CN118198542A - 一种锂电池化成分容柜 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种锂电池化成分容柜，涉及电池管理技术领域，解决了现有锂电池化成分容柜中存在的电池检测精度和循环寿命受限以及电池失衡问题和存在安全隐患的缺点；包括电池监控模块、控制系统、电池状态估计模块、循环寿命优化模块、稳定性增强模块、电池均衡模块、通信模块和用户界面模块；电池监控模块的输出端与电池状态估计模块和控制系统的输入端连接；电池状态估计模块和控制系统的输出端与循环寿命优化模块的输入端连接，电池状态估计模块的输出端与电池均衡模块的输入端连接，用户界面模块的输出端与通信模块的输入端连接，通信模块的输出端与控制系统的输入端连接；本发明大大提高了锂电池化成分容柜的检测精度和安全度。
Description
技术领域
本发明涉及电池管理技术领域，且更具体地涉及一种锂电池化成分容柜。
背景技术
随着能源需求的不断增长和环境保护意识的提高，人们对于可再生能源和电动化技术的需求逐渐增加。在21世纪初，随着新能源汽车、储能系统等领域的发展，锂电池作为一种高能量密度、环保且重复使用次数较多的电池技术开始逐渐成为主流。然而，大规模应用锂电池的同时也引发了一系列的安全、管理与效率问题，促使人们寻求更加高效的电池管理技术。
在锂电池管理领域，化成分容柜技术应运而生。这项技术利用先进的电子控制系统，对大规模的锂电池进行精确管理和监控。通过充电、放电、温度控制等功能，化成分容柜可以确保电池组的安全运行，并最大程度地延长电池的使用寿命，成为新能源汽车、储能系统等领域的重要配套设备。
然而，尽管化成分容柜在电池管理方面有诸多优势，但也存在一些缺点。首先，电池检测精度受限，可能无法准确评估每个电池的状态，导致管理不够精细。其次，循环寿命受限，因为化成分容柜无法完全控制充放电过程中的各种因素，可能影响电池的使用寿命。此外，电池失衡问题也是一个常见挑战，由于电池之间的微小差异，可能导致部分电池充放电不均匀，影响整个电池组的性能。最重要的是，存在安全隐患，如过充、过放、短路等问题，可能造成严重的安全事故。
因此，本发明公开了一种锂电池化成分容柜。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明公开了一种锂电池化成分容柜，通过电池监控模块和数据融合系统，监测多个参数(如电池电压、温度和电流状态)并将其数据进行融合，实现了对电池状态的更准确监测，从而提高了电池检测精度。循环寿命优化模块通过自适应优化模型，根据电池状态的实时变化动态调整电池充放电过程，最大程度地延长了电池的循环寿命，解决了现有锂电池化成分容柜循环寿命受限的问题。电池均衡模块利用基于电池状态估计模块输出数据的多级动态均衡算法，实现了对电池组内各个单体电池的动态均衡，有效解决了电池失衡问题，提高了电池组的整体性能和可靠性。稳定性增强模块通过电路保护机制，包括电压保护单元、电流保护单元、温度保护单元和短路保护单元，保障了电池组的安全运行，有效解决了现有锂电池化成分容柜存在的安全隐患问题。
本发明采用以下技术方案：
一种锂电池化成分容柜，包括：
电池监控模块，所述电池监控模块通过传感器网络监测至少包括电池电压、温度和电流状态参数，并通过数据融合系统将多个传感器的数据进行融合；
控制系统，所述控制系统通过模型预测控制方法实现对电池组的控制和管理；所述模型预测控制方法通过自适应控制策略根据电池状态的变化进行实时调整；
电池状态估计模块，所述电池状态估计模块通过基于神经网络的电池状态模型实现电池状态估计；所述基于深度学习的电池状态模型通过模型辨识方法实时更新电池状态模型；
循环寿命优化模块，基于电池状态估计模块输出结果，所述循环寿命优化模块通过自适应优化模型实现对电池充放电过程的动态调整，从而最大程度地延长电池的循环寿命；
稳定性增强模块，所述稳定性增强模块通过电路保护机制保障电池组的安全运行；所述电路保护机制包括电压保护单元、电流保护单元、温度保护单元和短路保护单元；
电池均衡模块，基于电池状态估计模块输出数据，所述电池均衡模块通过多级动态均衡算法实现对电池组内各个单体电池的动态均衡；
通信模块，所述通信模块通过无线通信网络和云端控制平台实现与上位机的实时数据传输和远程控制功能；
用户界面模块，所述用户界面模块通过自然语言处理和人机交互方法提供用户操作界面；
其中，所述电池监控模块的输出端与所述电池状态估计模块和所述控制系统的输入端连接；所述电池状态估计模块和所述控制系统的输出端与所述循环寿命优化模块的输入端连接，所述电池状态估计模块的输出端与所述电池均衡模块的输入端连接，所述用户界面模块的输出端与所述通信模块的输入端连接，所述通信模块的输出端与所述控制系统的输入端连接。
作为本发明进一步的技术方案，所述数据融合系统包括数据预处理模块、特征提取模块、权重分配模块、融合分析模块、容错修正模块和数据传输模块；所述数据预处理模块通过滤波器和校准模型对传感器数据进行预处理；所述特征提取模块通过小波变换和傅里叶变换方法从传感器数据中提取特征；根据各个传感器性能、置信度和准确性因素，所述权重分配模块通过支持向量机为不同传感器数据赋予权重；所述融合分析模块通过卡尔曼滤波和统计学方法将来自不同传感器的数据进行融合；所述卡尔曼滤波通过状态估计值和协方差矩阵的更新实现对系统状态的动态跟踪和预测；所述统计学方法通过最大似然估计和条件概率对传感器数据的统计特性进行分析和推断；所述容错修正模块通过基于模型的检测方法监测并处理传感器数据中的异常情况；所述数据传输模块通过通信接口将处理后的数据传输到监控中心。
作为本发明进一步的技术方案，所述模型预测控制方法在锂电池化成分容柜中的工作步骤为：
步骤一、电池数据采集；
通过使用模拟信号转换器将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，并通过数字通信接口CAN将数字信号传输至控制系统；
