CN117578652A - 一种全生命周期电池充电管理系统及方法 - Google Patents

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陆浩翔
余晓龙
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Abstract

本发明公开了一种全生命周期电池充电管理系统及方法，涉及蓄电池管理技术领域。本发明包括信号采集模、状态估计模块、能力管理模块、安全保护模块和信息管理模块；信号采集模块包括总压采集、电流采集、温度采集和电芯电压采集；状态估计模块包括SOC状态估计、SOP状态估计和SOH状态估计；能力管理模块包括充电管理和均衡管理；安全保护模块包括过流保护、过压保护、欠压保护、过温保护和绝缘保护；信息管理模块包括国标数据上传、历史信息存储和设备交互。本发明对电池的状态数据进行实时采集，利用训练好的电池故障识别模型对采集的数据进行识别判断当前电池的状态，并发送给用户的智能终端上，提高动力电池的管理效率，及时发现电池的工作异常。

Description

一种全生命周期电池充电管理系统及方法
技术领域
本发明属于蓄电池管理技术领域，特别是涉及一种全生命周期电池充电管理系统及方法。
背景技术
电化学储能有诸多优点，如建设周期及投资回报周期短，对环境要求低，可分布式建造，适合分布式可再生能源储存，因此是能源互联网的重要储能技术之一。电池的安全、健康、经济运行是目前电化学储能最为关键的技术难点。电化学储能式目前分布式储能主流技术，是大比例使用可再生能源的保障之一，也是电动汽车的核心技术。如何开发安全性高、经济型好、环保及可复制性好的电池模块，是解决分布式储能的核心问题。
充电技术是健康安全使用电池模块的关键之一。不合理的充电方法会大幅缩短电池寿命，严重地甚至会引起安全隐患。最近频发的锂电池电动汽车自燃及储能电站爆燃事故，都证明与电池的不当充电方法有关。对于铅酸电池而言，不科学的充电方式可直接导致电池硫化或鼓包，从而严重缩短电池使用寿命。大电池模块一般由多个电芯串并联而成，尽管成组时新电芯一致性可以保证，但随着电池的老化，一致性会变差，这样充电过程中有些电芯不可避免的发生过充，从而引起电池模块失效。为此，需要有效延缓或控制电池模块失效。
随着电动系统的广泛适用，快速充电将是电池模块必备的性能之一，如电动汽车的超快充、电网系统的调频调峰及AGV系统的快速充电，会直接影响系统的使用效率。如何平衡好充电速度，及电池的健康性能，是充电系统必将面对的问题。
目前的充电系统和算法并非由被充电池的具体状态决定，而是根据经验预先设定的，例如申请公开号CN105958569A、申请公开日2016年9月21日的发明专利申请。而电池管理是根据被充电池的具体状态进行的，例如申请公开号CN104184183A、申请公开日2014年12月3日的发明专利申请。可见，电池管理和充电一般是分开处理的，两者关联性不强。
现有技术中对于多电芯串联系统而言，为防止个别电芯的过充，通常采取外在干预方法，防止过充发生。现有的被动式电池管理系统主要通过外接阻抗性负载，消耗单个电芯的过充电量。此方法的优点是简单，缺点是由于功耗的原因，平衡能力不能过大，对于大多数被动式管理系统，平衡电流一般在100mA-200mA，这对于充电电流在10A-100A的充电系统而言，可以忽略不计。因此，对于被动式电池管理系统，通常电芯的一致性要求高，否则无法适用。现有的主动式电池管理系统是通过协调电芯之间的能量转换，保证充电过程中各电芯不过充。传统的主动式电池管理系统由于功耗、成本的考虑，平衡电流一般也在5A左右，因此，其平衡能力有限，对成组电池电芯要求高。另外，主动式电池管理系统的平衡方法没有和充电算法紧密关联；并且主动均衡的算法受模型控制，对历史数据的依赖性较弱。
由此可见，在充电过程中，现有电池管理系统较弱的电芯平衡能力使得电池模块对电芯一致性要求大幅提高，这一方面会大幅增加成本，另一方面，随着充电速度提高，充电电流变大，电芯之间平衡成为不可能，从而导致部分电芯发生过充，加速电池老化。严重地，还会引起电池热失控，引起安全事故。
