分值,M表示y1和y2的接近程度，数值越接近1，表示可用能量越多，越接近0，表示可用能量越少，当M等于0时，电池的可用功率等于常值功率。
2.根据权利要求1所述的一种储能电池充放电功率调节设备，其特征在于，
每个所述电池模组(1)上还包括温度传感器，所述充放电功率调节控制单元还包括报警模块(3)，所述温度传感器采集的温度数据传输给所述主控BMS(2)，所述报警模块(3)实时接受所述电池模组(1)的温度数据，所述电池模组(1)温度超过预设值时，所述报警模块(3)及时传达报警信号，所述控制模块(5)接受报警信号并断开相应的电池模组；所述报警模块(3)与监控模块(4)协同作用传达储能电池异常情况。
3.根据权利要求1所述的一种储能电池充放电功率调节设备，其特征在于，所述充放电功率调节策略设计单元(6)中基于所述电池模组(1)采集的电池PACK各项数据以及电池PACK的出厂数据采用HPO算法进行电池功率优化判断并进行SOP优化计算，由算法控制，主要包括如下步骤：
步骤1：初始化，初始群体中每个成员的位置由公式(1)在搜索空间随机生成；
xi＝rand(1,d)·*(ub-lb)+lb(1)
其中，xi为猎人或猎物的位置，lb为变量的下界，ub为变量的上界，d为变量的维度；
步骤2：输入电池SOP相关参数及目标函数；
步骤3：设置算法相关参数由公式(2)-(6)计算所得；
其中，P是的索引值，Z是自适应参数，/>和/>为[0,1]内的随机向量，R2是[0，1]内的随机数，IDX是满足条件(P＝＝0)的向量/>的索引值，C是探索和开发之间的平衡参数，μ是所有位置的平均值，Deuc(i)是所有位置到平均位置的欧几里得距离，/>是猎物的位置；
步骤4：计算适应度值，并记录最优位置；
步骤5：由公式(2)更新C；
其中，N为最大迭代次数；
步骤6：根据R5的值更新位置；
其中，xi(t)是猎物的当前位置，xi(t+1)是猎物的下一次迭代位置，Tpos是全局最优位置，R4是[0，1]内的随机数，R5是[0，1]内的随机数，β是调节参数；
步骤7：再次计算适应度值，并记录最优位置；
步骤8：判断是否满足终止条件，如果满足则输出最优解，否则重复步骤5到步骤7；
步骤9：将得到最优电池功率解传输给控制模块下达调节指令。
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Hunter–prey optimization: algorithm and applications;Iraj Naruei等;《Soft Computing》;正文第4-9 页 *

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CN115514063A (zh) 2022-12-23

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