步骤二、建立状态空间模型；
通过电池动力学方程和热学方程建立电池的状态空间模型；
步骤三、参数辨识与校准；
通过最小二乘法对状态空间模型参数进行识别和调整；
步骤四、预测电池状态；
通过卡尔曼滤波方法基于当前状态和输入预测电池的未来状态；
步骤五、制定控制策略；
根据预测得到的电池状态，通过模糊控制方法制定控制策略；
步骤六、实施控制指令；
通过数字通信接口将控制指令传输至电池组的控制器，以实现对电池组的实时控制；
步骤七、闭环反馈控制；
通过数据采集模块采集电池组的实时数据，并通过数据预处理方法对数据进行处理和分析，以实现对电池状态的监测和反馈。
作为本发明进一步的技术方案，所述卡尔曼滤波方法的工作包括以下步骤：
S1、初始化状态和协方差矩阵；
通过电池模型和先验知识初始化电池状态，并设定初始的协方差矩阵；
S2、预测当前状态；
使用电池的状态空间模型和当前电流作为输入，通过数值积分方法预测电池当前状态；
S3、计算预测误差协方差；
通过状态转移方程和过程噪声协方差矩阵计算预测误差协方差；
S4、更新卡尔曼增益；
通过预测误差协方差、观测噪声协方差和观测矩阵计算卡尔曼增益；
S5、获取观测值；
通过数据接口从传感器中获取实际测量的电池电压、电流和温度值；
S6、更新状态估计；
通过卡尔曼增益和观测值更新电池的状态估计值；
S7、更新协方差矩阵；
通过卡尔曼增益、观测噪声协方差矩阵和观测矩阵更新状态估计的协方差矩阵。
作为本发明进一步的技术方案，所述基于神经网络的电池状态模型通过采集的历史电池数据和对应的标签训练电池状态估计模型；其中，采集的历史电池数据集为C＝{c1,c2,...,cn}，n为数据采集个数；对应的标签集为q＝{q1,q2,...,qm}；在训练过程中，所述基于神经网络的电池状态模型通过电能损失函数量化模型预测与真实值之间的差距，所述电能损失函数的公式表达式为：
在公式(1)中，W为预测值与真实值之间的差距量，ci表示第i时刻的电池数据，qi第i时刻的实际电池状态，max(cn)为电池对应状态最大值，min(qm)为电池对应状态最小值；接着，所述基于神经网络的电池状态模型通过梯度下降优化规则函数最小化损失函数；所述梯度下降优化规则函数的公式表达式为：
在公式(2)中，Z表示模型预测的电池状态，a、b和v分别表示遗忘门、输入门和输出门的输出；σ表示当前时刻的隐藏状态；最后，所述基于神经网络的电池状态模型通过模型辨识方法实时更新电池状态模型，以适应电池性能的变化；在模型更新过程中，所述模型辨识方法通过模型参数更新函数调整模型参数；所述模型参数更新函数的公式表达式为：
在公式(3)中，H为模型参数调整量，g表示学习率，l表示损失函数相对于电池状态模型参数的梯度。
作为本发明进一步的技术方案，所述循环寿命优化模块通过电极材料扩散方程和电子传导率建立电化学模型，并通过电池管理系统和传感器网络实时监测电池的状态参数；所述循环寿命优化模块包括优化目标设定单元、参数策略调整单元和实时控制调整单元；所述优化目标设定单元通过多目标遗传算法MOGA确定最优化目标，并通过专家经验和历史数据分析制定循环次数阈值和容量衰减速率限制；根据循环寿命估计和参数调整结果，所述参数策略调整单元通过模型预测控制和强化学习方法动态调整充放电过程中的至少包括充电电流、放电电流和充电截止电压参数；所述模型预测控制通过状态空间模型和控制理论中的模型预测控制方法预测未来电池状态，并根据预测结果调整充放电过程参数；所述强化学习方法通过深度Q网络优化参数调整策略；根据循环寿命估计结果和优化目标，所述实时控制调整单元通过模糊逻辑控制方法实现对充放电过程的实时控制调整。
作为本发明进一步的技术方案，所述多级动态均衡算法通过电池失衡评估公式评估电池的失衡情况；所述电池失衡评估公式的公式表达式为：
在公式(4)中，Q表示第r个电池的失衡评估值，用于衡量电池的失衡程度，θ1、θ2、θ3、θ4和θ5分别表示第r个电池的电压、温度、容量、剩余电量和内阻特征值；Fa表示电池特征值正态分布在显著性水平为a下的临界值；根据电池自身的失衡评估值以及周围电池的失衡情况，所述多级动态均衡算法通过动态均衡目标值计算公式计算每个电池需要调整的动态均衡目标值；所述动态均衡目标值计算公式的公式表达式为：
在公式(5)中，P表示第r个电池的动态均衡目标值；y表示均衡阈值，用于判断是否需要进行多级均衡调整；k表示每个级别均衡之间的时间间隔；W(r+1)和W(r-1)表示相邻电池的失衡评估值，用于参考周围电池的失衡情况；根据电池的动态均衡目标值以及周围电池的均衡操作量，所述多级动态均衡算法通过均衡操作量计算公式计算出每个电池实际需要进行的均衡调整量，以实现电池组内各个单体电池的动态均衡；所述均衡操作量计算公式的公式表达式为：
在公式(6)中，E为第r个电池的均衡操作量，ω为多级均衡操作量权重，用于确定各级均衡操作量对最终调整结果的贡献程度；T(r+1)和T(r-1)表示相邻电池的均衡操作量，用于综合考虑周围电池的调整情况。
作为本发明进一步的技术方案，所述电压保护单元通过电压调节器调整电池组的充放电状态；所述电压调节器通过场效应管维持电压状态；所述电流保护单元通过电流反馈回路调整充放电电流；所述电流反馈回路通过脉冲宽度调制控制器防止电路过载；所述温度保护单元通过比例积分微分控制算法调整充电速率或触发保护机制，以防止过热；一旦检测到短路，所述短路保护单元通过断路器切断电流，防止电路过载。
积极有益效果：