CN105958569A号专利申请所公开的技术方案在应用于多电芯串联系统时，其实现电路结构复杂、可靠性和经济性不高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种全生命周期电池充电管理系统及方法，通过对电池的状态数据进行实时采集，利用训练好的电池故障识别模型对采集的数据进行识别判断当前电池的状态，并发送给用户的智能终端上，解决了现有的电池管理不佳，不能及时通知用户电池故障的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种全生命周期电池充电管理系统，包括：信号采集模、状态估计模块、能力管理模块、安全保护模块和信息管理模块；所述信号采集模块包括总压采集、电流采集、温度采集和电芯电压采集；所述状态估计模块包括SOC状态估计、SOP状态估计和SOH状态估计；所述SOC状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的荷电状态；所述SOP状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的功率状态；所述SOH状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的健康状态；所述能力管理模块包括充电管理和均衡管理；所述充电管理包括AC交流充电和DC直流充电；所述AC交流充电采用交流车载充电机对电池系统进行充电；所述DC直流充电采用外部直流充电桩对电池系统进行充电；所述均衡管理包括被动均衡和主动均衡；所述被动均衡利用发热电阻旁路分流，把高压电的锂电池中能量释放掉；所述主动均衡通过中间过滤器来实现电量转移；所述安全保护模块包括过流保护、过压保护、欠压保护、过温保护和绝缘保护；所述信息管理模块包括国标数据上传、历史信息存储和设备交互；所述信息管理模块用于记录电池在日常使用过程中的充电数据、放电数据和维护数据；所述信息管理模块在记录时对数据进行筛选过滤，并以标称参数为依据，设定参数阈值，剔除阈值之外的离散点，对于相邻数据存在波动的情况采用插值法进行补充，形成符合正态分布的特征曲线数据库。
作为一种优选的技术方案，所述SOC状态估计采用状态空间方程表示：
式中，xk为状态向量，yk为观测向量，uk为系统控制向量，wk为系统噪声，vk为测量噪声，Ak为系统矩阵，Bk为输入控制矩阵，Hk为系统输出矩阵。
作为一种优选的技术方案，所述SOP状态估计根据当前及前一段时间内的充放电状态，估算电池的最大充放电能力，包括：最大允许的充电功率和最大允许的放电功率；当功率大于对应的持续功率时候，对大于持续功率的部分进行能量积分acc_E；当acc_E大于一定的阈值的时候，峰值功率无法维持，需要按照一定的斜率降低对应的限值功率；当前的功率小于对应的恒定功率时，继续进行积分，当两者的能量逐渐抵消时，限值功率按照一定的斜率开始恢复至峰值功率。
作为一种优选的技术方案，所述SOH状态估计的具体流程如下：
步骤SOP1：根据t1时刻OCV1,确定SOC1；
步骤SOP2：安时积分
步骤SOP3：根据t2时刻OCV2,确定SOC2；
步骤SOP4：ΔSOC＝|SOC 2-SOC 1|；
步骤SOP5：
步骤SOP6：
式中，I为电池电流，Cap为实际容量。
作为一种优选的技术方案，所述安全保护模块使用特征提取技术，提取原始数据的特征，通过SVM机器学习的方法识别市场运行的潜在风险电池包，利用神经网络算法识别电池故障特征和电池失效模式的映射关系，对电池进行故障识别和预警。
本发明为一种全生命周期电池充电管理方法，包括如下步骤：
步骤S1：动力电池在生产时，动力电池上安装Pack主控模块、电池数据采集模块、RFID标签、GPS模块和报警模块；
步骤S2：动力电池在使用过程中，实时采集动力电池数据并通过无线网络或4G/5G通信接口发送至物联网管理平台；
步骤S3：物联网管理平台训练电池故障识别模型；
步骤S4：将动力电池的实时数据输入至电池故障识别模型；
步骤S5：电池故障识别模型对电池故障特征进行效验；
步骤S6：根据效验结果判断动力电池是否故障；
步骤S7：对电池故障识别模型进行持续优化，形成基于故障、定位、品质评价的多种模型；
作为一种优选的技术方案，所述步骤S1中，RFID标签及RFID阅读器安装在电力电机以及pack主控制模块的指定位置，信号采集模块包括多个电压传感器、电流传感器、温度传感器和计数器，电压传感器、电流传感器和温度传感器用于实时采集电池模组的电压、电流和温度数据，计数器用于记录电池模组的使用时间，信号采集模块和RFID标签上标注的ID数据信息通过CAN总线通信模块统一汇总给pack主控制模块；T-BOX模块是基于Android操作系统的带通讯功能的盒子，内置SIM卡，并有GPS天线和4G天线配套硬件，有PIN脚接口与BMS内部CAN建立数据通讯；T-BOX再将车辆位置信息、运动轨迹和电池电压、电流、故障、温度和SOC数据通过网络传回物联网管理平台，经过物联网管理平台处理再显示在手机APP或者WAP客户终端。