本发明公开了一种锂电池化成分容柜，通过电池监控模块和数据融合系统，监测多个参数(如电池电压、温度和电流状态)并将其数据进行融合，实现了对电池状态的更准确监测，从而提高了电池检测精度。循环寿命优化模块通过自适应优化模型，根据电池状态的实时变化动态调整电池充放电过程，最大程度地延长了电池的循环寿命，解决了现有锂电池化成分容柜循环寿命受限的问题。电池均衡模块利用基于电池状态估计模块输出数据的多级动态均衡算法，实现了对电池组内各个单体电池的动态均衡，有效解决了电池失衡问题，提高了电池组的整体性能和可靠性。稳定性增强模块通过电路保护机制，包括电压保护单元、电流保护单元、温度保护单元和短路保护单元，保障了电池组的安全运行，有效解决了现有锂电池化成分容柜存在的安全隐患问题。
附图说明
图1为本发明一种锂电池化成分容柜的整体架构示意图；
图2为本发明一种锂电池化成分容柜中的模型辨识方法工作流程图；
图3为本发明一种锂电池化成分容柜中卡尔曼滤波方法的工作原理图；
图4为本发明一种锂电池化成分容柜中数据融合系统的整体架构图；
图5为本发明一种锂电池化成分容柜中基于深度学习的电池状态模型的工作过程图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-图5所示：一种锂电池化成分容柜，包括：
电池监控模块，所述电池监控模块通过传感器网络监测至少包括电池电压、温度和电流状态参数，并通过数据融合系统将多个传感器的数据进行融合；
控制系统，所述控制系统通过模型预测控制方法实现对电池组的控制和管理；所述模型预测控制方法通过自适应控制策略根据电池状态的变化进行实时调整；
电池状态估计模块，所述电池状态估计模块通过基于神经网络的电池状态模型实现电池状态估计；所述基于深度学习的电池状态模型通过模型辨识方法实时更新电池状态模型；
循环寿命优化模块，基于电池状态估计模块输出结果，所述循环寿命优化模块通过自适应优化模型实现对电池充放电过程的动态调整，从而最大程度地延长电池的循环寿命；
稳定性增强模块，所述稳定性增强模块通过电路保护机制保障电池组的安全运行；所述电路保护机制包括电压保护单元、电流保护单元、温度保护单元和短路保护单元；
电池均衡模块，基于电池状态估计模块输出数据，所述电池均衡模块通过多级动态均衡算法实现对电池组内各个单体电池的动态均衡；
通信模块，所述通信模块通过无线通信网络和云端控制平台实现与上位机的实时数据传输和远程控制功能；
用户界面模块，所述用户界面模块通过自然语言处理和人机交互方法提供用户操作界面；
其中，所述电池监控模块的输出端与所述电池状态估计模块和所述控制系统的输入端连接；所述电池状态估计模块和所述控制系统的输出端与所述循环寿命优化模块的输入端连接，所述电池状态估计模块的输出端与所述电池均衡模块的输入端连接，所述用户界面模块的输出端与所述通信模块的输入端连接，所述通信模块的输出端与所述控制系统的输入端连接。
在具体实施例中，电池监控模块使用传感器网络监测电池组的关键参数，如电压、温度和电流。这些传感器是高精度、高灵敏度的装置，能够实时捕捉电池的状态变化。传感器数据通过数据融合系统进行整合，以提供对电池组整体状态的综合评估。控制系统采用模型预测控制方法，这意味着它不仅依赖于当前的传感器数据，还根据对电池组行为的预测进行调整。这种方法包括对电池组未来状态的建模和预测，以便及时调整充电和放电策略，从而确保在各种工作条件下实现最佳性能和安全性。电池状态估计模块使用基于神经网络的电池状态模型来估计电池的实时状态。神经网络模型能够从大量数据中学习电池的行为模式，并对其状态进行准确估计。这种模型经过模型辨识方法进行实时更新，以适应电池组的长期演化和变化。循环寿命优化模块利用电池状态估计模块输出的结果，该模块通过自适应优化模型动态调整电池的充放电过程。这涉及调整充电速率、充放电深度、充电截止电压等参数，以最大程度地延长电池的循环寿命。稳定性增强模块通过电路保护机制保障电池组的安全运行。电路保护单元负责监测和管理电池组的电压、电流、温度等参数，并在出现异常情况时采取相应的保护措施，如切断电源、调整充电电流等，以防止电池过载、过放、过热或短路等情况发生。电池均衡模块该模块通过多级动态均衡算法，监测和调整电池组内各个单体电池之间的电荷状态。这是因为在长时间使用过程中，由于电池单体之间的不均衡，会导致电池组性能下降或甚至损坏。动态均衡算法能够及时调整各个电池单体的充放电状态，以确保它们保持在相似的水平上。通信模块通过无线通信网络和云端控制平台，实现与上位机的实时数据传输和远程控制功能。这使得运营人员可以随时监测电池组的状态，远程调整参数，并及时采取措施以应对各种突发情况，从而保障电池组的安全运行。用户界面模块提供用户操作界面，通过自然语言处理和人机交互方法，使用户能够直观地了解电池组的运行状态，并进行必要的操作和调整。
在上述实施例中，所述数据融合系统包括数据预处理模块、特征提取模块、权重分配模块、融合分析模块、容错修正模块和数据传输模块；所述数据预处理模块通过滤波器和校准模型对传感器数据进行预处理；所述特征提取模块通过小波变换和傅里叶变换方法从传感器数据中提取特征；根据各个传感器性能、置信度和准确性因素，所述权重分配模块通过支持向量机为不同传感器数据赋予权重；所述融合分析模块通过卡尔曼滤波和统计学方法将来自不同传感器的数据进行融合；所述卡尔曼滤波通过状态估计值和协方差矩阵的更新实现对系统状态的动态跟踪和预测；所述统计学方法通过最大似然估计和条件概率对传感器数据的统计特性进行分析和推断；所述容错修正模块通过基于模型的检测方法监测并处理传感器数据中的异常情况；所述数据传输模块通过通信接口将处理后的数据传输到监控中心。
在具体实施例中，数据融合系统通过数据预处理模块接收从各个传感器获取的原始数据，并进行初步处理和过滤，以消除可能存在的噪声、异常或不准确的数据。通过特征提取模块从预处理后的数据中提取出具有代表性的特征，这些特征可以反映电池组的运行状态和健康状况，如电压、温度、电流等。通过权重分配模块根据特征的重要性和相互之间的关联性，为每个特征分配权重，以便更准确地反映电池组的整体状态。这些权重可能通过经验调整或者机器学习算法来确定。通过融合分析模块将经过权重调整的特征数据进行融合分析，综合考虑各个特征对电池组状态的影响，得出对电池组整体状态的综合评估。这一步通常采用数学模型或者人工智能算法进行。通过容错修正模块检测并纠正可能出现的错误或异常数据，以确保融合分析结果的准确性和可靠性。这包括对数据的重复性检查、异常值检测和纠正等处理。通过数据传输模块将融合分析后的数据传输给控制系统或者上位机，供后续的决策和控制使用。
在一种锂电池化成分容柜中，综合性能评估通过综合考虑多个特征，能够更准确地评估电池组的整体性能和健康状况，有助于及时发现潜在问题并采取措施进行修正。另外，准确性提升通过权重分配和融合分析，能够消除单一传感器数据的局限性和误差，提高数据处理的准确性和可靠性。其次，容错性增强容错修正模块能够检测并纠正异常数据，提高系统对异常情况的处理能力，增强系统的稳定性和可靠性。同时，实时性和效率数据融合系统能够实时处理和分析大量数据，提供即时的电池组状态信息，有助于及时调整控制策略，提高系统运行效率。另外，智能化管理通过数据融合系统的智能化分析和处理，可以实现对电池组的智能化管理和优化，延长电池组的使用寿命，提高系统的性能和安全性。
在上述实施例中，所述模型预测控制方法在锂电池化成分容柜中的工作步骤为：
步骤一、电池数据采集；
通过使用模拟信号转换器将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，并通过数字通信接口CAN将数字信号传输至控制系统；
步骤二、建立状态空间模型；
通过电池动力学方程和热学方程建立电池的状态空间模型；
步骤三、参数辨识与校准；
通过最小二乘法对状态空间模型参数进行识别和调整；
步骤四、预测电池状态；
通过卡尔曼滤波方法基于当前状态和输入预测电池的未来状态；
步骤五、制定控制策略；
根据预测得到的电池状态，通过模糊控制方法制定控制策略；
步骤六、实施控制指令；
通过数字通信接口将控制指令传输至电池组的控制器，以实现对电池组的实时控制；
步骤七、闭环反馈控制；
通过数据采集模块采集电池组的实时数据，并通过数据预处理方法对数据进行处理和分析，以实现对电池状态的监测和反馈。
在具体实施例中，模型预测控制方法首先通过传感器获取电池组的各项状态参数，如电压、电流、温度等，并利用这些参数建立数学模型来描述电池的动态行为。然后，利用这个模型对电池组未来一段时间内的状态进行预测，包括电池的充放电过程、温度变化等。
接着，根据对电池组未来状态的预测，模型预测控制方法会实时调整控制策略，以确保电池组在预期时间内实现最优的运行状态。这种控制策略可以包括充放电控制、温度调节、电流限制等。另外，模型预测控制方法具有自适应性，能够根据电池组实际运行情况和环境变化，实时调整控制参数，以适应不同的工作条件和需求。例如，在电池老化或温度变化等情况下，自动调整充放电速率或温度控制策略。其次，模型预测控制方法采用闭环控制方式，即通过不断地监测电池组的状态和环境变化，并根据预测结果进行实时调整，以实现对电池组的精准控制和管理。
在锂电池化成分容柜中，这种模型预测控制方法通过实时预测电池组的状态变化，可以优化充放电策略，提高电池组的能量利用率和循环寿命。另外，及时调整控制参数可以有效防止电池组的过充、过放、过温等安全问题，保障电池组和设备的安全运行。其次，自适应控制策略能够适应不同工作条件和环境变化，提高系统的稳定性和鲁棒性，减少因外界干扰而导致的性能波动。同时，通过精准控制电池组的充放电过程和温度变化，可以减缓电池的老化速度，延长电池的使用寿命。最后，优化的控制策略可以提高电池组的能源利用效率，减少能量损耗，降低运行成本。
在上述实施例中，所述卡尔曼滤波方法的工作包括以下步骤：
S1、初始化状态和协方差矩阵；
通过电池模型和先验知识初始化电池状态，并设定初始的协方差矩阵；
S2、预测当前状态；
使用电池的状态空间模型和当前电流作为输入，通过数值积分方法预测电池当前状态；
S3、计算预测误差协方差；
通过状态转移方程和过程噪声协方差矩阵计算预测误差协方差；
S4、更新卡尔曼增益；
通过预测误差协方差、观测噪声协方差和观测矩阵计算卡尔曼增益；
S5、获取观测值；
通过数据接口从传感器中获取实际测量的电池电压、电流和温度值；
S6、更新状态估计；
通过卡尔曼增益和观测值更新电池的状态估计值；
S7、更新协方差矩阵；
通过卡尔曼增益、观测噪声协方差矩阵和观测矩阵更新状态估计的协方差矩阵。
在具体实施例中，卡尔曼滤波方法基于状态空间模型，将系统的状态表示为一个随时间变化的向量。在电池组中，状态向量包括电池的电压、电流、温度等参数。卡尔曼滤波利用传感器测量值和系统模型，通过状态估计步骤来计算当前时刻的状态估计值。这个过程通过将先验估计(由上一时刻的状态估计和系统模型得到)与传感器测量值进行融合，得到更新后的后验估计。在状态估计之后，卡尔曼滤波方法利用系统动态模型进行状态预测。系统动态模型描述了电池组状态随时间的变化规律，包括充放电过程、温度变化等。通过状态预测，卡尔曼滤波可以估计未来时刻的状态，从而帮助系统预测电池组的行为和性能。卡尔曼滤波方法中的关键在于卡尔曼增益的计算。卡尔曼增益表示了测量值和状态估计之间的权重比例，用于调节两者之间的融合程度。当传感器测量精度高时，卡尔曼增益会增大，更多地依赖于传感器测量值；而当传感器测量精度低或受到干扰时，卡尔曼增益会减小，更多地依赖于系统模型的状态估计。另外，卡尔曼滤波是一个迭代过程，通过不断地进行状态估计、状态预测和卡尔曼增益的更新，逐步优化对电池组状态的估计和预测。这个迭代过程能够适应电池组状态的变化和环境的变化，从而实现对电池组的精确监测和控制。
在具体实施中，卡尔曼滤波方法通过对传感器测量值和系统模型进行优化融合，卡尔曼滤波方法能够提高对电池组状态的准确估计和预测能力。另外，卡尔曼滤波方法具有一定的抗干扰能力，能够在传感器测量误差或环境干扰的情况下，仍能够保持对电池组状态的较为准确的估计和预测。其次，卡尔曼滤波方法能够快速地对电池组状态进行估计和预测，提高了系统的实时性和响应速度，使得系统能够更及时地做出调整和控制。同时，通过对电池组状态的精确估计和预测，可以更好地优化电池组的资源利用，延长电池组的使用寿命，提高系统的能效和性能稳定性。