作为一种优选的技术方案，所述步骤S3中，电池故障识别模型的训练流程如下：
步骤S31：将已知故障的动力电池特征数据按照一定比例分为训练集和测试集；
步骤S32：基于人工智能深度学习技术，针对动力电池特征数据设计人工智能深度学习模型；
步骤S33：将动力电池特征数据的训练集对模型进行训练；
步骤S34：将动力电池特征数据的测试集对模拟进行测试是否正确。
本发明具有以下有益效果：
(1)本发明通过对电池的状态数据进行实时采集，利用训练好的电池故障识别模型对采集的数据进行识别判断当前电池的状态，并发送给用户的智能终端上，提高动力电池的管理效率，及时发现电池的工作异常。
(2)本发明通过设计安全保护模块模块，在电池故障识别模型发现异常时，及时由pack主控制模块控制电池执行对应措施，提高电池的安全等级，避免造成意外事故。
(3)本发明通过信息管理模块在记录时对数据进行筛选过滤，并以标称参数为依据，设定参数阈值，剔除阈值之外的离散点，对于相邻数据存在波动的情况采用插值法进行补充，提高数据的存量以及准确程度。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种全生命周期电池充电管理系统结构示意图；
图2为本发明的一种全生命周期电池充电管理方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在介绍本申请实施例之前，首先对电池的工作原理进行相关说明。
锂离子电池由正极材料、负极材料、隔膜、电解液和极耳等组成。
当对电池进行充电时，正极的含锂化合物有锂离子脱出，锂离子经过电解液运动到负极。负极的碳材料呈层状结构，它有很多微孔，到达负极的锂离子嵌入到碳层的微孔中，嵌入的锂离子越多，充电容量越高。
当对电池进行放电时(即我们使用电池的过程)，嵌在负极碳层中的锂离子脱出，又运动回正极。回正极的锂离子越多，放电容量越高。
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-2及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
实施例一
请参阅图1所示，本发明为一种全生命周期电池充电管理系统，包括：信号采集模、状态估计模块、能力管理模块、安全保护模块和信息管理模块；信号采集模块包括总压采集、电流采集、温度采集和电芯电压采集；状态估计模块包括SOC状态估计、SOP状态估计和SOH状态估计；SOC状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的荷电状态；SOP状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的功率状态；SOH状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的健康状态；能力管理模块包括充电管理和均衡管理；充电管理包括AC交流充电和DC直流充电；AC交流充电采用交流车载充电机对电池系统进行充电；DC直流充电采用外部直流充电桩对电池系统进行充电；均衡管理包括被动均衡和主动均衡；被动均衡利用发热电阻旁路分流，把高压电的锂电池中能量释放掉；主动均衡通过中间过滤器来实现电量转移；安全保护模块包括过流保护、过压保护、欠压保护、过温保护和绝缘保护；信息管理模块包括国标数据上传、历史信息存储和设备交互；信息管理模块用于记录电池在日常使用过程中的充电数据、放电数据和维护数据；信息管理模块在记录时对数据进行筛选过滤，并以标称参数为依据，设定参数阈值，剔除阈值之外的离散点，对于相邻数据存在波动的情况采用插值法进行补充，形成符合正态分布的特征曲线数据库。
SOC状态估计采用状态空间方程表示：
式中，xk为状态向量，yk为观测向量，uk为系统控制向量，wk为系统噪声，vk为测量噪声，Ak为系统矩阵，Bk为输入控制矩阵，Hk为系统输出矩阵。
系统中状态向量不可用测量设备直接测量，比如：电芯的SOC，观测向量可以测量，比如：电芯电压和温度，系统控制向量是引起系统状态发生改变的自变量，比如：电流。卡尔曼滤波算法是根据观测向量估计系统的状态向量。