在上述实施例中，所述基于神经网络的电池状态模型通过采集的历史电池数据和对应的标签训练电池状态估计模型；其中，采集的历史电池数据集为C＝{c1,c2,...,cn}，n为数据采集个数；对应的标签集为q＝{q1,q2,...,qm}；在训练过程中，所述基于神经网络的电池状态模型通过电能损失函数量化模型预测与真实值之间的差距，所述电能损失函数的公式表达式为：
在公式(1)中，W为预测值与真实值之间的差距量，ci表示第i时刻的电池数据，qi第i时刻的实际电池状态，max(cn)为电池对应状态最大值，min(qm)为电池对应状态最小值；接着，所述基于神经网络的电池状态模型通过梯度下降优化规则函数最小化损失函数；所述梯度下降优化规则函数的公式表达式为：
在公式(2)中，Z表示模型预测的电池状态，a、b和v分别表示遗忘门、输入门和输出门的输出；σ表示当前时刻的隐藏状态；最后，所述基于神经网络的电池状态模型通过模型辨识方法实时更新电池状态模型，以适应电池性能的变化；在模型更新过程中，所述模型辨识方法通过模型参数更新函数调整模型参数；所述模型参数更新函数的公式表达式为：
在公式(3)中，H为模型参数调整量，g表示学习率，l表示损失函数相对于电池状态模型参数的梯度。
在具体实施例中，基于神经网络的电池状态模型在锂电池化成分容柜中的工作方式原理如下：
R1、数据准备：首先，收集来自各个传感器的原始数据，包括电池的温度、电压、电流等参数，作为神经网络的输入。
R2、神经网络结构设计：设计一个适当的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接受传感器数据，隐藏层通过一系列非线性变换将输入数据映射到更高维的特征空间，输出层产生电池的状态估计结果。
R3、数据标注和训练：准备标注好的训练数据集，包括输入数据和对应的电池状态标签。然后，使用这些数据对神经网络进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，使得网络输出尽可能接近真实的电池状态。
R4、模型更新：通过模型辨识方法，定期或实时地更新神经网络的参数，以适应电池状态的变化和演化，保持模型的准确性和适应性。
在具体实施中，神经网络能够通过学习大量数据自动提取特征并建立复杂的非线性映射关系，因此通常能够获得比传统模型更高的准确性。另外，神经网络具有较强的自适应能力，能够处理复杂的非线性关系和未知的环境变化，因此在面对电池状态的变化和不确定性时表现更加稳健。其次，神经网络模型可以通过优化算法进行并行计算，因此在实时性方面通常能够满足工业应用的要求。在具体实施中，基于神经网络模型和传统模型的数据对比示例表如表1所示：
表1基于神经网络的电池状态模型处理数据对比表
通过对比传统模型和神经网络模型的估计结果与实际电池容量的差异，可以发现神经网络模型通常能够更接近实际容量，表明其在电池状态估计方面具有更高的准确性和可靠性。这种准确性和可靠性的提升对于锂电池化成分容柜的管理和监控非常重要，可以有效提高系统的安全性和性能。
另外，在一种锂电池化成分容柜中，基于神经网络的电池状态模型通常在嵌入式系统中运行，其硬件环境包括：
嵌入式处理器或微控制器：用于执行神经网络模型的推断和更新算法，例如ARMCortex系列处理器或者类似的微控制器。
存储器：用于存储神经网络模型的权重参数以及历史数据，例如闪存存储器或者SD卡。传感器接口：用于接收来自电池的实时数据，例如电压、电流、温度等，通常通过模拟输入接口或数字输入接口连接。通信模块：用于与其他系统进行数据交换，例如通过WiFi、蓝牙或以太网连接到监控系统或云端服务器。
在锂电池化成分容柜中，神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的数学模型，通过多层次的神经元相互连接进行信息处理和学习。在电池状态估计中，可以利用神经网络来学习和预测电池的状态，如电压、温度、SOC(State of Charge，电池充电状态)等。具体而言，基于神经网络的电池状态模型的运行过程包括以下步骤：
T1、数据采集：实时获取来自电池的各种参数数据，如电压、电流和温度等，这些数据通过传感器接口输入到嵌入式系统中。
T2、数据预处理：对采集到的数据进行预处理，例如归一化、滤波或特征提取等操作，以便神经网络模型能够更好地处理。
T3、神经网络推断：将预处理后的数据输入到神经网络模型中进行推断，得到对电池状态的估计结果。这一过程可以在嵌入式系统中进行实时计算。
T4、模型更新：基于深度学习的模型辨识方法用于实时更新神经网络模型的参数，以适应电池工作状态的变化。这涉及到在线学习或者批量学习等方法。
T5、数据输出：将电池状态的估计结果输出到监控系统或者其他外部设备，以供用户实时监测和控制。
在一种锂电池化成分容柜中，基于神经网络的电池状态模型的测试数据如表2所示：
表2模型测试数据表
该表格展示了在不同时间戳下，电池的实际状态(电压、电流、温度、SOC)以及基于神经网络的电池状态模型估计的SOC值。可以看出，神经网络模型的估计结果与实际值相比具有较高的准确性和稳定性。
在上述实施例中，所述循环寿命优化模块通过电极材料扩散方程和电子传导率建立电化学模型，并通过电池管理系统和传感器网络实时监测电池的状态参数；所述循环寿命优化模块包括优化目标设定单元、参数策略调整单元和实时控制调整单元；所述优化目标设定单元通过多目标遗传算法MOGA确定最优化目标，并通过专家经验和历史数据分析制定循环次数阈值和容量衰减速率限制；根据循环寿命估计和参数调整结果，所述参数策略调整单元通过模型预测控制和强化学习方法动态调整充放电过程中的至少包括充电电流、放电电流和充电截止电压参数；所述模型预测控制通过状态空间模型和控制理论中的模型预测控制方法预测未来电池状态，并根据预测结果调整充放电过程参数；所述强化学习方法通过深度Q网络优化参数调整策略；根据循环寿命估计结果和优化目标，所述实时控制调整单元通过模糊逻辑控制方法实现对充放电过程的实时控制调整。
在具体实施例中，循环寿命优化模块首先利用电极材料扩散方程和电子传导率等参数，建立电池的电化学模型。这个模型能够描述锂电池在循环过程中的电化学反应、材料扩散和电子传导等关键过程，从而反映出电池的性能和寿命特征。接着，循环寿命优化模块通过电池管理系统和传感器网络实时监测电池的状态参数，包括电压、电流、温度等。这些参数可以反映出电池的工作状态和健康状况，为后续的优化控制提供基础数据。优化目标设定单元根据电化学模型和实时监测的电池状态参数，设定循环寿命的优化目标。这个目标包括最大化电池的循环寿命、最小化电池的能量损失等。参数策略调整单元根据设定的优化目标，制定参数调整策略。这个策略涉及到电池充放电过程中的电流控制、温度控制、充放电速率等方面的调整，以优化电池的循环寿命。实时控制调整单元根据实时监测的电池状态参数和参数策略调整，实施实时的控制调整。这个调整包括调整充放电策略、调整温度控制参数、调整充放电速率等，以实现对电池循环寿命的优化。
在锂电池化成分容柜中，循环寿命优化模块通过实时监测和优化控制，循环寿命优化模块可以延长锂电池的循环寿命，提高电池的使用寿命和可靠性。另外，优化控制可以降低电池在循环过程中的能量损失，提高能量利用率和系统的能效。其次，通过实时监测和控制调整，可以降低电池在循环过程中的安全风险，提高系统的安全性和稳定性。同时，循环寿命优化模块可以优化电池的资源利用，延长电池的使用寿命，降低系统的运营成本和维护成本。
在上述实施例中，所述多级动态均衡算法通过电池失衡评估公式评估电池的失衡情况；所述电池失衡评估公式的公式表达式为：
在公式(4)中，Q表示第r个电池的失衡评估值，用于衡量电池的失衡程度，θ1、θ2、θ3、θ4和θ5分别表示第r个电池的电压、温度、容量、剩余电量和内阻特征值；Fa表示电池特征值正态分布在显著性水平为a下的临界值；根据电池自身的失衡评估值以及周围电池的失衡情况，所述多级动态均衡算法通过动态均衡目标值计算公式计算每个电池需要调整的动态均衡目标值；所述动态均衡目标值计算公式的公式表达式为：
在公式(5)中，P表示第r个电池的动态均衡目标值；y表示均衡阈值，用于判断是否需要进行多级均衡调整；k表示每个级别均衡之间的时间间隔；W(r+1)和W(r-1)表示相邻电池的失衡评估值，用于参考周围电池的失衡情况；根据电池的动态均衡目标值以及周围电池的均衡操作量，所述多级动态均衡算法通过均衡操作量计算公式计算出每个电池实际需要进行的均衡调整量，以实现电池组内各个单体电池的动态均衡；所述均衡操作量计算公式的公式表达式为：
在公式(6)中，E为第r个电池的均衡操作量，ω为多级均衡操作量权重，用于确定各级均衡操作量对最终调整结果的贡献程度；T(r+1)和T(r-1)表示相邻电池的均衡操作量，用于综合考虑周围电池的调整情况。
在具体实施例中，在一种锂电池化成分容柜中，多级动态均衡算法采用多级均衡策略，通过动态调整均衡电流和均衡时间，对电池组内部的各个单体电池进行均衡操作。算法根据每个单体电池的实时状态，动态调整均衡电流和均衡时间，使得每个单体电池的SOC尽可能接近，从而提高电池组的整体性能。另外，算法根据单体电池的SOC差异程度和电池组的工作状态，分级设定均衡优先级，优先均衡SOC差异较大的电池，以最大限度地提高电池组的能量利用率。
在一种锂电池化成分容柜中，多级动态均衡算法实施过程为：
U1、数据采集：获取电池组内各个单体电池的实时状态数据，包括电压、电流、SOC等。
U2、状态分析：分析每个单体电池的实时状态，计算出它们之间的SOC差异程度。
U3、均衡策略确定：根据状态分析结果，确定多级动态均衡策略，包括均衡电流大小、均衡时间等参数。
U4、均衡操作：根据均衡策略，对电池组内各个单体电池进行动态均衡操作，使得它们的SOC尽可能接近。
U5、实时监控：实时监测电池组内各个单体电池的状态变化，根据需要调整均衡策略，以保持均衡效果。
在一种锂电池化成分容柜中，准备一组具有多个单体电池的锂电池组、单体电池状态传感器和电压、电流和SOC参数监测仪器以及均衡控制装置。接着，将电池组接入监测设备，实时监测各个单体电池的状态，包括电压、电流和SOC。设置初始电池状态、充放电速率和环境温度等。并设定均衡操作的参数，如均衡电流大小、均衡时间等。接着记录实验数据，并根据设定的时间间隔或事件触发条件，进行均衡操作。得出多级动态均衡算法与传统算法的对比表格为：
表3多级动态均衡算法对比表
| 时间戳 | 传统均衡算法SOC差异(％) | 多级动态均衡算法SOC差异(％) |
| 00:00:00 | 5 | 3 |
| 00:05:00 | 4.5 | 2.5 |
| 00:10:00 | 4 | 2 |
| 00:15:00 | 3.5 | 1.5 |
| 00:20:00 | 3 | 1 |
通过数据表格3可以观察到，多级动态均衡算法相较于传统算法，能够更快地减小电池单体之间的SOC差异，从而提高了电池组的均衡效果，延长了电池组的寿命，并提高了能量利用率。
另外，在一种锂电池化成分容柜中，多级动态均衡算法的硬件环境包括：锂电池化成分容柜和嵌入式系统；控制器单元首先从电池状态估计模块获取各个单体电池的电压和电流数据。接着，多级动态均衡算法根据这些数据进行计算和决策。然后，控制器单元通过连接的均衡模块，对电池组内各个单体电池进行动态均衡操作。在具体实施中，多级动态均衡算法的测试数据表如表4所示：
表4多级动态均衡算法测试数据表