根据电池当前及之前一段时间内的充放电状态，估算电池的最大充放电能力，包括：最大允许的充电功率和最大允许的放电功率。
根据电池的SOC和温度，查表确定最大持续充放电功率和最大瞬时充放电功率。
电芯的去极化速度，决定当前最大功率使用的频率。当SEI膜表面的Li离子堆积速度大于负极的吸收速度时候，就会发生电压下降，最大功率无法维持。
SOP状态估计根据当前及前一段时间内的充放电状态，估算电池的最大充放电能力，包括：最大允许的充电功率和最大允许的放电功率；当功率大于对应的持续功率时候，对大于持续功率的部分进行能量积分acc_E；当acc_E大于一定的阈值的时候，峰值功率无法维持，需要按照一定的斜率降低对应的限值功率；当前的功率小于对应的恒定功率时，继续进行积分，当两者的能量逐渐抵消时，限值功率按照一定的斜率开始恢复至峰值功率。
根据OCV-SOC曲线确定两个准确的SOC值，并安时累积计算这两个SOC之间的累积充入或放出电量，然后计算出电池的容量，从而得到SOH。
SOH状态估计的具体流程如下：
步骤SOP1：根据t1时刻OCV1,确定SOC1；
步骤SOP2：安时积分
步骤SOP3：根据t2时刻OCV2,确定SOC2；
步骤SOP4：ΔSOC＝|SOC 2-SOC 1|；
步骤SOP5：
步骤SOP6：
式中，I为电池电流，Cap为实际容量。
安全保护模块使用特征提取技术，提取原始数据的特征，通过SVM机器学习的方法识别市场运行的潜在风险电池包，利用神经网络算法识别电池故障特征和电池失效模式的映射关系，对电池进行故障识别和预警。
实施例二
参阅图2所示，本发明为一种全生命周期电池充电管理方法，具体包括如下步骤：
步骤S1：动力电池在生产时，动力电池上安装Pack主控模块、电池数据采集模块、RFID标签、GPS模块和报警模块；
步骤S2：动力电池在使用过程中，实时采集动力电池数据并通过无线网络或4G/5G通信接口发送至物联网管理平台；
步骤S3：物联网管理平台训练电池故障识别模型；
步骤S4：将动力电池的实时数据输入至电池故障识别模型；
步骤S5：电池故障识别模型对电池故障特征进行效验；
步骤S6：根据效验结果判断动力电池是否故障；
步骤S7：对电池故障识别模型进行持续优化，形成基于故障、定位、品质评价的多种模型；
步骤S1中，RFID标签及RFID阅读器安装在电力电机以及pack主控制模块的指定位置，信号采集模块包括多个电压传感器、电流传感器、温度传感器和计数器，电压传感器、电流传感器和温度传感器用于实时采集电池模组的电压、电流和温度数据，计数器用于记录电池模组的使用时间，信号采集模块和RFID标签上标注的ID数据信息通过CAN总线通信模块统一汇总给pack主控制模块；T-BOX模块是基于Android操作系统的带通讯功能的盒子，内置SIM卡，并有GPS天线和4G天线配套硬件，有PIN脚接口与BMS内部CAN建立数据通讯；T-BOX再将车辆位置信息、运动轨迹和电池电压、电流、故障、温度和SOC数据通过网络传回物联网管理平台，经过物联网管理平台处理再显示在手机APP或者WAP客户终端。
步骤S3中，电池故障识别模型的训练流程如下：
步骤S31：将已知故障的动力电池特征数据按照一定比例分为训练集和测试集；
步骤S32：基于人工智能深度学习技术，针对动力电池特征数据设计人工智能深度学习模型；
步骤S33：将动力电池特征数据的训练集对模型进行训练；
步骤S34：将动力电池特征数据的测试集对模拟进行测试是否正确
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种全生命周期电池充电管理系统，包括信号采集模、状态估计模块、能力管理模块、安全保护模块和信息管理模块，其特征在于：
所述信号采集模块包括总压采集、电流采集、温度采集和电芯电压采集；
所述状态估计模块包括SOC状态估计、SOP状态估计和SOH状态估计；所述SOC状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的荷电状态；所述SOP状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的功率状态；所述SOH状态估计用于对信号采集模块采集的动力电池数据进行评估，评估当前动力电池的健康状态；
所述能力管理模块包括充电管理和均衡管理；所述充电管理包括AC交流充电和DC直流充电；所述AC交流充电采用交流车载充电机对电池系统进行充电；所述DC直流充电采用外部直流充电桩对电池系统进行充电；所述均衡管理包括被动均衡和主动均衡；所述被动均衡利用发热电阻旁路分流，把高压电的锂电池中能量释放掉；所述主动均衡通过中间过滤器来实现电量转移；