在数据表格4中，我们提供了5个单体电池初始电压、初始SOC、充放电电流等数据。经过多级动态均衡算法处理后，得到了均衡后的电压和SOC数据。可以看到，均衡后的电压和SOC相对于初始值有所改善，表明多级动态均衡算法在调节电池组内各个单体电池的充放电状态上起到了积极的作用。
在上述实施例中，所述电压保护单元通过电压调节器调整电池组的充放电状态；所述电压调节器通过场效应管维持电压状态；所述电流保护单元通过电流反馈回路调整充放电电流；所述电流反馈回路通过脉冲宽度调制控制器防止电路过载；所述温度保护单元通过比例积分微分控制算法调整充电速率或触发保护机制，以防止过热；一旦检测到短路，所述短路保护单元通过断路器切断电流，防止电路过载。
在具体实施例中，电池的电压是其状态的关键指标之一。电压保护单元会监测电池组的电压，采用比较器或ADC(模数转换器)等电路来实现。当电压超出设定的安全范围时，保护单元会通过控制开关元件(如MOSFET)来切断电池与负载之间的连接。电压保护单元会对电池组的每个单体电池进行监测，以确保各个单体电池的电压均衡。同时，为了提高精度，会采用校准和滤波等技术来减少误差和干扰。
另外，电池充放电过程中的电流也是需要监测和控制的重要参数。电流保护单元采用电流传感器(如电流互感器或霍尔效应传感器)来监测电池组的充放电电流，并根据预设的阈值进行判断和控制。为了提高精度和响应速度，电流保护单元会采用差分放大器、滤波器和数字信号处理器(DSP)等技术来处理电流信号，并采取相应的保护措施。电池在高温环境下容易发生热失控，因此需要监测和控制温度。温度保护单元使用温度传感器(如热敏电阻或热电偶)来监测电池组的温度，并根据预设的温度范围采取措施，如降低充放电速率或启动风扇进行散热。为了提高精度和稳定性，温度保护单元会采用校准、补偿和PID控制等技术来处理温度信号，并根据实际情况调整控制策略。短路是电池组常见的故障之一，会导致电流急剧增加，造成电池过热甚至起火。短路保护单元采用电流传感器和比较器等电路来检测电流异常，并通过切断电路或限制电流来保护电池。为了快速准确地响应短路事件，短路保护单元会采用高速比较器和硬件中断等技术来实现快速切断电路，并通过软件算法来提高保护的准确性和可靠性。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (8)
1.一种锂电池化成分容柜，其特征在于：包括：
电池监控模块，所述电池监控模块通过传感器网络监测至少包括电池电压、温度和电流状态参数，并通过数据融合系统将多个传感器的数据进行融合；
控制系统，所述控制系统通过模型预测控制方法实现对电池组的控制和管理；所述模型预测控制方法通过自适应控制策略根据电池状态的变化进行实时调整；
电池状态估计模块，所述电池状态估计模块通过基于神经网络的电池状态模型实现电池状态估计；所述基于深度学习的电池状态模型通过模型辨识方法实时更新电池状态模型；
循环寿命优化模块，基于电池状态估计模块输出结果，所述循环寿命优化模块通过自适应优化模型实现对电池充放电过程的动态调整，从而最大程度地延长电池的循环寿命；
稳定性增强模块，所述稳定性增强模块通过电路保护机制保障电池组的安全运行；所述电路保护机制包括电压保护单元、电流保护单元、温度保护单元和短路保护单元；
电池均衡模块，基于电池状态估计模块输出数据，所述电池均衡模块通过多级动态均衡算法实现对电池组内各个单体电池的动态均衡；
通信模块，所述通信模块通过无线通信网络和云端控制平台实现与上位机的实时数据传输和远程控制功能；
用户界面模块，所述用户界面模块通过自然语言处理和人机交互方法提供用户操作界面；
其中，所述电池监控模块的输出端与所述电池状态估计模块和所述控制系统的输入端连接；所述电池状态估计模块和所述控制系统的输出端与所述循环寿命优化模块的输入端连接，所述电池状态估计模块的输出端与所述电池均衡模块的输入端连接，所述用户界面模块的输出端与所述通信模块的输入端连接，所述通信模块的输出端与所述控制系统的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述数据融合系统包括数据预处理模块、特征提取模块、权重分配模块、融合分析模块、容错修正模块和数据传输模块；所述数据预处理模块通过滤波器和校准模型对传感器数据进行预处理；所述特征提取模块通过小波变换和傅里叶变换方法从传感器数据中提取特征；根据各个传感器性能、置信度和准确性因素，所述权重分配模块通过支持向量机为不同传感器数据赋予权重；所述融合分析模块通过卡尔曼滤波和统计学方法将来自不同传感器的数据进行融合；所述卡尔曼滤波通过状态估计值和协方差矩阵的更新实现对系统状态的动态跟踪和预测；所述统计学方法通过最大似然估计和条件概率对传感器数据的统计特性进行分析和推断；所述容错修正模块通过基于模型的检测方法监测并处理传感器数据中的异常情况；所述数据传输模块通过通信接口将处理后的数据传输到监控中心。
3.根据权利要求1所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述模型预测控制方法在锂电池化成分容柜中的工作步骤为：
步骤一、电池数据采集；
通过使用模拟信号转换器将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，并通过数字通信接口CAN将数字信号传输至控制系统；
步骤二、建立状态空间模型；
通过电池动力学方程和热学方程建立电池的状态空间模型；
步骤三、参数辨识与校准；
通过最小二乘法对状态空间模型参数进行识别和调整；
步骤四、预测电池状态；
通过卡尔曼滤波方法基于当前状态和输入预测电池的未来状态；
步骤五、制定控制策略；
根据预测得到的电池状态，通过模糊控制方法制定控制策略；
步骤六、实施控制指令；
通过数字通信接口将控制指令传输至电池组的控制器，以实现对电池组的实时控制；
步骤七、闭环反馈控制；
通过数据采集模块采集电池组的实时数据，并通过数据预处理方法对数据进行处理和分析，以实现对电池状态的监测和反馈。