所述安全保护模块包括过流保护、过压保护、欠压保护、过温保护和绝缘保护；
所述信息管理模块包括国标数据上传、历史信息存储和设备交互；所述信息管理模块用于记录电池在日常使用过程中的充电数据、放电数据和维护数据；所述信息管理模块在记录时对数据进行筛选过滤，并以标称参数为依据，设定参数阈值，剔除阈值之外的离散点，对于相邻数据存在波动的情况采用插值法进行补充，形成符合正态分布的特征曲线数据库。
2.根据权利要求1所述的一种全生命周期电池充电管理系统，其特征在于，所述SOC状态估计采用状态空间方程表示：
式中，xk为状态向量，yk为观测向量，uk为系统控制向量，wk为系统噪声，vk为测量噪声，Ak为系统矩阵，Bk为输入控制矩阵，Hk为系统输出矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种全生命周期电池充电管理系统，其特征在于，所述SOP状态估计根据当前及前一段时间内的充放电状态，估算电池的最大充放电能力，包括：最大允许的充电功率和最大允许的放电功率；当功率大于对应的持续功率时候，对大于持续功率的部分进行能量积分acc_E；当acc_E大于一定的阈值的时候，峰值功率无法维持，需要按照一定的斜率降低对应的限值功率；当前的功率小于对应的恒定功率时，继续进行积分，当两者的能量逐渐抵消时，限值功率按照一定的斜率开始恢复至峰值功率。
4.根据权利要求1所述的一种全生命周期电池充电管理系统，其特征在于，所述SOH状态估计的具体流程如下：
步骤SOP1：根据t1时刻OCV1,确定SOC1；
步骤SOP2：安时积分
步骤SOP3：根据t2时刻OCV2,确定SOC2；
步骤SOP4：ΔSOC＝|SOC2-SOC1|；
步骤SOP5：
步骤SOP6：
式中，I为电池电流，Cap为实际容量。
5.根据权利要求1所述的一种全生命周期电池充电管理系统，其特征在于，所述安全保护模块使用特征提取技术，提取原始数据的特征，通过SVM机器学习的方法识别市场运行的潜在风险电池包，利用神经网络算法识别电池故障特征和电池失效模式的映射关系，对电池进行故障识别和预警。
6.一种全生命周期电池充电管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：动力电池在生产时，动力电池上安装Pack主控模块、电池数据采集模块、RFID标签、GPS模块和报警模块；
步骤S2：动力电池在使用过程中，实时采集动力电池数据并通过无线网络或4G/5G通信接口发送至物联网管理平台；
步骤S3：物联网管理平台训练电池故障识别模型；
步骤S4：将动力电池的实时数据输入至电池故障识别模型；
步骤S5：电池故障识别模型对电池故障特征进行效验；
步骤S6：根据效验结果判断动力电池是否故障；
步骤S7：对电池故障识别模型进行持续优化，形成基于故障、定位、品质评价的多种模型。
7.根据权利要求6所述的一种全生命周期电池充电管理方法，其特征在于，所述步骤S1中，RFID标签及RFID阅读器安装在电力电机以及pack主控制模块的指定位置，信号采集模块包括多个电压传感器、电流传感器、温度传感器和计数器，电压传感器、电流传感器和温度传感器用于实时采集电池模组的电压、电流和温度数据，计数器用于记录电池模组的使用时间，信号采集模块和RFID标签上标注的ID数据信息通过CAN总线通信模块统一汇总给pack主控制模块；T-BOX模块是基于Android操作系统的带通讯功能的盒子，内置SIM卡，并有GPS天线和4G天线配套硬件，有PIN脚接口与BMS内部CAN建立数据通讯；T-BOX再将车辆位置信息、运动轨迹和电池电压、电流、故障、温度和SOC数据通过网络传回物联网管理平台，经过物联网管理平台处理再显示在手机APP或者WAP客户终端。
8.根据权利要求6所述的一种全生命周期电池充电管理方法，其特征在于，所述步骤S3中，电池故障识别模型的训练流程如下：
步骤S31：将已知故障的动力电池特征数据按照一定比例分为训练集和测试集；
步骤S32：基于人工智能深度学习技术，针对动力电池特征数据设计人工智能深度学习模型；
步骤S33：将动力电池特征数据的训练集对模型进行训练；
步骤S34：将动力电池特征数据的测试集对模拟进行测试是否正确。
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