4.根据权利要求3所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述卡尔曼滤波方法的工作包括以下步骤：
S1、初始化状态和协方差矩阵；
通过电池模型和先验知识初始化电池状态，并设定初始的协方差矩阵；
S2、预测当前状态；
使用电池的状态空间模型和当前电流作为输入，通过数值积分方法预测电池当前状态；
S3、计算预测误差协方差；
通过状态转移方程和过程噪声协方差矩阵计算预测误差协方差；
S4、更新卡尔曼增益；
通过预测误差协方差、观测噪声协方差和观测矩阵计算卡尔曼增益；
S5、获取观测值；
通过数据接口从传感器中获取实际测量的电池电压、电流和温度值；
S6、更新状态估计；
通过卡尔曼增益和观测值更新电池的状态估计值；
S7、更新协方差矩阵；
通过卡尔曼增益、观测噪声协方差矩阵和观测矩阵更新状态估计的协方差矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述基于神经网络的电池状态模型通过采集的历史电池数据和对应的标签训练电池状态估计模型；其中，采集的历史电池数据集为C＝{c1,c2,...,cn}，n为数据采集个数；对应的标签集为q＝{q1,q2,...,qm}；在训练过程中，所述基于神经网络的电池状态模型通过电能损失函数量化模型预测与真实值之间的差距，所述电能损失函数的公式表达式为：
在公式(1)中，W为预测值与真实值之间的差距量，ci表示第i时刻的电池数据，qi第i时刻的实际电池状态，max(cn)为电池对应状态最大值，min(qm)为电池对应状态最小值；接着，所述基于神经网络的电池状态模型通过梯度下降优化规则函数最小化损失函数；所述梯度下降优化规则函数的公式表达式为：
在公式(2)中，Z表示模型预测的电池状态，a、b和v分别表示遗忘门、输入门和输出门的输出；σ表示当前时刻的隐藏状态；最后，所述基于神经网络的电池状态模型通过模型辨识方法实时更新电池状态模型，以适应电池性能的变化；在模型更新过程中，所述模型辨识方法通过模型参数更新函数调整模型参数；所述模型参数更新函数的公式表达式为：
在公式(3)中，H为模型参数调整量，g表示学习率，l表示损失函数相对于电池状态模型参数的梯度。
6.根据权利要求1所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述循环寿命优化模块通过电极材料扩散方程和电子传导率建立电化学模型，并通过电池管理系统和传感器网络实时监测电池的状态参数；所述循环寿命优化模块包括优化目标设定单元、参数策略调整单元和实时控制调整单元；所述优化目标设定单元通过多目标遗传算法MOGA确定最优化目标，并通过专家经验和历史数据分析制定循环次数阈值和容量衰减速率限制；根据循环寿命估计和参数调整结果，所述参数策略调整单元通过模型预测控制和强化学习方法动态调整充放电过程中的至少包括充电电流、放电电流和充电截止电压参数；所述模型预测控制通过状态空间模型和控制理论中的模型预测控制方法预测未来电池状态，并根据预测结果调整充放电过程参数；所述强化学习方法通过深度Q网络优化参数调整策略；根据循环寿命估计结果和优化目标，所述实时控制调整单元通过模糊逻辑控制方法实现对充放电过程的实时控制调整。
7.根据权利要求1所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述多级动态均衡算法通过电池失衡评估公式评估电池的失衡情况；所述电池失衡评估公式的公式表达式为：
在公式(4)中，Q表示第r个电池的失衡评估值，用于衡量电池的失衡程度，θ1、θ2、θ3、θ4和θ5分别表示第r个电池的电压、温度、容量、剩余电量和内阻特征值；Fa表示电池特征值正态分布在显著性水平为a下的临界值；根据电池自身的失衡评估值以及周围电池的失衡情况，所述多级动态均衡算法通过动态均衡目标值计算公式计算每个电池需要调整的动态均衡目标值；所述动态均衡目标值计算公式的公式表达式为：
在公式(5)中，P表示第r个电池的动态均衡目标值；y表示均衡阈值，用于判断是否需要进行多级均衡调整；k表示每个级别均衡之间的时间间隔；W(r+1)和W(r-1)表示相邻电池的失衡评估值，用于参考周围电池的失衡情况；根据电池的动态均衡目标值以及周围电池的均衡操作量，所述多级动态均衡算法通过均衡操作量计算公式计算出每个电池实际需要进行的均衡调整量，以实现电池组内各个单体电池的动态均衡；所述均衡操作量计算公式的公式表达式为：
在公式(6)中，E为第r个电池的均衡操作量，ω为多级均衡操作量权重，用于确定各级均衡操作量对最终调整结果的贡献程度；T(r+1)和T(r-1)表示相邻电池的均衡操作量，用于综合考虑周围电池的调整情况。
8.根据权利要求1所述的一种锂电池化成分容柜，其特征在于：所述电压保护单元通过电压调节器调整电池组的充放电状态；所述电压调节器通过场效应管维持电压状态；所述电流保护单元通过电流反馈回路调整充放电电流；所述电流反馈回路通过脉冲宽度调制控制器防止电路过载；所述温度保护单元通过比例积分微分控制算法调整充电速率或触发保护机制，以防止过热；一旦检测到短路，所述短路保护单元通过断路器切断电流，防止电路过载。
Priority Applications (1)
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| CN202410485415.6A CN118198542A (zh) | 2024-04-22 | 2024-04-22 | 一种锂电池化成分容柜 |
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Family Applications (1)
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